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虚拟着陆台：在视觉环境恶化的情况下促进旋翼机着陆操作
摘要 旋翼机运行的安全性受当地天气条件的显著影响，尤其是在悬停和着陆等关键飞行阶段。尽管旋翼机具有操作灵活性，但此类飞机的事故比例明显高于固定翼飞机。操作旋翼机的一个关键风险时期是在视觉环境恶化的情况下运行，例如浓雾天气。在这种情况下，飞行员的工作量显著增加，他们的态势感知能力会受到极大阻碍。本研究考察了在清晰和模糊的视觉环境中运行时，通过使用平视显示器 (HUD) 向飞行员提供信息对感知工作量和态势感知的影响程度。结果表明，虽然 HUD 在清晰条件下对飞行员没有好处，但在模糊的视觉条件下运行时，飞行员的工作量会减少。总体结果表明，使用 HUD 可以减少在视觉环境较差的情况下飞行的困难。
网络安全与人工智能：威胁与……
截至撰写本文时，距离 Open AI 推出 ChatGPT 仅过去了几个月，距离新 GPT-4 引擎发布也仅过去了几周。各行各业对人工智能的关注是突然的，也是出乎许多人意料的。然而，在过去十年中，我们一直在逐步增加对机器学习 (ML) 技术的使用。现在路上有大量 (大多数) 自动驾驶汽车 — 就我个人而言，自 2018 年以来，我的汽车一直在驾驶我的大部分里程！我们已经看到人工智能开始改变医药和金融等行业的某些部分。亚马逊每年销售超过 50,000,000 台 Alexa 设备，为数百万家庭增加了个人人工智能助理。
台达无感测向量控制小型驱动器 VFD-EL 系列使用手册
感谢您选择台达多功能 VFD-EL 系列。VFD-EL 系列采用高品质组件和材料制造，并结合了最新的微处理器技术。本手册用于交流电机驱动器的安装、参数设置、故障排除和日常维护。为保证设备安全运行，在将电源连接到交流电机驱动器之前，请阅读以下安全指南。请保留此操作手册并分发给所有用户以供参考。为确保操作员和设备的安全，只有熟悉交流电机驱动器的合格人员才能进行安装、启动和维护。在使用 VFD-EL 系列交流电机驱动器之前，请务必仔细阅读本手册，尤其是“警告”、“危险”和“小心”说明。未遵守规定可能会导致人身伤害和设备损坏。如果您有任何疑问，请联系您的经销商。请在安装前阅读安全须知。
单台机器问题的深度学习驱动算法最小化总迟到
在本文中，我们研究了深度学习方法来解决众所周知的NP单机调度问题，目的是最大程度地减少迟到的目的。我们提出了一个深层的网络，该网络是基于Lawler的分解和Della Croce等人提出的基于Lawler的分解和对称分解的单次调度算法中标准值的多项式估计器。本质上，神经网络通过估计问题分解为子问题来指导算法。本文还描述了一种生成培训数据集的新方法，该方法可以加快培训数据集的生成并减少解决方案的平均最佳差距。实验结果表明，我们的机器学习驱动的方法可以有效地将信息从训练阶段概括为明显更大的实例。尽管训练阶段使用的实例从75到100个工作岗位，但多达800个工作岗位的实例的平均最佳差距为0.26％，几乎是最先进的启发式启发式差距的差距差不多五倍。
要启动你的出生月份审核，你需要向 OSTC 管理帮助台发送电子邮件：
要完成人事记录审查 (PRR)：*审查您的陆军军事人力资源记录 (AMHRR) ( https://iperms.hrc.army.mil/rms/ )。您的 AMHRR 中应该有一份源文档，其中包含 ORB 第 I/IX、Ill、IV、V、VI、VII、VIII 部分中的所有信息。注意：奖项需要在您的记录中同时包含证书和 DA 表格 638。只能使用 Internet Explorer 访问此系统，其他浏览器将不允许您签署审查。*审查您最新的月末 LES ( https://mypay.dfas.mil/ )。您的 AMHRR 中应该有一份源文档，其中包含 LES 上的所有权利。*如果您有任何缺失的源文档需要上传到您的 AMHRR，请将其发送到 OSTC 管理员帮助台邮箱。 *收到您的 ORB/ERB/LES 后，人力资源专家将在 iPERMS 中启动您的 PRR，并在您的 PRR 准备好供您审核/签名时与您跟进。
使用云台机制进行自主无人机应用的主动对象检测和跟踪
摘要：对象识别，本地化和跟踪在计算机视觉应用中起着原始重要性的作用。但是，这仍然是一项极其艰巨的任务，尤其是在需要使用快速移动的无人机需要实时操作的对象的情况下。通常，这些基于视觉的系统的性能受到运动模糊和几何扭曲的影响，仅举两个问题。gimbal系统对于补偿运动模糊并确保视觉流稳定至关重要。在这项工作中，我们使用安装在无人机上的三级式（DOF）gimbal系统研究了主动跟踪方法的优势。提出了一种利用关节运动和视觉信息实时跟踪球形和平面对象的方法。跟踪方法在两个不同的逼真的凉亭仿真环境中进行了测试和评估：3D位置跟踪（球形）的第一个，第二个是6D姿势（平面基准标记）的第二个。我们表明，主动对象跟踪对于无人机应用是有利的，首先是通过减少动作模糊，这是由快速摄像机运动和振动引起的，其次，通过将感兴趣的对象固定在视场的中心内，从而减少了由于外围畸变而引起的重新投射错误。与传统的被动方法相比，结果表明有效的物体估计精度提高了主动方法的精度。更具体地说，一组实验表明，在具有挑战性的运动模式的条件下，在图像失真的情况下，主动的万日跟踪可以提高已知大小移动对象的空间估计精度。
智能电网邻区网络可靠性研究
摘要 随着先进计算和通信技术的融合，智能电网系统致力于通过可再生能源以及分布式通信智能和需求响应大大提高未来电力系统的效率和可靠性。随着智能电网的先进功能，智能电网通信系统的可靠性成为一个关键问题，因为数百万台智能设备通过关键电力设施的通信网络互连，这对整个电力基础设施的可靠性有着直接的影响。在本文中，我们对智能电网带来的可靠性问题进行了全面的调查，重点关注支持邻域网络 (NAN) 的通信。具体来说，我们关注网络架构、通信网络和系统的可靠性要求和挑战、安全对策以及智能电网 NAN 中的案例研究。我们的目标是深入了解智能电网 NAN 中的可靠性挑战并针对可靠性问题提供有效的解决方案。