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单眼6D对象的挑战机器人
摘要 - 对象姿势估计是一项核心感知任务，可以使对象操纵和场景理解。允许快速推理的广泛可用，廉价和高分辨率的RGB传感器和CNN使单眼方法特别适合机器人应用。我们观察到，以前的调查是针对不同方式，单视图设置以及考虑多种应用程序的数据集和指标的建立最新技术的调查。但是，我们认为这些作品的广泛范围阻碍了对单眼方法的开放挑战的识别，并妨碍了对其在机器人技术中应用的有希望的未来挑战的推论。通过对机器人技术和计算机愿景的最新出版物提供统一的看法，我们发现遮挡处理，姿势表示以及正式化和改善类别级别的姿势估计仍然是与机器人技术高度相关的基本挑战。此外，为了进一步改善机器人性能，大物体集，新颖的对象，分裂材料和不确定性估计是中心的，在很大程度上尚未解决开放挑战。为了解决这些问题，需要改进算法的本体论推理，可变形性处理，场景级别的推理，现实数据集以及算法的生态足迹。
挑战机器学习算法在预测脆弱的JavaScript函数Rudolf Ferenc†，p´eter Hegedus ∗，p´eter gyimesi†，g´abor
摘要 - 网络犯罪活动的迅速上升以及受其威胁越来越多的设备将软件安全问题引起了人们的关注。由于所有攻击中约有90％利用已知类型的安全问题，因此寻找脆弱的综合和应用现有的缓解技术是与网络犯罪作斗争的可行实际方法。在本文中，我们研究了最新的机器学习技术（包括流行的深度学习算法）如何在预测JavaScript程序中可能具有安全性漏洞的功能方面执行。我们应用了8个机器学习算法来构建从节点安全项目和SNYK平台的公共数据库中为本研究构建的新数据集构建预测模型，并从GitHub中构建了代码修复补丁。我们使用静态源代码指标作为预测变量和广泛的网格搜索算法来找到最佳的性能模型。我们还研究了各种重新采样策略的影响，以处理数据集的不平衡性质。最佳性能算法是KNN，该算法为预测弱势函数的模型以0.76（0.91 Precision和0.66召回）的预测模型。此外，深度学习，基于树木和森林的分类器和SVM具有竞争力，其F-MEASERIORS超过0.70。尽管F-测量结果与重新采样策略没有很大差异，但精度和召回的分布确实发生了变化。似乎没有重新采样似乎会产生偏爱高精度的模型，而重新采样策略可以平衡IR措施。索引术语 - 泄气性，JavaScript，机器学习，深度学习，代码指标，数据集
项目名称：东海岸空战机动靶场（EC/ACMR） 参与组织/人员：FPO-1：LT Bob Mayer、Don Masso、LCDR Geoff Cullison（
项目名称：东海岸空战机动靶场 (EC/ACMR) 参与组织/人员：FPO-1：LT Bob Mayer、Don Masso、LCDR Geoff Cullison（临时值班）UCT ONE 日期：1976-1977 项目摘要：EC/ACMR 项目是 FPO-1 的一项独特工作，负责管理和执行这项耗资 1300 万美元的项目，这是海军首个海洋军事建设 (MCON) 项目。该项目涉及设计和建造四个离岸仪表塔以支持 EC/ACMR，为海军提供了独特的战斗机飞行员训练维度。靶场系统可同时跟踪多达二十架飞机，它们参与战斗/混战机动并发射模拟（副实况）电子导弹。空战和护航战术是通过实时三维显示所有靶场活动来制定和评估的，同时由训练有素的地面教官持续监控。 EC/ACMR 塔位于 83-106 英尺深的水中，距北卡罗来纳州基蒂霍克海岸 15-32 英里。靶场位于哈特拉斯角以北，该地区经常遭受强风和风暴的侵袭，被称为大西洋的墓地。预计在塔的 20 年设计寿命内，环境条件包括 62 英尺的浪高、2-3 节的海流、140 英里/小时的风速以及从冰点到 100°F 的温度。所需的设计是史无前例的——塔将安装在以前没有海上结构记录的区域。FPO-1 于 1974 年夏天首次参与该项目，当时它的任务是向靶场项目赞助商海军航空系统司令部 (NAVAIRSYSCOM) 提供海洋工程和咨询服务。NAVAIRSYSCOM 通过与 Cubic Corporation 签订的合同，将靶场开发作为海军其他采购 (OPN) 设备采购。 Cubic 开发了电子系统，并准备通过分包方式提供海上塔。1975 年夏天，在手头有初步的塔设计图时，显然资金需求将超过 OPN 指南。