注意 本文件由美国运输部赞助发布,旨在交流信息。美国政府对其内容或使用不承担任何责任。美国政府不认可产品或制造商。此处出现的贸易或制造商名称仅仅是因为它们被认为对本报告的目标至关重要。本报告中的调查结果和结论均为作者的观点,并不一定代表资助机构的观点。本文件不构成 FAA 政策。有关其使用,请咨询技术文档页面上列出的 FAA 赞助组织。本报告可在联邦航空管理局 William J. Hughes 技术中心的全文技术报告页面:actlibrary.tc.faa.gov 以 Adobe Acrobat 便携式文档格式 (PDF) 获得。
注意 本文件由美国运输部赞助发布,旨在交流信息。美国政府对其内容或使用不承担任何责任。美国政府不认可任何产品或制造商。贸易或制造商的名称出现在本文中仅仅是因为它们被认为对本报告的目标至关重要。本报告中的调查结果和结论均为作者的观点,并不一定代表资助机构的观点。本文件不构成 FAA 政策。有关其使用,请咨询技术文档页面上列出的 FAA 赞助组织。本报告可在联邦航空管理局 William J. Hughes 技术中心的全文技术报告页面:actlibrary.tc.faa.gov 以 Adobe Acrobat 便携式文档格式 (PDF) 获得。
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摘要 . 本文对 CALS 技术的发展进行了分析。CALS 技术可以降低整个产品生命周期的成本,提高产品的质量和竞争力。由于引入了这些技术,企业本身的效率和竞争力得到了提高。通过基于信息系统的集成和信息连续性可以提高效率。这一结果通过显著缩短新产品的开发时间、提高这些产品和技术文档(以电子方式提交)的质量、在产品生命周期的所有阶段提供高水平的服务和物流支持来实现。先前创建的产品的许多部分的特性、制造该产品所涉及的系统、流程、机器和设备的描述都以统一的电子形式存储,任何用户都可以使用,无论其位于何处。
摘要 - 在汽车行业中,雷达技术正在越来越重要,因为它被用于对象检测,避免碰撞和巡航控制。鉴于雷达信号固有的大量数据,机器学习是制定对车辆情况意识至关重要的预测和决策的理想工具。该技术文档报告了一项初步研究,旨在通过使用机器学习技术的汽车雷达来估算目标,信号到达的方向。最初,进行了道路上的雷达方案的模拟,从而产生了64 GB的数据集,其中约为20万个样本。随后,该数据集被用于训练两种类型的深度学习算法:经典密集的神经网络和卷积神经网络。将结果与被称为音乐的经典信号方向进行比较。
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GSG 的基本原则之一是“边做边学”可以增进理解。为了丰富学习体验,整个 GSG 都使用了基本航空电子轻量级源原型 (BALSA)。它为 FACE 软件供应商提供了一个工作示例,说明如何使用 FACE 技术标准中定义的架构开发符合 FACE 标准的软件。示例 FACE 软件包含通过 FACE 一致性测试套件 (CTS) 的一致性单元 (UoC)。目的是引导读者浏览演示示例,并提供有关如何继续高级 FACE 开发工作的信息,包括访问和浏览 FACE 网站、FACE 库、FACE 工具以及已发布的 FACE 业务和技术文档。