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升级空中交通管制系统的必要性
全球对航空旅行的需求正在急剧上升，乘客人数以及平民，军事和货运飞行的预计会大幅增长。联邦航空管理局（FAA），航空机构和主要飞机制造商项目的年度增长2.7％，预测到2036年到2036年[6、16、17、18、19]。在全球范围内，预计到2040年将每年旅行数十亿乘客，从而大大加剧了空域拥塞，并对现有的ATC系统造成了巨大压力[2，6]。在经济增长，市场全球化以及航空运输的可及性的推动下，航空旅行的迅速扩张需要立即升级到ATC基础设施，以防止广泛的延迟和效率低下。
空中操作中的人工智能...
引言人们普遍认为，世界正处于另一项军事革命的边缘。人工智能（AI）即将改变战争的特征，甚至在某种程度上，甚至是飞机，坦克，枪支力量和原子弹在上一个时代所做的，甚至是战争的性质。AI被定义为能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的开发，例如决策，自动数据分析，为选择的选择提供选择，语音识别，视觉感知和语言之间的翻译。虽然AI已经用于开发战争战争制度，但在空中运营中的战略和运营计划过程中使用了更多的AI机会。也必须利用这项技术用于战略和运营计划过程。问题是关于如何将AI纳入印度空军（IAF）的空中运营计划过程，目的是充分利用这项至关重要的新兴技术来增强运营
飞机监视来自太空：空中交通管制的未来？：基于空间的ADS-B，地位，挑战和机遇
历史航空交通监视自（商业）航空的一开始以来一直是一项关键技术。监视空域中对象的原始方法是通过传统雷达作为一种非常简单但有效的方法，可以检测具有足够雷达横截面的任何对象。主监视雷达利用波传播的物理特性，通过仅反射，飞行时间和多普勒偏移来确定空降物体的位置[2]。虽然主要雷达提供了一种简单的（因为它是完全被动的）手段（在飞机上不需要主动元素），但也固有地受到限制。例如，除了简单地确定位置和速度之外，无法检索有关检测到的对象的其他信息。这一限制最终导致引入了二级监视雷达作为军事身份朋友或敌人系统的继任者。这种技术使它能够通过飞机对询问者的要求进行积极响应来检索更详细的信息，要求每架飞机携带一个应答器，以等待地面站的询问。作为一个主动雷达，有必要确定审讯器和飞机转PONDER的通用标准/协议。将实现此类标准的第一个协议是模式A和模式C协议，该协议允许空中交通管制员直接从飞机上请求限定的信息，例如飞机身份和高度。由于运营能力的限制，模式A和模式C由模式S协议取得了成功，如ICAO附件10卷IV [2]中所述，该协议改进并建立在现有机制上，并且仍然是当今事实上的标准。实际上，欧盟第1207/2011条要求每架飞机进入仪器下的欧洲领空
公共卫生和空中喷涂的监管含义
31。Zhang M.等。 “氧化石墨烯会诱导质膜损伤，活性氧的积累和脂肪酸谱在Pichia Pastoris变化”。 生态毒理学与环境安全132（2016）：372-378。Zhang M.等。“氧化石墨烯会诱导质膜损伤，活性氧的积累和脂肪酸谱在Pichia Pastoris变化”。生态毒理学与环境安全132（2016）：372-378。
野外自动空中操纵的开源软机器人平台
摘要：空中操纵将飞行平台的多功能性和速度与移动操作的功能能力相结合，由于需要精确的定位和控制，这引起了挑战。在传统上，研究人员依靠卸下感知系统，这些系统涉及昂贵且不切实际的室内环境。在这项工作中，我们引入了一个新颖的平台，用于自主空中操纵，该平台可易于利用板载感知系统。我们的平台可以在各种室内和室外环境中进行空中操纵，而无需依赖外部感知系统。我们的实验结果表明了平台在不同环境中自主掌握各种对象的能力。这一进步可以通过消除昂贵的跟踪解决方案的需求来显着提高空中操纵应用的可扩展性和实用性。为了加速未来的研究，我们开源3我们的ROS 2软件堆栈和自定义硬件设计，使我们的贡献可用于更广泛的研究社区。