因此，EC/ACMR 塔的建造被纳入了 1976 财年的 NAVFAC MCON 计划。尽管 FPO-1 是海洋设施工程和建设的专业中心，但这种专业知识主要通过内部海军建设项目获得。它在海上行业方面经验不足，设计师和承包商既不熟悉也不热衷于国防部或海军设施合同程序。本质上，海上设计和建设是在成本加成的基础上采购的，客户承担所有风险和责任。最后，FPO-1 能够与俄克拉荷马州塔尔萨的 Crest Offshore 协商一份固定价格的 A&E 合同，后者接受了协商后的 20 年设计寿命责任作为费用成本。Crest Offshore 是为 NAVAIRSYSCOM 开发原始 OPN 塔设计的同一家公司。此外，FPO-1 与德克萨斯州休斯顿的 TERA 公司签订了合同，以提供设计质量保证，包括对 A&E 设计的独立分析和关键设计问题的解决。三脚塔
第五代战机准备就绪：加拿大对 F-35 平台能力整合的准备程度如何？
采购 88 架 F-35 飞机，于 2026 年开始交付。2 现在需要加拿大皇家空军快速转型，整合整个部队，从 F-18 大黄蜂平台过渡到第五代 F-35 平台能力。加拿大皇家空军的强安全与参与 (SSE) 政策指示加拿大皇家空军的未来战斗机部队为加拿大的主权防御和其远征北约部队投射创造重大的作战效益。3 然而，它的启用给加拿大皇家空军和更广泛的加拿大皇家空军都带来了重大风险。本文将确定影响 F-35 平台从独立飞机集成开发为第五代集成平台的关键能力组件因素。它将引发高层观察，说明为什么采购不能单独进行，以及为什么加拿大皇家空军的知识和与其他加拿大空军范围内的 L1 组织的整合是成功的关键。
第五代战机准备就绪：加拿大为整合F-35平台能力做好了哪些准备？
2. 1 月 23 日，加拿大政府正式宣布计划投资 1190 亿美元采购 88 架 F-35 飞机，并从 2026 年开始交付。2 现在需要加拿大空军快速转型，整合整个部队，从 F-18 大黄蜂平台过渡到第五代 F-35 平台能力。加拿大空军的强大安全与参与 (SSE) 政策指示加拿大皇家空军的未来战斗机部队为加拿大的主权防御和北约远征军投射创造重大的作战效益。3 然而，它的启用给加拿大皇家空军和更广泛的加拿大空军都带来了重大风险。本文将确定影响 F-35 平台从独立飞机集成开发为第五代集成平台的关键能力组件因素。它将引起高层的关注，以了解为什么采购不能孤立地进行，以及为什么加拿大皇家空军的知识和与其他加拿大空军范围内的 L1 组织的融合是成功的关键。
基于 A3C 深度强化学习的空战机动决策方法
摘要：针对无人战斗机空战中的机动决策问题，本文提出了一种基于深度强化学习的无人战斗机自主机动决策方法。首先，建立敌我双方无人战斗机飞行机动模型及机动库。然后，考虑到无人战斗机俯仰角不同时各动作不同的状态转换效果，将俯仰角等10个状态变量作为状态空间。结合空战态势威胁评估指数模型，设计内部奖励与稀疏奖励相结合的两层奖励机制作为强化学习的评估依据。然后，根据异步优势演员-评论家（A3C）算法，构建全连接层的神经网络模型。通过多线程的方式，UCAV与环境不断交互学习，对模型进行训练，逐步学习到最优的空战机动对抗策略，并指导UCAV进行行动选择。该算法通过多线程异步学习，降低了样本间的相关性。最后，在三种不同的空战场景中验证了该方法的有效性和可行性。
对 F/A-18C/D 大黄蜂战机上 AGM-154A 联合防区外武器 (JSOW) 的飞行测试方法和分离特性进行评估
我在此提交 Daniel Keith Hinson 撰写的论文，题为“评估 F/A-18C/D Hornet 上的 AGM-154A 联合防区外武器 (JSOW) 的飞行测试方法和分离特性”。我已经检查了这篇论文的最终电子版的形式和内容，并建议接受它作为部分满足理学硕士学位的要求，主修航空系统。
越南上空的米格战机 53|第四代战斗机升级 34
《空军杂志》（ISSN 0730-6784）2019 年 10 月（第第 102 期，第第 9 期）每月出版，除 1 月/2 月和 7 月/8 月的两期双期刊外，由空军协会出版，地址为 1501 Lee Highway, Arlington, VA 22209-1198。电话 (703) 247-5800。定期邮资在弗吉尼亚州阿灵顿和其他邮寄处支付。会员费：每年 50 美元；电子会员 35 美元；三年会员 125 美元。订阅费：每年 50 美元；邮寄到国外地址每年需额外支付 29 美元（加拿大和墨西哥除外，每年需额外支付 10 美元）。常规发行每期 8 美元。美国空军年鉴发行每期 18 美元。地址变更需要提前四周通知。请附上邮寄标签。邮局局长：将地址变更寄至空军协会，1501 Lee Highway，Arlington，VA 22209-1198。出版商对未经请求的材料不承担任何责任。空军协会注册的商标。版权所有 2019 空军协会。
