XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System战场网络
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信息分析和人机界面 — 罗克韦尔柯林斯在信息传递和安全领域已开创了 80 多年。今天，我们正基于这些经验开发面向 21 世纪的系统：信息丰富的驾驶舱、智能瞄准系统、实时战场网络和航空信息管理解决方案。未来在于连接一切，将硬件功能融入在开放式架构上运行的软件应用程序中，通过飞机和系统扩散传感器，并控制数据的去向、分发和分析方式。我们预计，到 2030 年，信息化飞机的数量（具有先进航空电子设备、连接和信息服务和应用程序的飞机）将大幅增加。这些系统可用的数据量将更大、更复杂，需要新技术和工具来集成并转化为有意义、可操作的信息。鉴于这个更加互联的世界，改进信息分析和人机界面以提供最高效、安全和可靠的实时互联互通是基础。一个很好的例子是下一代空域的空中交通管理。该系统的骨干是新的监视系统，即自动相关监视 - 广播或 ADS-B。随着 ADS-B Out 授权将于 2020 年生效，飞机将向地面站和配备 ADS-B 接收功能的其他飞机广播有关飞机的精确位置和其他信息。处理和呈现这些信息将使空中交通管制员和飞行员更好地了解他们的环境。
SPIE 论文集 - Vung Pham
美国陆军设想在拥挤、竞争激烈的环境和多域战中作战并取得胜利，而网络中心战 (NCW) 的革命性能力是必不可少的。NCW 的特点是地理上分散的部队能够获得高水平的共享战场空间感知，通过自主将人员、平台、武器、传感器和决策辅助设备连接到一个网络中，可以利用这种感知来实现战略、战役和战术目标。未来的战场网络将产生大量数据，其数量可能超出数量。在多域战中，特别需要基于极不确定环境下大量异构、稀疏、嘈杂和定义不明确的数据的实时决策新技术。此外，人类有时已经完全适应了传感技术带来的信息。因此，建立在庞大信息源网络上的指挥架构更容易受到潜在的灾难性机器与人决策冲突的影响，也容易受到包括对手的欺骗、干扰和遮蔽在内的网络威胁，最终可能导致决策失败。在本文中，研究人员介绍了基于人工智能的概念化可视化分析框架的验证结果。研究人员的最终目标是将成熟的技术整合到本地指挥部和全球物流中心的态势感知技术中，以便在远征多域环境中对航空平台和自主系统进行有效的后勤指挥和控制。关键词：网络中心战、实时决策、人工智能、机器学习、网络安全、可视化分析、态势感知、状态感知系统、基于条件的维护、零维护、物流