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信息群：无人机群与信息战
1. Sebastien Roblin，“俄罗斯无人机群技术有望实现空中雷区能力”，《国家利益》（网站），2021 年 12 月 30 日，https://nationalinterest.org/blog/reboot/russian-drone-swarm-technology-promises-aerial-minefield-capabilities-198640。2. “ZALA Aero 公司成功测试 KUB-BLA 神风特攻队无人机”，《Air Recognition》（网站），2021 年 11 月 12 日，https://www.airrecognition.com/index.php/news/defense-aviation-news/2021/november /7857-zala-aero-company-successfully-tests-kub-bla-kamikaze-drone.html；以及 Will Knight，《俄罗斯在乌克兰部署的杀手无人机引发人们对人工智能在战争中的应用的担忧》，《连线》（网站），2022 年 3 月 17 日，https://www.wired.com /story/ai-drones-russia-ukraine/。3. Zachary Kallenborn 和 Philipp C. Bleek，《蜂群破坏：无人机蜂群和化学、生物、放射和核武器》，《防扩散评论》第 25 卷，第 5-6 期（2019 年）：523–43。
无人驾驶的自治障碍算法...
摘要 - 为了克服自动飞行中无人驾驶汽车（无人机）避免障碍物的挑战，本文提出了双重体验注意力卷积软卷积 - 批评者（DAC-SAC）算法。该算法与卷积网络集成了双重体验缓冲池，自我注意力的机制和软性批判性算法。由于缺乏成功的培训数据，双重体验缓冲池用于解决无效的无人机培训问题。为了克服处理图像数据中原始软演员 - 批评（SAC）算法的缺点，应用了卷积神经网络（CNN）来重建参与者和评论家网络，从而可以更好地提取图像特征提取和分类。此外，通过向网络添加卷积自我发项层来采用一种自我注意的机制。此修改可以根据不同输入图像特征对注意力重量进行动态调整，从而有效解决与焦点相关的挑战。进行了两个模拟实验，并且在处理未知环境时，DAC-SAC算法在已知环境中达到99.5％的成功率，成功率为84.8％。这些结果证实，即使将深度图像作为输入，提出的算法也可以避免无人机的自主障碍。
塞浦路斯：无人管理的水下车辆...
有关评论截止日期的信息：1。每个感兴趣的经济运营商有兴趣被授予合同，持续或可能由于合同权威的行为或决定而受到损失，该法案或决定在合同的签署签名之前，并据称该法案违反了该法律的任何权利，违反了该法律的任何权利，违反了该法律的审查权，请根据规定审查法律，根据规定的审查，根据规定的审查，根据规定的法律，该法律是根据规定的法律审查法律，该法律是根据规定的规定，该法律是规定的法律，该法律审查了法律的规定。 104（i）/2010）。2。要向招标审查授权提供诉讼，申请人必须支付不可退还的费用，该费用存入通用政府帐户。更多详细信息在招标审查局（www.tra.gov.cy）的网站上给出。关于申请申请的方式和程序，对这些申请的方式以及有关裁定的裁定的程序，《法律规定》涉及审查程序涉及2010年公共合同的审查程序（法律104（i）/2010年）。
信息群：无人机群与信息战
1. Sebastien Roblin，“俄罗斯无人机群技术有望实现空中雷区能力”，《国家利益》（网站），2021 年 12 月 30 日，https://nationalinterest.org/blog/reboot/russian-drone-swarm-technology-promises-aerial-minefield-capabilities-198640。2. “ZALA Aero 公司成功测试 KUB-BLA 神风特攻队无人机”，《Air Recognition》（网站），2021 年 11 月 12 日，https://www.airrecognition.com/index.php/news/defense-aviation-news/2021/november /7857-zala-aero-company-successfully-tests-kub-bla-kamikaze-drone.html；以及 Will Knight，《俄罗斯在乌克兰部署的杀手无人机引发人们对人工智能在战争中的应用的担忧》，《连线》（网站），2022 年 3 月 17 日，https://www.wired.com /story/ai-drones-russia-ukraine/。3. Zachary Kallenborn 和 Philipp C. Bleek，《蜂群破坏：无人机蜂群和化学、生物、放射和核武器》，《防扩散评论》第 25 卷，第 5-6 期（2019 年）：523–43。
无人固定翼飞机气动外形优化
1 助理教授，2,3,4 本科生 1,2,3,4 机械工程系，1,2,3,4 戈达瓦里工程技术学院，Rajamundry-533296，安得拉邦，印度 摘要：遥控的重要性日益增加，这刺激了能够飞行的无人驾驶飞行器 (UAV) 的发展，从小型昆虫大小的无人机到大型传统飞机。这些无人机在农业、监视、环境监测、搜索和救援、航空摄影、基础设施检查和科学研究领域有着广泛的应用。本研究旨在通过使用完全自动化的工作流程提高 0 度攻角 (AOA) 下的升阻比来优化固定翼无人机的气动形状。我们的研究包括遗传算法 (GA)，它模仿自然选择的进化过程以在复杂的问题空间中发现最优解，以及 PyFluent，一种强大的计算流体动力学 (CFD) 工具。这项工作分为三个阶段：初始阶段、优化阶段和模拟阶段。最佳翼型配置在 0 度 AOA 时实现 24.8 的升阻比，特别是在 40 m/s 的速度下。索引术语 - 无人机、升阻比、0 度 AOA、遗传算法 (GA)、PyFluent I. 简介
