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辩护书
非机密空军部 2022 财年总统预算附件 R-1 2022 财年总统预算总义务权力 2021 年 5 月 5 日（单位：千美元）拨款：3620F RDTE，太空部队计划 S 线元素 2020 财年 2021 财年 2022 财年 e 编号项目法案实际*颁布**请求 c -- ------ ---- --- ---------- ---------- ---------- - 1 1206601SF 空间技术 02 216,874 175,796 U ---------- ---------- ---------- 应用研究 216,874 175,796 2 1206616SF 空间先进技术开发/演示 03 76,653 U ---------- ---------- ---------- 先进技术开发76,653 3 1203164SF NAVSTAR 全球定位系统（用户设备）（SPACE） 04 380,704 434,194 U 4 1203710SF EO/IR 气象系统 04 131,000 162,274 U 5 1203905SF 空间系统支持 04 37,000 U 6 1206422SF 气象系统后续产品 04 83,384 61,521 U 7 1206425SF 空间态势感知系统 04 33,359 123,262 U 8 1206427SF 空间系统原型转换 (SSPT) 04 151,595 101,851 U 9 1206438SF 空间控制技术04 40,575 32,931 U 10 1206730SF 太空安全与防御计划 04 56,311 56,546 U 11 1206760SF 受保护战术企业服务（PTES） 04 109,390 100,320 U 12 1206761SF 受保护战术服务（PTS） 04 200,178 243,285 U 13 1206855SF 演进战略卫星通信（ESS） 04 71,395 160,056 U 14 1206857SF 太空快速能力办公室 04 108,518 66,193 U ---------- ---------- ---------- 先进部件开发与原型 1,366,409 1,579,433 15 1203269SF GPS III 后续产品（GPS IIIF） 05 285,496 264,265 U 16 1203940SF 太空态势感知作战 05 36,897 56,279 U 17 1206421SF 反太空系统 05 57,189 38,063 U 18 1206422SF 天气系统后续产品 05 2,526 1,438 U R-122BAS：2022 财年总统预算（总基础发布版本），截至 2021 年 5 月 5 日 14:49:13 页码 F-19未分类 第 1 卷 - vi
视觉感知冲突和错觉
视觉感知冲突和错觉 Leonard A. Temme Melvyn E. Kalich Ian P. Curry Alan R. Pinkus H. Lee Task Clarence E. Rash 视觉可以说是战士最重要的人类感官。视觉处理的目的是获取有关我们周围世界的信息并理解它（Smith and Kosslyn，2007）；视觉涉及光的感知和解释。视觉感官器官是眼睛，它将传入的光能转换为电信号（参见第 6 章，人眼的基本解剖和结构）。但是，这种转变并不是完整的视觉。视觉还涉及对视觉刺激的解释以及感知和最终认知的过程（参见第 10 章“视觉感知和认知表现”和第 15 章“认知因素”）。视觉系统已经进化到可以从自然场景中获取真实信息。它在大多数任务中都非常成功。但是，可见光源中的信息通常是模棱两可的，为了正确解释许多场景的属性，视觉系统必须对场景和光源做出额外的假设。