XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标捕获
动态二人组合avida目标富集
在Agilent Avida的新目标富集方法的核心是一种互锁的三维结构，设计用于与常规混合捕获方法相比，DNA靶标的协同，间接捕获DNA靶标的DNA靶标相比提供了出色的均匀性，特异性和结合速度。至关重要的是，该方法允许在扩增和硫酸盐转化之前进行目标捕获，从而消除了与现有目标富集方法相关的常见问题，例如PCR偏见和费力的工作流程。
搜索和实验验证...
本文提出了一种新型搜救遥控机器人（ROV）系统的设计方案，其目标是实现水下目标搜索探测和小目标捕获及救援作业要求。首先给出了整个水下系统总体设计和推进系统布局设计。在此基础上对ROV框架结构、电子舱、动力舱进行设计分析。为完成抓取任务，基于多功能机械手设计了抓取手，实现水下抓取。为使ROV更加智能化，采用并分析了多种水下物体检测与跟踪方法。最后，在水池和海上进行了试验，验证了所设计的搜救ROV的可靠性和稳定性。
ATP 3-09.24 野战炮兵旅
1-5. FAB 可以作为军或联合特遣部队的野战炮兵总部 (FFA HQ)，或作为联合特遣部队、军或师的反火力总部 (HQ)。陆军国民警卫队 FAB 具有双重作用，既可以作为陆军国民警卫队师指挥官的 FFA 总部，也可以在需要时作为 FAB。师炮兵 (DIVARTY) 是 FFA 总部，DIVARTY 指挥官是师的火力支援协调员 (FSCOORD)。DIVARTY 被分配到每个师，主要负责为师提供火力支援 (FS)。火力支援是快速和持续地整合地对地间接火力、目标捕获、武装飞机和其他致命和非致命攻击/投送系统，这些系统汇聚在所有领域中的目标，以支持机动指挥官的作战概念 (FM 3-09)。
^nCQOAlOT - DTIC
此领域适用于所有与航空电子操作和资源经济性相关的要求，包括但不限于流程、测量、产品、互换性、兼容性、通用性、互操作性和服务/联盟操作。它涵盖安装在飞机上或附在飞机上的电子、光电和机电系统和子系统（硬件和软件）的所有资源。它包括与机组人员和其他飞机系统交互的系统，涉及以下领域：通信 (c) 控制和显示 (ID)、导航 (N)、侦察 (RE)、系统集成 (SI) 和目标捕获/打击 (TA/S)，以及武器投放、识别、仪器仪表、电子战、飞行控制、发动机控制、配电、支持设备、传感器、换能器、天线、处理元件、系统接口、网络、总线和相关软件等技术和功能领域。
主动成像系统仿真执行摘要
人们不断开发和研究主动成像系统，以期显著提高战术目标捕获能力，尤其是在恶劣的环境（陆地/海洋/空中）条件下。精确的模拟工具有助于主动成像系统的设计和开发以及性能评估。目前可用的成像模型在准确表示全光谱模拟中的主动成像系统方面能力有限，特别是在大气对激光束传播的影响以及先进传感器系统上相应的辐射现象方面。NATO SET-219 通过改进最先进的 1D/2D/3D 主动成像系统的建模和模拟工具和技术来解决这一限制。在这种情况下，模拟被理解为生成包括激光照明/环境/传感器系统参数的合成图像序列。
FM 4-90.7：斯特赖克旅战斗队后勤 - BITS
1-1. 将后勤功能纳入 SBCT 带来了一些独特的挑战。它是一支早期进入部队，专为可部署性而设计，并且能够执行小规模应急任务 (SSC)。 SBCT 由三个 Stryker 步兵营、一个侦察、监视和目标捕获 (RSTA) 中队、一个野战炮兵营、一个旅支援营、一个反坦克连、一个工程连、一个网络支援连、一个军事情报连、一个旅指挥部和指挥部连 (HHC) 组成。此外，SBCT 还旨在通过可扩展性或增强来提高能力。这种结构使 SBCT 非常适合早期进入作战，在这种作战中，支援基础设施有限或缺失，但需要相对强大、致命和灵活的战斗力。（有关 SBCT 及其行动和下属单位能力的更多信息，请参阅 FM 3-90.6。）
bardic：强大的峰要求RNA-DNA相互作用数据
染色质相关的非编码RNA通过靶向基因组基因座在各种细胞过程中起重要作用。存在两种类型的全基因组NGS实验来检测此类靶标：“一到全部”，该目标的重点是单个RNA的靶标和“全能”，该目标捕获了样本中所有RNA的靶标。与许多NGS实验一样，它们容易出现偏见和噪声，因此检测“峰” - RNA与基因组靶标的特定相互作用至关重要。在这里，我们提出了Bardic - 二项式RNA-DNA相互作用调用器 - 一种量身定制的方法，可检测两种类型的RNA-DNA相互作用数据中的峰值。Bardic是同时考虑数据中两个最突出的偏见的第一个工具：染色质异质性和相互作用频率的距离衰减。由于RNA的相互作用偏好不同，因此根据单个RNA的丰度和接触模式，Bardic适应了峰值大小。这些功能使Bardic能够比当前应用的峰值呼叫算法做出更强大的预测，并更好地处理全部数据的特征性稀疏性。Bardic软件包可以在https://github.com/dmitrymyl/bardic上免费获得。
四倾转翼飞机的设计、构造和飞行控制...
