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World File Search System设计权衡
用于大气研究的机载相控阵雷达的设计权衡
学术机构、州、联邦和私人机构一直在合作开发用于大气应用的相控阵雷达。目前，麻省理工学院林肯实验室 (MIT-LL) 正在开发一种多功能、二维 (2-D)、双极化、平面和多功能 S 波段雷达系统 [6]。这一开发中最大的挑战之一是实现可接受的极化性能 [7]。为了克服这一限制，国家强风暴实验室 (NSLL) 和俄克拉荷马大学正在评估为实际扫描不变天气测量制作圆柱极化相控阵雷达 (CPPAR) 原型的可能性 [8]。大气协同自适应传感中心 (CASA) [9] 提出的另一种方法包括低功耗、低成本的双极化相控阵雷达。为了克服极化失真，CASA 雷达仅在相对容易获得交叉极化隔离的主平面上执行电子扫描 [9]。
升力风扇飞机：经验教训
由于其起飞和着陆能力（如 STOVL 或 V/STOL）而很有前途。一个经验教训是，升力风扇飞机因多种原因而很有前途，例如 (i) 短距或垂直起飞和着陆，(2) 近终端起飞和进近模式，(3) 上升和离开飞行性能，(4) 机动性，(5) 设计权衡，例如机翼设计用于巡航并且不受起飞和着陆的影响，(5) 地面设施的优势，例如滑跃起飞，(6) 总体系统节省，例如不需要航空母舰转向风中，以及 (7) 更多其他。
PEO MS概述简介
PEO导弹和空间开始了组织和劳动力的变化，通过重新调整我们的投资组合，以提供快速而迭代的能力开发方法，从而降低了成本，技术过时，重复工作和获取风险。重新调整的投资组合提高了交付速度，在需求过程中启用了设计权衡，扩大了战时在整个收购过程中的作用，并使用非传统供应商。这种方法 - 与以前的实践和文化的重大不同 - 可以快速响应操作环境的变化，并使竞争对手能力抵消我们的系统的能力变得复杂。
技术智能架构的设计原理...
摘要。成功的智能服务需要无缝集成到现有的公司系统中，并采用跨学科的方法，以使商业模型和技术体系结构的开发保持一致。多学科和与客户共同创建的添加一层复杂性，但是验证智能服务价值主张和建立长期客户忠诚度的重要协作方案。本文探讨了这些挑战，并根据两家制造公司的建筑项目的经验数据来提取技术智能服务系统架构的规定原则。这些原则有助于有关该主题的稀疏学术文献，并有助于实践者在智能服务项目中通常引起的几种设计权衡。
质量属性 - 卡内基梅隆大学
摘要：计算机系统用于许多关键应用，其中故障可能会造成严重后果（生命或财产损失）。开发系统的方法将系统的软件质量属性与系统架构联系起来，为做出有关设计权衡的客观决策提供了坚实的基础，并使工程师能够对系统的属性做出合理准确的预测，而这些预测不受偏见和隐藏假设的影响。最终目标是能够定量评估和权衡多种软件质量属性，以形成更好的整体系统。本报告的目的是朝着开发一种统一的方法来推理多种软件质量属性的方向迈出一小步。在本报告中，我们定义了软件质量，介绍了属性的通用分类法，讨论了属性之间的联系，并讨论了未来的工作，从而形成一种基于属性的软件架构评估方法。
建模和比较无电池系统的转换器体系结构和能源收集IC
摘要 - 无孔的能量收获设备是一类新的嵌入式系统，可从存储在环境友好的电容器中的环境能量运行，并保证持久的持久，无维护的操作。由于紧密的能量构成，这些设备经常采用电压转换器和专用的集成电路（ICS），以最大程度地传输能量收割机，存储电容器和负载之间。正如我们在本文中所显示的那样，这种转换器电路的选择和配置很重要，但是非平凡，因为它们的性能高度取决于能量收集条件。因此，我们提供了五个现成的能源收集IC的模型，并将它们集成到无电池系统的开源模拟器中：这使从业人员和研究人员可以方便地探索设计权衡并预测可实现的性能。此外，我们使用这些模型对不同转换器体系结构进行系统比较，并得出具体建议。
课程大纲
课程成果 成功完成本课程后，学生将能够 CO1：培养使用分立元件分析和设计模拟电子电路的能力 CO2：了解如何使用小信号模型预测晶体管放大器的增益和行为 CO3：描述模拟放大器电路中的设计权衡 CO4：设计调谐放大器并将其应用于通信系统 书籍和参考文献 1. 集成电子学：模拟和数字电路和系统，J. Millman 和 C. Halkias 著，McGraw-Hill，Inc. 2. 电子设备和电路理论，R. Boylestad 和 L. Nashelsky 著，Pearson。 3. 微电子电路，A. Sedra 和 K. Smith 著，牛津大学出版社。 4. 电子基础应用：集成和分立系统，JD Ryder 著，Prentice Hall。
以人工智能和人类为重点的研究框架......
摘要 尽管缺乏共识和普遍接受的定义，人工智能 (AI) 仍受到推崇，并被认为具有解决所有问题的神奇能力。为了更细致入微地了解与人工智能相关的设计权衡，本文提出了一个研究框架，对比了两个相互竞争的框架：（1）人工智能与人类（以强人工智能和通用人工智能为特征），专注于取代人类；（2）人工智能与人类（以智能增强和以人为本的人工智能为特征），专注于赋予人类作为个体和社区的力量。本文中的论点得到了探索概念框架和鼓舞人心的原型的研究活动的支持。这些发展使我们更深入地了解了人工智能类型的系统如何为生活质量方面做出贡献，特别注重重新思考和重塑数字时代的学习、教育、工作和协作。
能力感知的任务分配和团队形成分析复杂环境的合作探索
摘要 - 为了实现复杂的现实世界利用任务的自主权，我们考虑为具有异质自治能力的机器人团队的部署策略。在这项工作中，我们制定了一个多机器人勘探任务，并计算一项操作政策，以维持机器人团队的生产率并最大程度地提高任务奖励。环境描述，机器人能力和任务结果被建模为马尔可夫决策过程（MDP）。我们还包括实地世界操作中的限制，例如传感器故障，有限的沟通覆盖范围和移动性压力元素。然后，我们在DARPA地下（Subt）挑战的背景下研究了现实情况下提出的操作模型。在SubT挑战的最终竞争中，计算出的部署政策还与基于人类的操作策略进行了比较。最后，使用拟议的模型，我们讨论了建立具有异质功能的多机器人团队的设计权衡。