XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System探测目标
SLIM 项目新闻资料包
随着月球轨道器“辉夜姬”和“LRO”带来的大量高分辨率月球观测数据，目前的月球探测任务集中在特定图像中的单个岩石上进行讨论。为了对单个岩石进行这种“原位观测”，必须将航天器精确地降落在附近的平坦地形上。左图是一个具有科学意义的着陆点示例。（请注意，这不是SLIM的着陆点）。虽然这个例子考虑使用月球车到达探测目标，但穿越陡坡和崎岖地形仍然具有很高的难度。因此，实现精确着陆对于未来有效的探测非常重要。候选着陆点（这些与SLIM着陆点不同）
第 4 章：国防工业访问 - 澳大利亚议会
4.14 向代表团展示的就是这种现代化的艾布拉姆斯坦克。该坦克配备了新型、性能更强大的前视红外 (FLIR) 瞄准系统和火控计算机，使澳大利亚地面部队能够精确探测目标并摧毁它们，当威胁力量可能在平民中行动时，这一点至关重要。澳大利亚坦克的装甲经过改进，不再需要贫化铀，并且是生存能力包的一部分，其中包括比世界上任何其他地面战车都先进的防爆舱和灭火系统。该坦克经过现代化改造，具备数字化能力，这意味着它可以与虎式直升机、空军空中预警和控制飞机以及未来的联合攻击战斗机等系统一起成为联网团队的一部分。
执行摘要报告
对于初始服务，目标没有太阳同步轨道，其平均地方时漂移约为 20 度/年。目标升交点地方时将在 2024 年 11 月约为 13h45，这限制了可能的插入轨道。分离和发射后退轨后，对平台进行标准调试，并增加捕获机制和会合传感器的功能测试。服务器通过节点进动和倾角校正匹配目标轨道平面，执行轨道提升和相位调整，将自身置于预期目标位置后方 30 公里处并探测目标。服务器使用仅角度导航逐渐安全地缩短距离。服务器收集并下行目标和会合传感器上的数据，并调试相对 GNC 执行近距离轨迹，逐渐靠近目标并最终捕获目标。目标和服务器的组合堆栈退轨。捕获数据已传输，堆栈的质心与推力轴对齐。堆栈已准备好重返大气层并脱离轨道。
通过人机协作实现更强大的对抗基线
自然语言处理 (NLP) 系统通常用于对抗性任务，例如检测垃圾邮件、辱骂、仇恨言论和虚假新闻。正确评估此类系统需要动态评估来搜索模型中的弱点，而不是静态测试集。先前的工作已经在手动和自动生成的示例上评估了此类模型，但这两种方法都有局限性：手动构建的示例创建起来很耗时，并且受到创建者的想象力和直觉的限制，而自动构建的示例通常不合语法或标签不一致。我们建议将人类和人工智能的专业知识结合起来生成对抗性示例，受益于人类在语言方面的专业知识和自动攻击更快、更彻底地探测目标系统的能力。我们提出了一个促进攻击构建的系统，将人类判断与自动攻击相结合，以更有效地创建更好的攻击。我们自己实验的初步结果表明，人机混合攻击比纯人类或纯人工智能攻击更有效。验证这些假设的完整用户研究仍有待完成。
时间关键型目标 - 国防部
沙漠风暴行动和盟军行动的经验表明，美国空军在打击时间紧迫的目标方面存在重大弱点。这一弱点源于空中力量无法迅速使用武力并在目标消失之前将其击落。美国空军的攻击顺序称为杀伤链，速度不够快，无法探测、定位、识别和打击目标。经验表明，敌人自古以来就一直使用这种出现、攻击和分散的方法，而且由于这种方法仍然有效，敌人几乎没有理由改变。为了帮助解决这一困难，本研究引入并研究了两种方法——反应性和先发制人——并确定了它们在 2010 年如何解决问题。证据表明，美国空军正试图通过使用反应性方法来解决问题，该方法首先使用情报、监视和侦察 (ISR) 平台探测目标，然后命令巡飞打击平台将其击落。虽然从武器使用角度来看，这是一种成本效益高的方法，但对于武器投送飞机来说，这种方法效率不高。在被动方法中，必须拥有足够的持久 ISR 平台来探测敌方领土深处的目标，还必须设计一种能够在目标隐藏之前快速攻击目标的武器。这项研究发现，尽管这种方法具有长期优势，但它不太可能在 2020 年左右准备好实施，这将
探测器：探测目标的新实用方法
电磁侧通道分析是一种有力的方法，用于监测处理器活动并损害气动环境中的加密系统。随着分析方法和目标设备的发展，对于仅捕获具有高信噪比的所需信号，泄漏定位和探测目标的重要性变得越来越明显。尽管具有重要意义，但仍然非常依赖不可靠的启发式方法和效率低下的详尽搜索。此外，相关研究通常在可行性，实用性和表现方面缺乏，并且仅限于受控的DUT和低端MCU。为了解决以前的处理的局限性和效率低下，我们提出了一种新颖的方法（探针射击），以泄漏定位和探测目标。这种方法利用了对处理器中幅度模拟和间隔扭曲的空间特征的新见解。结果，探针弹药器在各种拟合中提供了实质性改进：1）它不仅适用于简单的MCU，而且适用于复杂的SOC，2）它有效地处理多核系统和动态频率缩放，3）它可用于不受控制的DUTS，可用于可约束的现实攻击，并与以前相比，它可用于约束现实攻击，并与以前的方法相比具有显着效果。为了证明这一点，我们在高端MCU（具有单臂皮质M7核心的NXP I.MX RT1061上）和复杂的SOC（Broadcom BCM2711配备了Raspberry Pi 4型号B，具有四ARM ARM Cortex-A72 Cores）。