“在过去的几十年中,几家高科技公司确实在奥地利南部的卡林西亚定居。我从90年代开始就开始了我的职业生涯。在我以前的工作中,在英特尔奥地利的Manager中,现在也是奥地利Maxlinear的网站经理,我非常感谢与FachhochschuleKärnten的出色合作,尤其是与ISCD团队。在ISCD学习使学生有机会与半导体设计和制造领域的世界一流公司的人们取得联系。在ISCD毕业确实意味着您将为高科技半导体行业的一项令人兴奋且出色的有偿工作做好准备。 这一说法确实是由奥地利麦克斯林(Maxlinear)的几名员工以这种方式进行的事实 - 从ISCD主计划直接到我们的团队,与我们合作,从事领先的通信开发项目。”在ISCD毕业确实意味着您将为高科技半导体行业的一项令人兴奋且出色的有偿工作做好准备。这一说法确实是由奥地利麦克斯林(Maxlinear)的几名员工以这种方式进行的事实 - 从ISCD主计划直接到我们的团队,与我们合作,从事领先的通信开发项目。”
ADS-B 是一种航空监视技术(在 1090MHz 频段运行)和电子显眼形式,其中飞机(或其他空中交通工具,如获准安装“ADS-B Out”的无人机)通过卫星导航或其他传感器确定其位置,并定期广播其位置和其他相关数据,以便对其进行跟踪。空中交通管制地面或卫星接收器可以接收这些信息,以替代二次监视雷达 (SSR)。与 SSR 不同,ADS-B 不需要来自地面或其他飞机的询问信号来激活其传输。ADS-B 还可以通过附近其他配备“ADS-B In”的飞机(或无人机)进行点对点接收,以提供交通态势感知并支持自我分离 ADS-B 是“自动”的,因为它不需要飞行员或外部输入来触发其传输。它是“依赖”的,因为它依赖于飞机导航系统的数据来提供传输的数据。
所有类型航空的进步都依赖于为飞行员提供足够的信息,使他或她能够安全控制飞机并将其导航到目的地。自 1903 年起,速度、航程、高度和多功能性的每一次进步都必须有相应的仪器,以使机组人员能够最大限度地发挥飞机的潜力。一开始,即 1903 年的莱特“飞行者”,仪器很简陋,仅包括一个测量空速的风速计、一个秒表和一个发动机转速计数器。也许系在飞行员前方鸭翼结构上的一根绳子也可以归类为一种仪器,用于指示飞机相对于气流的姿态。有限的仪器是重于空气的动力飞行第一个十年的飞机的一个特点。然而,战时飞行的需求加速了仪器的发展,1918 年,典型的驾驶舱将配备空速指示器、高度计、倾角计、燃油压力表、油压指示器、转速指示器、指南针和时钟。直到 20 世纪 20 年代末,才有仪器可供飞行员在云层中飞行或地平线模糊时保持姿态和航向。在 20 世纪 30 年代和 40 年代,“盲飞”仪器取得了长足的进步。20 世纪 50 年代出现了“指挥仪”式姿态指示器,60 年代出现了越来越多的机电仪器。到 1970 年,固体 -
许多军事行动在规划过程中都遵循严格的方案。虽然这些方案在不同国家和不同武装部队的部门之间可能存在很大差异,但大多数这些过程大致包括以下几个部分:a) 收集信息,b) 制定计划,c) 准备资产,d) 演练任务。信息收集可以按主题进行,例如让一个小组或一个人负责有关敌人的信息,第二个小组负责检查自己的资产,第三个小组负责设置通信结构和无线电频率,第四个小组负责确定着陆区、其他兴趣点和货物负载的分配。特别是在联合行动中,这需要地面部队、海上部队和空军之间的大量协调。
在本文中,我们将概述 SIT。特别是,我们将描述直接源自 ITU-T H.323 标准框架的系统架构。选择此标准是因为它在开发新服务方面具有极大的灵活性,并且能够与传统通信技术集成。根据 ITU 术语,SIT 实现了一个 Gatekeeper,充当 AA 服务器(身份验证和授权)和信令集中器。Gatekeeper Routed 模型允许对网络中的通信活动进行精细控制,并且是流量控制的必要条件。Gatekeeper 认识到两个或多个实体需要相互通信,将其带宽请求转向动态信令互通单元,该单元与传输网络中的带宽代理进行协作。我们的集成通信系统具有动态网络架构和带宽优化功能,允许实体之间直接通信,从而允许信令过程和在核心网络支持下建立 QoS 策略。这可以防止 Gatekeeper 充当应用程序代理并提高系统的稳健性。 SIT 支持多点通信,实现两个不同的多点控制单元,集成多点控制器和多点处理器:Int_MCU 和 Ext_MCU。后者专用于传统实体(无线电设备)内的交互
引言科学事业是人类最令人瞩目的成就之一,而科学发现则是推动科学进步的引擎。人工智能界早已认识到科学发现的重要性,这从该领域四十多年来的活跃研究就可以看出。Simon (1966) 提出了自动化发现过程的想法,第一个显著的成功出现在 20 世纪 70 年代,出现了 DENDRAL(Lindsay 等人,1980 年)和 Bacon(Langley,1981 年)等系统。20 世纪 80 年代和 90 年代,科学事业继续取得进展,研究人员在天体物理学、生物学、化学、生态学、粒子物理学和社会科学等不同领域解决了越来越广泛的科学问题。到世纪之交,有许多计算机辅助发现发表在同行评审的科学文献中的案例(Langley,2000 年)。近年来,计算科学发现变得更加活跃,来自应用数学、物理学、机械工程和其他学科的研究人员加入了发起这一运动的人工智能科学家的行列。早期的方法主要依赖于符号处理和在离散结构空间中的搜索,而后来的许多努力则转向执行参数搜索的统计技术和神经网络。这两个群体的共同点是他们致力于开发能够重现人类发现的全部深度和广度的通用机制。自 1989 年以来,至少有 12 场研讨会和讲习班以及多本报告该领域进展的编辑书籍(Shrager 和 Langley,1990 年;Dˇzeroski 和 Todorovski,2007 年;Addis 等人,2019 年)反映了人们对这一主题的持续关注。
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