XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System布雷达
马可尼雷达公司的历史
ROTOR 项目 (2) 中需要完成的工作。这是为了更新战时防御雷达，并规划新设备以应对我们前盟友俄罗斯及其卫星国新发现的威胁。必须迅速招募更多的工作人员，自然，那些曾参与更新设备工作的人是主要候选人。因此，大量退役人员（主要是皇家空军）的加入使得该部门的人员主要由具有共同服务精神、了解艰苦生活并了解团队合作价值的人组成。大多数人曾在国外服役，许多人在战争期间受过苦。这造就了一种可以完成工作的情谊，总而言之，使船只运行得更轻松。埃尔福德上校被任命为部门经理，体现了“服务”文化。正如比尔·贝克指出的那样，不仅有如此庞大的
通信2024年趋势雷达
除了熟悉人工智能之外，传播领导者还必须积极参与内部和外部利益相关者对人工智能驱动的传播实践的问题、需求和担忧。他们需要评估代表组织的人员（例如专业传播者、高层管理人员、员工大使）及其潜在受众的当前和不断发展的人工智能素养。传播部门可以通过培训计划提高组织领导者和员工的人工智能素养。同样，他们可以通过提高认识、促进透明度和提供示例来减轻压力和抵制感，从而支持外部利益相关者采用人工智能支持的沟通实践。通过这些努力，专业人士可以有效地提高内部和外部的人工智能素养。
雷达自动语音识别与理解...
摘要 — 奥地利空中交通管制局的空中交通管制员 (ATCos) 与德国航空航天中心 (DLR) 共同量化了自动语音识别与理解 (ASRU) 对工作量和飞行安全带来的好处。作为基本程序，ATCos 手动（使用鼠标）将所有许可输入飞机雷达标签。作为我们提出的解决方案的一部分，ATCos 由 ASRU 支持，它能够自动提供所需的输入。只有当 ASRU 提供不正确的输出时，才会提示 ATCos 进行更正。当 ATCos 由 ASRU 支持时，手动插入许可（即通过单击并选择屏幕上的正确输入）所需的总时间从 14 小时模拟时间内的 12,800 秒减少到 405 秒。鉴于早期的实验，通过 ASRU 减少雷达标签维护时间可能并不令人惊讶。但是，超过 30 倍的效果优于早期的结果。此外，本文还考虑了安全方面，即空中交通管制员在有和没有 ASRU 的情况下向飞机雷达标签提供错误输入的频率。本文表明，基于人工智能的 ASRU 系统足够可靠，可以集成到空中交通管制操作室中。
雷达和...领域的进步和突破
简要摘要：3、4、6 面“宙斯盾”系统。爱国者现拥有 GaN AESA；S/X 波段 AMDR 提供的灵敏度和轨道数量是 SPY-1D(V) 的 30 倍；低成本封装：使用 COTS、PCB ；极端 MMIC：片上 32 元件 60 GHz T/R 阵列；数字波束成形 (DBF)：每个元件均采用 A/D 技术；材料：GaN 现在可以在相同占用空间内提供 5 倍到 10 倍 GaAs 的功率，成本降低 38%，MTBF 为 1 亿小时；MIMO（多输入多输出）：有意义的地方；超材料天线：1000 美元的 20 GHz 和 30 GHz AESA；非常低成本的系统：汽车雷达成本不到 100 美元，未来只需几美元：MEMS：移相器；MEMS 压电材料 = piezoMEMS：用于飞行昆虫机器人；印刷电子：低成本 1.6 GHz（目标 2.4 GHz）印刷二极管；同一芯片上的电信号和光信号；硅中的红外透明；石墨烯和碳纳米管 (CNT)：太赫兹晶体管时钟速度的潜力；革命性的 3-D 微加工；超导性；可生物降解的晶体管或 LED 阵列：嵌入用于检测癌症或低血糖；量子雷达：查看隐形目标；
云特征与雷达关系...