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar，2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com，thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目介绍了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造，该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温湿度传感器监测，而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属，气体传感器可以探测有毒气体攻击，机器人可以通过 Android 手机无线控制。该机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息，并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。基于来自 Android 应用程序的输入信息，机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于 Android 手机操作和多个 IoT 云服务器的集成设计。机器人所有传感器信息均传送至云服务器，并通过网页查看。这样，机器人既可以用于军事战场，又可以同时在军事指挥部进行监控。这是将野战机器人与物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为深度应用的绝佳选择
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar，2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com，thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目描述了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造，该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温度和湿度传感器监测，而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属，气体传感器可以探测有毒气体攻击，机器人可以通过 Android 手机无线控制。机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息，并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。根据来自 Android 应用程序的输入信息，机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于，Android手机操作和多个物联网云服务器的集成设计。所有机器人传感器信息都传送到云服务器并通过网页查看。这样，机器人既可以用于军事战场，也可以同时在军事总部进行监控。这是一种将现场机器人和物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为在布满地雷和其他危险金属物品的危险区域部署和使用的绝佳选择。关键词-机器人技术、嵌入式系统、物联网（IoT）、无线通信和云技术 I. 介绍 地雷是一种植入地球的爆炸装置，由压力、磁场和绊线等触发。它们是当代战斗中最常用的武器之一，最常用作先发制人的屏障和对手威慑。它们是微小的圆形装置，旨在通过爆炸或飞行碎片伤害或杀死人员。大多数地雷由塑料制成，所含金属量与圆珠笔中的弹簧相当。反坦克地雷的发展受到第一次世界大战期间战斗坦克使用的推动。 杀伤人员地雷的建立是为了取代这些可以被敌方士兵轻易移除的大型地雷。
