XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜救区
在识别和预测海上事故因素
摘要：人工智能似乎是过去无法深入理解经典问题的新观点，在每个知识领域都留下了某些差距。为此，海上事故是最公认的国际问题之一，具有明显的环境和人类生活后果。从一开始，统计研究就表明，不仅必须考虑典型的采样变量，而且事故与人为因素有关，与人类因素有关，这些变量同时与某些变量（例如疲劳）相关，而这些变量易于轻易采样。在这项研究工作中，提出了在300多个海上事故上使用机器学习算法，以确定人为因素与主要变量之间的关系。结果表明，符合最低机组人员和船长的长度是与西班牙搜救区（SAR）区域的每个事故相关的两个最相关的变量，以及船舶的特征。这些事故可以理解为与不满足最低船员数量的一般趋势及其在船舶建造年的差异有关的三组主要事故。最后，可以使用神经网络以足够精确的速度（确定因子高于0.60）来对事故进行建模，这在海上运输控制系统的背景下特别有趣。
ARCC 代表和 Ofcom 的回应
频谱框架审查：ARCC 代表兼 UKSAR 通信工作组成员的回应 目前，国防部为英国搜救区提供大部分空中搜救 (SAR) 服务，该区域覆盖面积超过 100 万平方英里。与其他 SAR 提供商一样，其资产必须与国家和国际 SAR 和紧急服务机构在多个层面进行互通。无线电频谱（从 MF 到 SHF）在很大程度上依赖于为 SAR 和公共安全目的提供兼容、可靠和有弹性的通信。为了满足国家需求并遵守国际法定协议，专用和已宣布的国防部 SAR 资产（包括直升机、固定翼飞机和山地救援队）已在英国各地进行战略部署。这些国防部提供的资产是整个英国 SAR 结构的重要组成部分。与其他英国和国际 SAR 组织合作，国防部 SAR 资产在各种天气条件下在陆地、海上和空中环境中运行，并与国家和国际 SAR 机构以及紧急服务部门进行通信。为了定期维护航空安全，他们还必须与空中交通管制局和海事与海岸警卫局同时进行雷达、数据和语音通信。无线电频谱效率的需求得到了精心规划和协调的逐步变革的支持，这些变革提供了