Army Aviation Fusion of Sensor-Pushed and Agent-Pulled Information
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Supporting the Aviation Applied Technology DirectorateOs (AATD) Rotorcraft PilotOs Associate Advanced Technology Demonstration Program, the Lockheed Martin Advanced Technology Laboratories (ATL) demonstrated that formation of a Common Tactical Picture (CTP) from onboard and offboard sensors, via data fusion, was essential to automated decision aiding. In this case, the CTP was formed solely by the fusion of data provided by sensors dedicated to ownship tasks and from offboard sensors whose data was received via onboard processing systems, like JTIDS and the Improved Data Modem. Future network connectivity of aviation decision aiding systems to Army Battle Command System elements poses an opportunity to significantly enhance sensor data-only CTPs, if capability to autonomously and persistently discover and retrieve information from these stovepipe systems is applied. Addressing this challenge, the Lockheed Martin Advanced Technology Laboratories (ATL) has leveraged two autonomy-enabling technologies Ð multi-sensor data fusion and mobile intelligent agents, for Army aviation fusion of sensor-pushed and agent-pulled information. Over $14M in contracts and ATL research and development was combined to demonstrate these technologies in an Army ACT II proof-of-concept demonstration at the Air Maneuver Battle Lab. ATL plans to extend this concept for the AATD Airborne Manned and Unmanned System Technology Science and Technology Objective and the AATD Hunter Standoff Killer Team Advanced Concept Technology Demonstration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle