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英国空域的无人飞机系统运营
然而，在无人驾驶航空的情况下，主要的考虑是正在进行操作类型，而不是执行谁或正在进行的操作或为什么要进行操作。由于飞机上没有“船上的人”，因此事件或事故的后果纯粹取决于事件/事故发生的地方。因此，CAA的重点是UAS运营向第三方提出的风险，这意味着在风险更大的情况下需要更多的努力或证明。
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安全趋势，4个数据安全和4个感官管理，访问，设计和体系结构，安全性4，电信和安全性，露营系统，秘密代码，4个业务和数据恢复，应用程序的安全性，安全性，操作，操作，操作，操作DMS和IPS安全趋势；信息安全和风险管理；访问控制，安全体系结构和设计；物理和环境安全；电信和网络安全；企业对Anainy Anainy Anainy Anainy Anainy Anainy和灾难恢复进行构成业务；法律/法规合规性和调查；应用程序安全；2。每个TIMESTER的学时 div>
反无人飞机系统（CUAS）
CUAS系统旨在创建一个低空雷达场，并在亚音速速度和系统下从低空对象的信号频谱进行被动检测，以抑制无人机的抑制和火灾。移动防空整合系统CUA由指导系统组成，12/24 Band Jammer UAV和PS 12/24 UAV具有无人机和可重新配置的集成武器平台（RIWP），并具有模块化自动网络指导系统，拦截和消除目标的截距和消除目标，包括使用Kamikaze Antimikaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimains antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimains antimation antimaze Antimaze Antimaze Antimaze Antimake Elements。该系统设计用于在20-30 km的距离内对无人机和无人机的电子抑制，具体取决于地形及其火灾损坏，高达70 km。CUAS系统的组成：无人机和无人机检测系统1。主动 /被动雷达2。< / div>视觉目标识别系统3。安装在移动平台或固定的4.天线方向机制5。定向天线块系统，用于抑制和对抗导航，遥测和无人机的通信1。电子干扰单元2。精确拍摄系统3。用30毫米大炮的战斗模块； 4。喷气无人机
在喀拉拉邦探索AI相机系统-IJRPR
实施和维护AI摄像机系统的成本很高，例如基础架构开发和维护。这些系统还需要不断工作以改善性能，软件更新和监督。获得公共信任需要公开的沟通，教育，并解决对在公共领域使用AI的潜在担忧。鉴于这些挑战，我们必须探索增强AI相机系统进行交通控制的方法。这项研究旨在研究并建议升级到准确性，上下文意识，快速分析能力，隐私协议，透明度和公众认可。通过解决这些问题，我们可以提高AI COPER-RA系统管理流量的能力。这将有助于使运输更安全，更高效
基于人工智能的紧急情况识别计算机系统
摘要 目前，人工智能的应用已渗透到生活的方方面面。除了协助智力工作、解决复杂的计算问题或分析各种类型的数据外，上述技术还可应用于为人们提供安全保障的过程中。本文提出了一种基于人工智能的紧急识别系统，旨在及时发现和通报危险情况。所提出的解决方案将人的“举手”姿势视为紧急情况，表明存在潜在危险。因为人们在面临潜在危险时，大多会被迫举起双手，这种姿势会引起注意，强调对某些事件的情绪反应，通常被用作危险的标志或征服的手段。系统应识别人的姿势，检测它，并随后通报威胁。本文提出了一种基于人工智能的紧急情况识别系统，使用 PoseNet 机器学习模型检测人体姿势“举手”以进行紧急情况识别。假设仅使用 6 个关键点可以减少系统的计算资源，因为结论是在考虑较少数据量的情况下得出的。为了进行研究，创建了一个包含 1510 张图像的数据集来训练人工智能模型，并验证了决策。使用监督机器学习方法对紧急情况的定义进行分类。替代方法：基于准确性的支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、判别分析分类器和 K-最近邻分类器进行了评估。总体而言，本文提出了一种全面而创新的紧急情况识别方法，可使用所提出的系统快速响应紧急情况。
进一步研究了遥控飞机系统之间的相互作用
2.20。作为DAA系统的一部分，RWC功能通过提供实时信息和危险警报来帮助远程飞行员（RP）。基本上，它使RP能够使用来自板上传感器的数据以电子方式查看和评估其他流量。潜在的危害不仅是其他空中流量，还包括地形，危险气象条件，地面操作和其他空中危害。2.21。拟议的第二版RPA手册（目前在草稿中）建议，在收到RWC警报后，RP确定它们是否需要偏离飞行计划，或要求修改后的ATC许可，以避免有必要的已知危害。用其他术语来帮助RP遵守ICAO附件2（AIR规则）中定义的规则权利规则
燃气轮机系统技术员，机械 - B122
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无人机系统智能群体技术
过去 25 年来，无人驾驶航空系统 (UAS) 或无人机技术（包括单个系统和 UAS 集群）得到了广泛应用。因此，随着该技术的不断成熟，这项技术以及使用这些 UAS 功能的能力既代表着当前的威胁，也代表着日益严重的威胁。在本次评估中，我们将无人机集群技术分为三类：(1) 由多个操作员协调的单个无人机群；(2) 已以协调方式编程为单独飞行、以领导者-跟随者配置飞行或以多无人机编队飞行（由人类操作员控制多架无人机）的无人机；(3) 可以在单个无人机之间进行通信并对外部刺激做出反应的智能无人机群。前两类代表了我们在本评估中所说的替代集群技术，而第三类被称为智能集群技术。1
无人飞机系统检测和缓解系统
I.背景第383（a）条2018年《 FAA重新授权法》，机场安全和空域缓解和执法部门（公共法第115-254号，2018年10月5日）（第383节）（第383节），已建立49 U.S.C.第44810（a）节。本节要求FAA管理员与国防和国土安全部的秘书以及其他相关联邦部门和机构的负责人合作。联邦合作伙伴应确保联邦部门和机构开发，测试或部署的技术和系统，以检测和/或减轻由错误或敌对的无人驾驶1架飞机系统（UAS）操作带来的潜在风险，不会对安全的机场运营，航空运输，空中交通服务或有效的空间（and and and Safe and National Air Air Air Air）（无效）（UAS）行动（UAS）行动并没有对机场运营，无效的空间和私人空间（无效）（and and and and Safe and Safe and Safe and nation Air）。此外，第383 2条要求FAA制定NAS中的认证计划，许可，授权或允许UAS检测和/或缓解（D/M）系统，并召集航空规则制定委员会（ARC）为此计划提出建议。