XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System群体行为
无人机群体行为建模，用于早期发现故障模式
无人机 (UAV) 的进步，更具体地说是将大量自主无人机组成“群体”。这些群体形成有组织的飞行器集群，以集体形式执行多方面的操作。尽管无人机群体提供了诸多好处，但工程团队在设计无人机群体系统时仍必须克服一些障碍。一个关键领域是创建和理解群体行为并揭示可能影响预期任务的所有潜在故障场景。这项研究使用 Monterey Phoenix (MP) 来建模系统行为，将它们分组为可能的行为者行为的不同、可重复使用的代理类模型，并将行为者交互建模为单独的约束。这种方法能够从这些模型中计算行为者行为的每一种可能变化以及所有其他可能的行为者行为，从而生成一组详尽的可能场景或事件轨迹。通过对这些事件轨迹进行手动检查或半自动断言检查，可以发现不需要的和不良的行为和故障模式，这使得任务规划人员能够采用必要的故障安全行为来抵消这些未经请求的实例。
群体行为对鱼类搜寻效率的依赖性
摘要 — 多波束全向声纳是当前渔民使用的工具，但也可用于监测平台周围的远洋鱼群。多波束处理方法现在提供了改进的原始数据存储容量。Simrad SP90 声纳用于探测与漂流鱼聚集装置 (FAD) 相关的鱼群，数字系统用于采集和处理体积后向散射回波和位置数据。数据采样方法基于两种模式定义：一种用于周期性搜索 FAD 和相关鱼群，一种用于漂流模式下的鱼群监测。通过同时进行目视观察或/和与回声测深仪记录交叉核对，验证了对几种与 FAD 相关的鱼群物种的检测。目标鱼类的鱼群行为特征对于正确解释声学数据至关重要。声纳探测阈值是鱼的数量、大小、种类和每个动态结构（鱼群或浅滩）中个体的最近邻距离 (NND) 之间的折衷结果。金枪鱼群游动态意味着 NND 有时可能太大，以至于无法检测到这些鱼的存在，尽管它们数量众多。应以整体方式分析和解释声纳数据，并结合漂流 FAD 周围所有物种的行为模式和动态。配备 360˚ 扫描声纳 c 的自主声纳浮标原型