无人驾驶飞行器 (UAV) 是一种飞行机器人，在民用和军用领域均有使用，且使用量呈急剧增长趋势。它们已广泛应用于民用领域，如执法、地球表面测绘和灾害监测，以及军事任务，如监视、侦察和目标捕获。随着对无人驾驶飞行器使用量的需求不断增长，在自主性、飞行能力和有效载荷方面具有更大进步的新型设计正在涌现，可携带更复杂、更智能的传感器。随着这些技术进步，人们将为无人驾驶飞行器找到新的作战领域。本论文主要研究新型无人驾驶飞行器 (SUAVI：萨班哲大学无人驾驶飞行器) 的设计、构造和飞行控制。SUAVI 是一种电动紧凑型四倾翼无人驾驶飞行器，能够像直升机一样垂直起降 (VTOL)，并通过倾斜机翼像飞机一样水平飞行。它携带机载摄像机，用于捕捉图像并通过与地面站的射频通信进行广播。在 SUAVI 的气动和机械设计中，考虑了飞行时间、飞行速度、尺寸、电源和要执行的任务。气动设计是通过考虑气动效率的最大化和安全飞行特性来进行的。推进系统中的组件的选择是为了优化推进效率并满足要求
适用技术： - Glenair
F-35 联合攻击战斗机是一种多用途战斗机，专门针对空对地任务进行了优化，同时还具备空对空辅助能力。它是有史以来设计的最先进的载人战斗机。很有可能，它也将是最后一架。在评估长期总拥有成本以及关键的安全和性能问题（例如安全和防御任务中的人为风险降低）时，很明显，无人系统将在不久的将来接管大多数传统防空功能的主要责任，例如侦察、监视、目标捕获甚至武器部署。军事应用中的无人驾驶车辆在崎岖地形中具有先进的机动性，能够长时间保持在空中，与有人驾驶系统相比具有更好的燃油效率，并且在具有同等功能和性能的情况下总体成本更低。虽然公众的注意力都集中在成功的无人驾驶飞行器 (UAV) 上，例如高空长航时 RQ-4 全球鹰（如图所示），但其他不太知名的系统也在陆地、海洋和太空应用中发挥着同样重要的作用——而不仅仅是军事用途。无人驾驶飞机、潜艇和地面车辆的民用用途包括大气研究和天气预报、火灾监测和有针对性的森林火灾扑灭、农作物监测、炸弹处理、商业捕鱼、偏远地区野生动物普查、城乡安全以及搜索和救援任务。
值梯度加权模型...
基于模型的增强学习（MBRL）是一种获得控制策略的样本有效技术，但不可避免的建模误差通常会导致性能恶化。MBRL中的模型通常仅用于重建动态，尤其是状态观察，而模型误差对策略的影响并未由培训目标捕获。这导致MBRL的目标目标之间的不匹配，实现良好的政策和价值学习，以及实践中采用的损失函数的目标，未来的国家预测。天真的直觉表明，价值感知的模型学习将解决这个问题，实际上，已经基于理论分析提出了针对该客观不匹配问题的第二种解决方案。但是，在实践中，它们往往不如通常使用的最大可能性（MLE）方法。在本文中，我们提出了价值梯度加权模型损失（VAGRAM），这是一种新颖的价值模型学习方法，可改善MBRL在具有挑战性的环境中的性能，例如小型模型容量和分散注意力的状态尺寸。我们分析了MLE和值感知的方法，并演示了他们如何在学习价值吸引模型时无法解释样本覆盖范围和功能近似的行为。fom，我们强调了在深度学习环境中稳定优化的其他目标。为了实现这一目标，我们利用经验值函数的梯度作为对RL算法对模型误差的敏感性的量度。我们通过表明我们的损失函数能够在Mujoco基准套件上获得高回报来验证我们的分析，同时比基于最大似然的方法更健壮。