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World File Search System索尔特
CAPTOR-E - 亨索尔特
面对挑战 • 主动电子波束控制和几乎即时重新定位雷达波束可实现更快的检测和更大的跟踪范围 • 具有灵活雷达资源管理的 AESA 技术将提高跟踪性能/跟踪稳健性和导弹制导能力，以应对同时多目标的情况。• AESA 的快速波束控制和高可靠性将提高战斗机的作战效率和任务可用性 • 快速电子扫描与慢速移动机械重新定位相结合，可实现宽视场操作和高态势感知
EuroNav 7 - 亨索尔特
HENSOLDT Avionics 为机载平台和地面资产提供集成的端到端解决方案。通过透明地支持任务执行并允许将地面和机载资产集成到联合架构中来实现此目标。有人和无人系统协同工作，以最大程度地提高态势感知能力，提供灵活性和易用性。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
索伦特经济概况
2.10 仔细研究按年龄细分的人口预测，可以发现在索伦特，哈文特地方当局预计 16 岁以下儿童数量增长最快（+7% 或 +1,440 名居民）。与此同时，戈斯波特和怀特岛预计儿童数量将下降，分别相当于 -8.0% 和 -7.0%。预计索伦特 16 岁以下儿童人口仅增加 1.0%。同样，就核心工作年龄居民而言，预计索伦特到 2041 年仅增加 1.0%，相当于增加 9,800 名居民。预计工作年龄居民增长最快的地方当局包括哈文特（+6.6%），其次是南安普敦（+5.2%）和朴茨茅斯（+4.5%）。预计新森林地区工作年龄居民数量下降幅度最大（-6.8%），其次是戈斯波特（-5.1%）和怀特岛（-4.2%）。