2011-2036财年无人系统综合路线图
美国及其盟军的作战行动继续凸显无人系统在现代作战环境中的价值。作战指挥官 (CCDR) 和作战人员重视无人系统的固有特性，尤其是其持久性、多功能性和降低对人类生命的风险。美国军种正在所有领域迅速增加这些系统的部署数量：空中、地面和海上。无人系统为联合指挥官提供了多种能力，使其能够在整个军事行动范围内开展行动：环境感知和战场感知；化学、生物、放射和核 (CBRN) 检测；反简易爆炸装置 (C-IED) 能力；港口安全；精确瞄准；精确打击。此外，这些无人系统提供的能力还在不断扩展。
无人驾驶的优雅 无与伦比的适应性
Teros 采用 Sonex Aerospace 久经考验的动力滑翔机机身。Sonex 设计提供了极其坚固的飞机，每飞行小时成本非常低，总生命周期成本也非常低。自 2003 年推出以来，机身已记录了数千小时无故障飞行，包括滑翔、越野和特技飞行。这款可靠的无人机现已融入 Teros 的设计中，集成了关键的冗余飞行控制系统和智能电气系统，以防止复杂的故障。令人惊讶的敏捷 Teros 具有坚固的结构和耐用性，同时又不牺牲其轻量化设计。凭借短距离起飞和降落能力、快速现场组装、快速维修和自主飞行操作，Teros 是一个用途广泛且性能强大的空中平台。
2009-2034 财年无人系统综合路线图
D.8 战场撤离 – 辅助机器人 (BEAR) ......................................................................................................152 D.9 生物质反应堆动力...................................................................................................................154 D.10 仿生人体检测......................................................................................................................154 D.11 生物机器人.........................................................................................................................................154 D.12 猎犬/战士助手.........................................................................................................................154 D.13 CENTAUR 地面机动系统.............................................................................................................155 D.14 化学机器人 (ChemBots)....................................................................................................................155 D.15 协作式联网自主车辆 (CNAV).................................................................................................156 D.16 通信/导航网络节点 (CN3)..............................................................................................................156 D.17 复杂地形机动性.............................................................................................................................156 D.18 受限射频 (RF).....................................................................................................................156 D.19 合作多车辆 R
2024 年无人水下作战概念
本报告介绍了海军研究生院军官学生组成的综合系统工程和分析团队进行的分析和评估结果。他们的作战任务旨在设计一个无人和载人水下航行器系统，以确保在近期和未来十年的水下主导地位。系统视角对本研究的重要性体现在与海军企业的许多作战利益相关者、学术研究人员、行业合作伙伴和收购计划的广泛接触中。基于能力的方法强调了目前部署的 UUV 以及未来十年内可实现的技术的任务适用性。最终报告总结了这些关键见解，并提供了详细的建议，以告知当前的决策者为未来的水下力量做好准备。
无人陪伴住房住户指南
1.4 工作单响应时间。1.4.1 紧急工作单会尽快响应，工作持续进行直至紧急情况解决。例如：可能导致生命、财产损失或严重损害健康、安全、安保或任务的结构、公用设施或机械问题，例如公用设施完全故障（电力、煤气、热力、水、污水或空调）。1.4.2 紧急工作单在 7 个工作日内完成。完成日期可能因材料申请而延长。维护通常在 0730 至 1630 之间进行。紧急工作单的一个例子是：当有另一个马桶可用时，备用马桶。1.4.3 常规工作单在 30 天内完成。完成日期可能因材料申请而延长。维护通常在 0730 – 1530 之间进行。例如：轻微水龙头漏水、修理墙壁储物柜门或架子、修理内墙或修理任何外观物品。