这些假设的一个副作用是我们的视觉感知并不总是值得信赖的；视觉感知的图像可能具有欺骗性或误导性，尤其是当场景与过去推动视觉系统进化的场景截然不同时。因此，存在“眼见为实”的情况，即所感知到的不一定是真实的。这些错误感知通常被称为错觉。Gregory (1997) 确定了两类错觉：具有物理原因的错觉和由于知识误用而导致的错觉。物理错觉是由于物体和眼睛之间的光线干扰或由于眼睛感官信号的干扰而导致的错觉（也称为生理错觉）。认知错觉是由于大脑错误地运用知识来解释或读取感官信号而导致的。对于认知错觉，区分物体的具体知识和体现为规则的一般知识很有用（Gregory，1997）。所有幻觉的一个重要特征是必须有某种方法来证明感知系统在某种程度上犯了错误。通常这意味着场景的某些方面可以用不同于视觉感知的方式来测量（例如，可以用光度计、光谱仪、尺子等来测量）。重要的是要认识到这些“错误”实际上可能是视觉系统在其他情况下的有用特征，因为幻觉背后的相同机制可能会在其他情况下产生真实的感知。只有当“错误”可以通过其他方式检测到时，幻觉才是幻觉。虽然幻觉可能会欺骗作战人员，但视觉系统还有其他限制，可能导致在执行任务期间出现错误。这些包括视觉掩蔽（通过呈现第二个短暂刺激（称为“掩蔽”）来降低或消除一个短暂刺激（称为“目标”）的可见性）、双眼竞争（呈现给每只眼睛的不同图像之间的无意识交替）和空间定向障碍（作战人员对位置和运动的感知与现实不一致的情况）。视觉掩蔽 视觉掩蔽通常是指一种视觉刺激对另一种视觉刺激出现的影响，其中一种或两种刺激都是短暂的。因为，正如本讨论将明确指出的，视觉掩蔽
人工智能在自动驾驶汽车中的作用
电子邮件：vinaypandey0110 [at] gmail.com摘要：自动驾驶汽车代表运输的范式转移，并且正处于中心位置，发展在于人工智能（AI）必不可少的作用。这些车辆中AI算法的集成结合了一系列复杂的技术：机器，计算机视觉，传感器融合和深层神经网络，可以共同实时导航，感知和做出决策。AI是为了这些车辆背后的认知是智力能力，可以处理大量传感器数据，以解释它并响应动态环境。预测建模功能使您可以预测对可能危险的反应，从而保证更高的安全标准。但是，AI在自动驾驶汽车中的影响远远超出了效率和安全性，它有助于翻新城市景观，这些城市景观会影响基础设施的发展和可及性，同时改善道德规范。关注。解决AI驱动决策的隐私，责任和道德意义仍然至关重要，并突出了对强大的监管框架的需求。尽管如此，持续的研究和跨行业的合作工作正在进一步完善AI在这些车辆中的作用，以最大程度地提高其社会利益并进一步提高安全性，可靠性和融入日常生活。关键字：自动驾驶汽车，人工智能，传感器技术，预测建模，监管框架1。引言人工智能（AI）的整合彻底改变了汽车行业，尤其是在？自动驾驶汽车。这些车辆（也称为自动驾驶汽车或无人驾驶车辆）配备了基于人工智能的系统，可让它们在无人干预的情况下进行导航和操作。AI的角色对于做出决策非常重要。它形成了技术主干，使车辆能够感知周围环境，做出实时决策并安全有效地驾驶道路。AI有助于车辆正确地执行功能。它涵盖了各种技术，包括机器学习算法，计算机视觉，传感器融合和提前连接性。一起，这些技术使自动驾驶汽车能够解释日期形成各种传感器，处理信息并做出类似于人类驾驶员的决定，甚至更有效。最终目标是创造不仅是自主的车辆，而且为乘客提供更大的安全性，更好的交通管理和优化的旅行体验。通过结合人工智能技术，自动驾驶汽车可以使用相机，激光雷达，雷达和超声传感器等传感器感知其周围环境。机器学习算法处理传入数据，识别对象，预测运动模式并根据广泛的培训数据做出分裂的决策。人工智能在自动驾驶汽车中的作用不仅在于驾驶，还涉及重塑运输，重新定义安全标准并在未来不受人类限制限制的未来的未来中迎来。随着这项技术的发展，整个行业和社会都在发展，自动驾驶汽车中人工智能的关键要素包括一种感知系统，该系统可以解释感官数据，基于机器学习算法的强大数据处理以及高级通信系统（V2V，V2I和V2X），以促进车辆与基础设施与基础设施的相互作用，并确保在EE活动中的完美协调。