商务航空中的人工智能和区块链集成
公务航空在全球交通生态系统中发挥着关键作用，为个人和组织提供快速高效的出行便利。然而，该行业面临着独特的运营复杂性，尤其是在其庞大供应链的管理和安全方面。飞机维护涉及广泛的任务，从采购原厂零件到确保正确维修，再到保存使用的每个部件的详细日志。高效的行程规划需要准确和实时的数据，以避免延误、优化路线并遵守严格的安全协议 (Ho et al., 2021) 此外，客户体验（包括机上娱乐 (IFE) 等个性化服务）已成为公务航空运营商在竞争激烈的市场中脱颖而出的焦点。随着航空业的扩张，安全高效运营的重要性比以往任何时候都更加紧迫。导致停机或故障的维护问题可能会造成重大财务损失和声誉损害。此外，必须保证飞机零件和系统的完整性，以确保安全和法规合规性。此外，行程计划必须精简和准确，以减少燃料消耗、避免空中交通拥堵并最大限度地减少对环境的影响，同时让客户满意 (Zkik 等人，2023) 商务航空使用的传统系统通常难以保持这些领域的透明度和可追溯性，从而导致效率低下、欺诈甚至安全漏洞。
商务航空中的人工智能和区块链集成
公务航空在全球交通生态系统中发挥着关键作用，为个人和组织提供快速高效的出行便利。然而，该行业面临着独特的运营复杂性，尤其是在其庞大供应链的管理和安全方面。飞机维护涉及广泛的任务，从采购原厂零件到确保正确维修，再到保存每个使用部件的详细日志。高效的行程规划需要准确和实时的数据，以避免延误、优化路线并遵守严格的安全协议 (Ho et al., 2021) 此外，客户体验（包括机上娱乐 (IFE) 等个性化服务）已成为公务航空运营商在竞争激烈的市场中脱颖而出的焦点。随着航空业的扩张，安全高效运营的重要性比以往任何时候都更加紧迫。导致停机或故障的维护问题可能会造成重大财务损失和声誉损害。此外，必须保证飞机零件和系统的完整性，以确保安全和法规合规性。此外，行程计划必须精简和准确，以减少燃料消耗、避免空中交通拥堵并最大限度地减少对环境的影响，同时让客户满意 (Zkik 等人，2023) 商务航空使用的传统系统通常难以保持这些领域的透明度和可追溯性，从而导致效率低下、欺诈甚至安全漏洞。
利用MDO框架内的空中力量来实现战略目标
•无人飞机系统“显示出低成本无人驾驶汽车（无人机）的好处，无论是用于传感和醒目的好处》。 “低成本的无人机能力有助于罢工，并提供了野外情报中的野外旅的信息”，““第一人称视图”无人机提供的另一种罢工能力
空中战术多代理增强学习中的解释性
人工智能（AI）在塑造未来的技术景观方面至关重要。多机构增强学习（MARL）已成为一种重要的AI技术，用于模拟各个领域的复杂动态，从而为自主代理之间的先进战略计划和协调带来了新的潜力。但是，其在敏感军事环境中的实际部署受到缺乏解释性的限制：可靠性，安全性，战略验证和人机相互作用的关键因素。本文回顾了MARL内解释性的最新进步，并提出了新颖的用例，强调了其不可或缺的检查代理决策过程。我们首先对现有技术进行了严格评估，并将其与军事策略的领域联系起来，重点是模拟空中战斗场景。然后，我们介绍了一种新型信息理论解释性描述符的概念，以分析代理人的合作能力。通过我们的研究，我们旨在强调精确理解AI决策并将这些人为产生的策略与人类理解和战略军事教义保持一致的必要性，从而提高AI系统的透明度和可靠性。通过阐明解释性在推进MARL进行操作防御方面的关键重要性，我们的工作不仅支持战略计划，而且还支持对军事人员进行洞察力和可理解的分析的培训。