XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编队
可扩展控制接口 (SCI)
未来攻击侦察机 (FARA) 生态系统的反介入/区域拒止、综合防空系统渗透、解体和利用任务需要 SCI 来瞄准威胁机动和火力编队。SCI 对高级团队概念至关重要，因为 FARA 和未来远程突击机将利用 SCI 与 UAS 进行交互。对于机动编队，SCI 控制的 UAS 通过击败/降低威胁 C2 节点和预警/被动检测系统来实现对威胁编队的防区外交战。人工智能 UAS 将利用 SCI 在协调的 UAS 团队之间进行通信，以进行飞行操作和有效载荷/任务功能。
双机编队飞行远场尾流涡演变...
大涡模拟 (LES) 已用于研究飞机编队后方 10 分钟内的远场四涡尾流涡旋演变情况。在编队飞行场景中，尾流涡旋行为比传统的单架飞机情况复杂、混乱且多样，并且非常敏感地取决于编队几何形状，即两架飞机的横向和垂直偏移。尽管在各种编队飞行场景中尾流涡旋行为的个案变化很大，但涡旋消散后的最终羽流尺寸通常与单架飞机场景有很大不同。羽流深约 170 至 250 米，宽约 400 至 680 米，而一架 A350/B777 飞机将产生 480 米深和 330 米宽的羽流。因此，编队飞行羽流没有那么深，但它们更宽，因为涡流不仅垂直传播，而且沿翼展方向传播。两种不同的 LES 模型已被独立使用，并显示出一致的结果，表明研究结果的稳健性。值得注意的是，二氧化碳排放只是航空气候影响的一个因素，还有其他几个因素，如凝结尾迹、水蒸气和氮氧化物的排放，这些都会受到编队飞行的影响。因此，我们还强调了年轻编队飞行凝结尾迹与经典凝结尾迹在冰微物理和几何特性方面的差异
下一代重力任务（nggm）
控制设计和算法研究4 层控制设计 (编队/轨道控制/无阻力控制/姿态控制) 监测地球重力场变化的卫星星座评估 2013-2016 慕尼黑大学 TASI 顾问 地球物理应用和抗锯齿 (地球潮汐)
用于电池电池检查的工业计算机断层扫描
步骤2填料步骤3电解质填充1 CT 2 CT 2 CT 3 CT步骤1堆叠/绕组步骤4编队步骤5脱气步骤6老化步骤7 EOL测试步骤8模块组装 div>
师骑兵及其在 2030 年陆军中的作用
在 2030 年的情景中，该中队通过使用机器人、自主系统和巡飞弹等先进和新兴技术，增强了其执行 R&S 和节约兵力行动的能力。凭借这些未来的有机能力，它将拥有更大的范围，从而使其能够覆盖更多的进近途径并影响更远的敌人。该中队可以使用其有机和附属资产（例如中程和远程无人机系统 (UAS) 和附属远程火力）来识别敌方编队。一旦中队识别出敌方编队，它就可以用来自先进机器人和精确火力资产的足够火力瞄准它，以小规模大规模精确攻击摧毁敌方连队。如果使用得当，在部队和中队级别使用巡飞弹将达到这一效果。这种“接触前”战斗力损失可能会破坏敌人的行动并迫使他/她改变行动方针。
队列环境中非自动驾驶车辆变道行为分析
摘要 分析自动驾驶车辆与手动车辆之间的相互作用对于分析自动协同驾驶环境的性能非常重要。特别是，自动驾驶车辆编队会影响相邻手动车辆的驾驶行为。本研究旨在分析自动驾驶车辆编队环境中手动车辆的换道行为，并分三个阶段进行实验和问卷调查。第一阶段，进行视频问卷调查，调查手动车辆的响应行为。第二阶段，进行驾驶模拟器实验，调查自动驾驶车辆编队环境中的换道行为。为了分析手动车辆的换道行为，使用了换道持续时间和加速噪声等交通流稳定性指标。比较了不同自动驾驶车辆市场渗透率（MPR）和人为因素下的手动车辆驾驶行为。最后，使用 NASA-TLX（NASA 任务负荷指数）评估手动车辆驾驶员的工作负荷。分析结果表明，手动车辆驾驶员在自动驾驶车辆队列环境中驾驶时存在心理负担。当自动驾驶车辆的 MPR 增加时，车道变换持续时间更长，对于 30-40 岁或女性驾驶员，加速噪音会增加。本研究结果可作为更真实的交通模拟的基础，反映自动驾驶车辆和手动车辆之间的相互作用。预计它还将有效支持在自动驾驶车辆环境中建立有价值的交通管理策略。
“战术”投降的困境
敌人故意利用其部队来抑制敌方编队的机动，这一概念始终是规划考虑因素。然而，敌人通过实施“战术性”大规模投降来实现这一目标的想法是一种非常规但明显的可能性。无论对手决定执行这一行动方案 (COA) 是因为他们的敌方组织训练不足和补给不足，还是仅仅因为他们认为这一 COA 是拖延友军的最佳选择，与这一 COA 相关的选项和影响都应该在各个编队中得到理解。旅战斗队 (BCT) 经历敌方营战术组 (BTG) 的“战术性投降”，其所有相关人员、武器、车辆和设备都处于其 FLOT，这可能会对行动产生重大影响。如果受影响的 BCT 正在前往上级指挥部任务中的关键要素、时间敏感的目标，这种影响可能会成倍增加。