XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System情境意识
增强了双眼视觉的救援机器人
摘要：在自然灾害，事故，医疗紧急情况和其他事件等紧急情况下的救援工作充满了挑战和危险。考虑到救援人员的安全和救援任务的紧迫性，有必要使用救援机器人执行环境检测和救援任务。该项目旨在通过整合双眼视觉技术来增强搜索和救援机器人的功能。通过为这些机器人提供复杂的双目系统，我们旨在改善其深度感知，对象识别和整体情境意识。该项目将涉及与现有机器人平台集成的专业视觉系统的开发。最终目标是使救援机器人能够进行更有效的导航和反应能力，从而提高其在批判性搜索和救援任务中的效率和成功。
AI驱动的飞机防御：发展深度学习...
摘要：自主系统在航空中的整合提出了增强飞机防御机制的重大挑战和机会。该项目着重于开发专门为飞机防御系统中实时威胁检测和分类而设计的深度学习卷积神经网络（DCNN）。通过利用先进的计算机视觉技术，拟议的系统旨在确定潜在的威胁，例如未经授权的无人机和导弹发射，同时还针对日益数字景观中的网络威胁。该体系结构将在涵盖各种操作场景的各种数据集上进行培训，从而确保稳健性和适应性。本研究旨在建立一个框架，不仅利用人工智能来提高情境意识，而且还可以快速响应自动驾驶飞机系统。关键字：自主系统，飞机防御，深度学习，威胁检测，卷积神经网络（DCNN）。
增强自主系统的地形分类-IJRPR
地形分类在各个领域之间都是关键的，尤其是机器人技术，自动驾驶汽车和军事行动，在这种情况下，有效的导航依赖于了解各种景观。利用传感器数据，相机数据和声学信息，地形分类使机器能够辨别地形特征对于知情决策至关重要。本研究的重点是利用深度学习技术来准确地对地形进行分类，并在军事应用和决策中的潜在应用。本文深入研究地形分类方法，利用传输学习模型和视觉变压器通过预处理技术增强。通过利用深度学习算法和传感器数据分析，这些模型区分了地形特征，例如斜坡，植被和障碍，增强了自主系统的导航和情境意识。
![[在“通知的当地战争”中对网络战的PLA观点]](/simg/c\c4be593dc320d3ff48a2197eb4547a39b67c1653.webp)
[在“通知的当地战争”中对网络战的PLA观点]
要成功进行联合行动，但是，任何未来行动中的参与部队都必须能够共享信息并提出共同的情境意识。反过来，这需要能够处理大量数据，包括不仅来自所有服务的军事传感器，而且还来自地方和国家消息来源，其中不仅包括军事，而且还包括政治，财务和经济信息。PLA不仅必须在其组件服务和分支机构之间进行联网，还必须与地方和国家基础设施和政府进行联网。因此，PLA设想的集成联合操作不仅需要一个统一的命令结构，还需要一个集成的信息网络，用于共享和融合所有来源的信息，然后将这些信息迅速分配给所有域中的所有参与力量。正如一位中国作者指出的那样：“未来的联合行动建立在基金会和网络信息系统系统的支持下。” 3
ANSP UAS集成服务平台
Prineentis的基于游泳的CIS平台具有真正的模块化和API驱动的设计，导致低供应商的锁定功能，具有独立替换和 /或升级单个模块的能力。因此，PrineStis，任何第三方组织或客户本身都将能够开发和添加ATM和UTM服务到CIS平台，以确保根据客户的需求，确保最大化的成本效益，灵活性和可扩展性。可以在本地或云中部署以及在混合体系结构中部署。CI-CIS连接可以使跨境和FIR（飞行信息区域）到限制操作以及对所有空域用户的全面情境意识。其他UTM服务和组件，例如精确天气，3D移动覆盖图，有关人员聚集的动态图表可以无缝集成，从而为利益相关者解锁了新的功能。