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World File Search System推动器
零碳排放商业飞行的关键推动器
英国是至少两家主要的航空航天公司开发液态氢的航空航天公司的所在地，均具有重要的材料能力。空中客车公司正在使用其Zeroe示范器开发液体氢动力飞行的解决方案。其在布里斯托尔的地点是其全球燃料系统设计的主要位置。GKN Aerospace领导着地面破坏H2GEAR项目，这是英国的合作，旨在开发用于次区域飞机的液体氢推进系统，然后可以将其扩展到更大的飞机。英国在复合材料和复合材料组件的生产方面具有强大的研究能力。英国在这一领域缺乏英国公司的公司阻碍了英国新铝合金开发的能力。然而，TISIC（基于Farnborough）正在研究使用铝合金金属基质复合罐用于氢气储存的使用。
ESA/ESOC 中的人工智能 – AI 作为增强器、推动器和游戏规则改变者
目前，操作员分析 TM 的超出限制 (OOL) 警报、机载事件、系统状态、异常报告、辅助数据（例如轨道和姿态数据、空间天气）。
我们如何开发混合工人网络解决方案...
技术推动器：•SDN - 可编程性，自动化，自助服务，遥测，分析...•基于云的交付模型（“网络安全的未来在云中”）... SASE，NAAS等。•互联网作为主要的运输方法（普遍存在，具有成本效益，但没有端到端SLA）•身份是用户/设备的新网络周边
灾难之路 俄罗斯对乌克兰的战争以及……
俄罗斯迄今为止未能成功实施乌克兰战争，这如何破坏了其核基础设施和能力？这将如何影响战略稳定并增加意外核升级的可能性？意外核升级是指常规领域的行动虽然无意影响核领域，但导致升级。鉴于俄罗斯的能力、库存和组织承受的压力和压力越来越大，意外升级似乎有多种途径。我们发现四个：（1）不确定意图是进攻还是防御，也称为安全困境；（2）军事组织的性质；（3）一般信息复杂性；（4）常规武器和核武器、运载系统和推动器的混合或纠缠。
气候和自然披露声明2023
此陈述包含前瞻性陈述和意见陈述。这些可能包括有关管理的计划，策略和目标的陈述； GPT与可持续性有关的目的，价值观，目标和目标； GPT的未来表现；外部推动器（例如技术进步，较低排放能源和建筑材料的可用性增加，碳偏移的可用性和质量以及政策支持）；碳和能源市场的波动；以及气候和与自然有关的场景。Such statements may be identified by the use of terminology including, but not limited to, ‘intend', ‘aim', ‘ambition', ‘aspiration', ‘goal', ‘target', ‘project', ‘see', ‘anticipate', ‘estimate', ‘plan', ‘objective', ‘believe', ‘expect', ‘commit', ‘may', ‘should', ‘need', ‘must', ‘will', ‘would', ‘continue', “预测”，“指导”，“趋势”或类似的词。
RAN 中的人工智能
根据目标问题，最佳 ML 模型和支持生命周期 (E4) 的复杂性可能会有很大差异。对于较简单的问题，线性回归、较小的决策树和具有少量节点和层的简单神经网络 (NN) 就足够了。对于更复杂的问题，可能需要具有许多层和节点以及多个卷积层的大型决策树或深度神经网络 (DNN) 来实现所需的准确性。用于控制优化目标的 RL 方法和支持代理 (E7) 在学习新颖的 RAN 管理策略方面尤其有效。训练 RL 模型依赖于通过软件代理的反复试验进行主动探索，这在实时 RAN 系统中并不总是可行或合适的。为了帮助解决这个问题，并生成训练模型所需的数据量，我们在我们的软件推动器集中包含了模拟 (E6)。经过训练后，ML 模型可用于推理阶段（E3 的一部分），其中选择的数据被用作模型的输入，然后模型将产生一组预测、操作或规则，具体细节取决于 ML 算法类型。在 RAN 中，训练和推理阶段的硬件和软件要求可能大不相同。训练通常需要强大的中央处理单元或专用图形处理单元 (GPU) 硬件，具有大内存和数据存储。AI 软件平台（例如 TensorFlow、Keras 和 PyTorch）以及其他广泛的开源（E5）、通常基于 Python 的 ML 软件生态系统需要集成到软件工程流程中。在推理阶段，通过模型生命周期管理 (E4) 向 RAN 应用程序提供经过训练的模型（或多个模型）。对于延迟至关重要的 RAN 边缘应用，需要高效实现推理，具有低延迟、低功耗和内存占用，同时考虑目标硬件和软件架构的特性。我们的软件推动器与基于意图的管理解决方案完全兼容 [5]。
我们在2024/25提供的进步
我们在2024/25的进步在提供了五个战略重点，BLMK的健康与护理策略（2023年1月），由我们的健康和护理合作伙伴（HCP）达成协议，为BLMK系统建立了五个战略重点。这些在下表中列出，与2024/25相对的标题进度以及标题进度。还列出了同一策略中提出的七个“推动者”，以及为促进每个策略所做的工作。该表将于2025年2月14日提交给HCP，将于2025年3月发布更新版本时将其合并到系统的联合远期计划中。我们选择了每个优先级和推动器的三个亮点；列表并不详尽。我们承认，BLMK系统范围内及以后的许多干预措施对确定的绩效变化做出了贡献，而不是此处介绍的变化。
限制水道中的机动模型
抽象的自主内陆水容器对于促进智能和可持续的水上运输至关重要。准确的船舶操纵模型可确保可靠的控制策略并增强导航安全性。尽管已经存在数十年的船舶机动性模型，但很少有研究解决浅水和受限水域。这项研究介绍了一个用于内陆水容器的机动模型，这是对船舶运动的构成影响。开放水域中的机动建模组（MMG）模型是基线，并结合了浅水和河岸效应的经验方法。这种方法旨在提供对血管运动响应的快速准确预测。该模型通过在三个水深下转动测试的推动器堡模型的自由运行实验数据验证。其他案例研究强调了与银行效应下有限的水性能相比的浅水影响。最后，提出了课程保存案例研究，将比例衍生的控制器与河流电流和银行诱导的部队相结合。