基于在中国东北吉林省伊通进行的飞机和云雷达联合观测，研究了云的特性。飞机提供云滴尺寸分布的现场测量，而毫米波长云雷达垂直扫描飞机穿透的同一片云。将飞机测量计算出的反射率因子与同时的雷达观测进行了详细比较。结果表明，在暖云中，两种反射率相当，但在冰云中差异较大，这可能与液态水的出现有关。在水云中获得的反射率之间具有可接受的一致性，证实了使用飞机数据推导云特性是可行的，因此云雷达可以远程感知云特性。基于暖云中收集的数据集，通过分析云粒子和毛毛雨滴的反射率概率分布函数，研究了诊断毛毛雨和云粒子的反射率阈值。反射率因子 (Z) 与云液态水含量 (LWC) 之间的关系也是从云粒子和毛毛雨的数据中得出的。与云滴相比，毛毛雨的关系被许多散射点所模糊，因此不太明显。但是，可以通过滤除反射率比大、消光系数大但有效半径小的滴尺寸分布来部分去除这些散射。然后可以得出云粒子和毛毛雨的 Z –LWC 经验关系。
人机交互中的雷达感应
Soli 是一种用于 HCI 的新型手势感应技术，具有许多潜在用例。与电容式感应或基于视觉的感应相比，它旨在克服遮挡、照明和嵌入式感应问题。它还旨在支持 3D、距离和微动作，以实现新颖的交互形式。Soli 结合了硬件架构、信号处理、软件抽象、UX 范例和手势识别的视图，适用于嵌入式硬件和最终产品。Soli 技术与硬件无关，这意味着传感技术可以与不同的雷达芯片配合使用。事实上，该团队已经开发了两个完全集成的雷达芯片（图 1）、一个调频连续波 (FMCW) SiGe 芯片和一个直接序列扩频 (DSSS) CMOS 芯片。有四个接收 (Rx) 和两个发射 (Tx) 天线。Rx 天线间距设计用于最佳波束形成，而 Rx/Tx 间距设计用于获得隔离。雷达原型是一款定制的 57-64 GHz 雷达，配有多个窄波束喇叭天线。在 60 GHz 频段，FCC 将带宽限制为 7 GHz（40 至 82 dBm EIRP），这导致分辨率比 Microsoft Kinect 传感器分辨率低约 2cm。如今，Soli 雷达的中心频率为 60 GHz，波长为 5mm，探测范围为 0.05 -15m，视野为 180 度。alpha 开发套件（图 2）使用 FMCW 版本，带有集成开发板，允许通过 USB 与主机连接。
监视雷达 多模式多任务雷达
PicoSAR 提供高分辨率合成孔径雷达 (SAR) 成像和地面移动目标指示 (GMTI) 功能，使新旧平台能够轻松获得真正的全天候地面测绘和监视能力。其体积小、重量轻、功耗低，即使在有效载荷有限的平台上也可以与电光/红外传感器并行安装。
技术雷达第 27 期
机器学习 (ML) 曾经是少数幸运儿的专属领域，他们拥有工具和资源来构建酷炫的东西。幸运的是，随着各种尺寸设备上计算能力的增长、开源工具的出现以及对隐私和个性化信息的更严格要求和意识的融合，我们看到 ML 逐渐成为主流，所有这些都汇聚在一起，形成了一个蓬勃发展的生态系统。联合机器学习等技术允许 ML 模型为敏感信息提供隐私。TinyML 领域允许模型在资源受限的设备上执行，将推理转移到边缘，这既释放了资源，又提高了敏感数据的隐私。特征存储为应用程序开发提供了与模型-视图-控制器设计模式类似的优势，允许更清晰地分离数据管理、模型训练和推理之间的关注点。诸如稳定扩散之类的公开可用模型既突出了机器学习的惊人能力，也突出了对源数据和道德的关注。ML 组件也比以往任何时候都更容易连接在一起，从而可以通过创造性地组合自定义业务模型和功能强大的通用模型来构建 ML 体验和解决方案。我们对这一领域的新功能表示赞赏，并热切期待未来的进步。
雷达如何取代传统技术
重要提示：本文所述德州仪器公司及其子公司的产品和服务均受 TI 标准销售条款和条件的约束。建议客户在下订单前获取有关 TI 产品和服务的最新、最完整信息。TI 对应用程序协助、客户应用程序或产品设计、软件性能或专利侵权不承担任何责任。发布有关任何其他公司产品或服务的信息并不构成 TI 对其的认可、保证或认可。
LeoLabs 全球雷达网络
我们介绍了 LeoLabs 的全球相控阵雷达网络。LeoLabs 的网络由四个运行中的雷达站组成，两个超高频雷达站和两个 S 波段雷达站，还有一个正在建设中的 S 波段雷达站。我们展示了雷达网络性能的定量分析，包括网络和组件级性能指标。与独立数据集的比较证明了仪器的准确性和精确度，而雷达站之间的比较证明了 LeoLabs 测量的自洽性和 LeoLabs 轨道状态矢量估计的精确度。我们还展示了模拟网络在编目和跟踪以前未编目的驻留空间物体方面的性能。我们展示了除了跟踪 LEO 中的 RSO 之外，网络如何用于各种任务。我们提供了网络在发射和早期轨道阶段操作期间的性能特征。最后，我们表明 LeoLabs 的雷达能够探测地球静止轨道 (GEO) 上的物体。这证明相控阵雷达是跟踪地球静止轨道物体的可行技术。