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World File Search System训练质量
使用... 提高印度尼西亚飞机模拟训练质量
航空安全的发展必须由可靠的飞行员能力支持。实现飞行员能力的方法之一是使用飞机模拟。本研究的目的是通过使用六西格玛 DMAIC 方法（定义、测量、分析、改进、控制）来降低 King Air B200GT/350i 飞机模拟中的差异水平。分析问题的其他工具包括帕累托图、因果图和 FMEA。需要优先改进的飞机模拟差异包括飞机控制系统的 47% 差异、建模的 30% 差异和驾驶舱 I/O 的 17% 差异。改进优先级的顺序是从维修阶段的最高 RPN 值开始排序的。实施六西格玛后，差异从 45% 降至 14%，西格玛水平从 2.53 提高到 3.16，不良质量成本从每月 6400 万印尼盾降至 2800 万印尼盾。关键词：差异、模拟、六西格玛、DMAIC。
培训计划 - 印第安纳波利斯
» W# 是距离比赛日还有多少周。» 周一、周三、周五和周日是轻松恢复跑或休息日。» 周二是一周中训练质量最高的一天。» 周四是中等强度的跑步。» 周六是长距离跑步。» M/W 是一周的总里程。» 第 6 周包括 Fort Ben 的 Indy Half（见 *星号*）。请在 indyhalfmarathon.com 上注册。
自动驾驶汽车赛车的平衡奖励启发的增强学习
自动驾驶汽车赛车引起了广泛的兴趣，因为它在极限的自动驾驶中具有巨大的潜力。基于模型和基于学习的方法已被广泛用于自主赛车。但是，基于模型的方法在仅可用局部感知时无法应对动态环境。作为比较，基于学习的方法可以在本地感知下处理复杂的环境。最近，深度强化学习（DRL）在自主赛车上越来越受欢迎。DRL通过处理复杂情况并利用本地信息来优于传统的基于学习的方法。DRL算法，例如近端政策算法，可以在自动驾驶竞争中的执行时间和安全性之间达到良好的平衡。但是，传统DRL方法的训练结果在决策中表现出不一致的正确性。决策中的不稳定引入了自动驾驶汽车赛车的安全问题，例如碰撞到轨道边界中。所提出的算法能够避免碰撞并提高训练质量。在物理发动机上的仿真结果表明，所提出的算法在避免碰撞中的其他DRL算法优于其他DRL算法，在急剧弯曲期间实现更安全的控制以及多个轨道之间的较高训练质量。关键字：自动驾驶汽车赛车，本地规划，近端政策优化，平衡奖励功能。
加强印度-太平洋地区的射击训练
最近的行动凸显了制定结构化射击训练计划的必要性，这些计划侧重于具体的可衡量的成就。这一战略重点将训练从基本的枪械操作转移到全面的技能组合，包括提高高级射击技术、优化资源利用和提高训练质量。对于在部署前完成武器归零过程的部队，在射击训练期间投入大量时间进行重新归零可能是可选的。识别和验证现有的武器归零熟练程度有助于简化训练课程，从而可以分配更多时间来提高其他关键的射击技能。这种方法可确保高效利用训练时间，重点放在提高作战准备和射击表现的领域。量身定制训练以侧重于作战准备所需的基本技能至关重要。
中国对西太平洋军事平衡的看法
摘要 本报告考察了中国对中美在西太平洋军事力量平衡的看法。报告认为，尽管对这一话题没有单一的“中国”观点，但中国分析人士倾向于同意以下观点：1）近年来，两军之间的差距已大大缩小；2）中国军队在重要方面仍落后；3）中国与美国之间的军事劣势随着其在大陆的行动距离越远而加剧。就相对实力的具体领域而言，中国军队在军事硬件方面表现出最大的进步，但在联合、训练和其他军事“软件”方面还有很长的路要走。尽管如此，尽管高级文职领导人不断提出批评，但由于更加注重现实主义，训练质量可能已经提高，最近的军事改革在一定程度上改善了联合的前景。
空中领域实时虚拟建设性训练的科学和技术推动者
在参加了大约 10 次以此类威胁为特征的任务后，其训练质量大幅提升。红旗演习旨在为操作员提供第一次真实战斗任务，训练环境相对安全，但也代表了真实世界的条件。自成立以来，红旗演习就被称为世界首屈一指的空战训练活动，红旗演习期间吸取的教训已在作战行动中得到体现。1 诸如红旗演习之类的实弹演习可以提供极好的学习机会。但是，它们成本高昂且在后勤方面具有挑战性。环境、监管和安全约束也限制了在实战训练期间可以提供的学习体验类型。模拟提供了一种解决其中一些缺点的方法。自 20 世纪 90 年代以来，联盟国家开展的重要研究和开发项目表明，通过连接分布式模拟系统可以获得类似的训练效益。2 大型模拟器网络现在经常用于提供复杂而逼真的空战训练。最近，人们开始关注将实机集成到模拟网络的可能性。这引发了大量关于实机-虚拟-建设 (LVC) 集成的重要性、潜在效益和基础科学技术的讨论。
（b）：Nana Suryana Nasution，Ramdan Pelana，Yusmawati，Dira Fauzi（2024）。基于机器学习的羽毛球基本技术培训模型。国际
抽象羽毛球是一项需要高技术技能的运动。基本羽毛球技术中的培训是玩家发展能力的重要第一步。但是，有效而有效的培训方法通常是教练和球员的挑战。在这种情况下，机器学习技术的使用可能是提高基本羽毛球技术培训有效性的创新解决方案。这项研究旨在开发基于机器学习的基本羽毛球技术训练模型，该模型可以帮助玩家以更具针对性和个性化的方式提高技能。此研究方法使用R＆D（研发）研究方法。这项研究的结果指出，基于机器学习的基本羽毛球技术培训模型开发了在提高羽毛球运动员的技术技能方面开发的有效性。通过利用个性化的培训数据和量身定制的反馈，玩家可以更有效地确定改进和完善技术的领域。这项研究的结论是基于机器学习的创新有效的羽毛球技术培训模型。希望使用这项技术可以帮助羽毛球教练和球员提高训练质量和整体表现。因此，该模型的实施有可能对个人和团队级别的羽毛球技能的发展产生积极影响。