数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装学
法律学国防中的人因工程
人因工程始终以在创建工具、机器人、工作和工作环境时考虑人类用户数据为基础。镰刀是人类最古老、最有效的工具之一，具有非凡的人因工程水平，无疑反映了许多代人做出的调整；巧妙弯曲的把手和刀片，以及左手握住的钉子，都是例证。这与传统的铲雪铲形成鲜明对比，铲雪铲是当代的常用工具，由于其设计效率低下，导致了许多冬季的背痛。
解释国防中的人因工程
人为因素在优化国防系统的安全性和保障方面发挥着重要作用。从设计设备、技术、系统和车辆之初就考虑人类的局限性和能力，可以使军人的安全操作达到最佳的人员绩效。当机器变得更加复杂时，就产生了对更结构化的方法来解决这些人为问题的需求。
现代技术为我们提供了能够高速飞行的喷气飞机、计算、雷达、核潜艇、卫星系统和航天器。机器数量和复杂性的巨大发展带来了关于操作员使用方式以及他们如何融入系统的新挑战。雪上加霜的是，社会将需要帮助来弄清楚如何解决这些全新问题。
风暴中可能听到无人机的声音 - 能够进入单个房间的人工智能无人机可用于清洁和监控区域，而无需 GPS 信号。它们用于监控建筑工地、森林和偷猎，以及在反恐房间干预行动、全市监控、紧急响应、地下煤矿、铁矿救援等方面。
专业的普通话口译员 - 该领域的研究集中在开发用于普通话和英语的人工智能驱动的可穿戴翻译器 (AI)。幸运的是，可穿戴设备可以将您的语音转换为可理解的文字。该公司为情报机构提供能够在不同语言之间进行翻译的语音到语音软件。
移动设备可以在不需要在线连接进行处理的情况下，对口语进行双向实时翻译。它的重量约为 80 至 100 克，电池容量为 12 小时，延迟为 3-4 秒。
棱镜的开发 - 反应式实时情报和观察监控系统 (PRISM) 是印度军队首个基于人工智能的程序。它根据来自各种监控输入的疑似敌方活动提供实时音频/视觉警报。通过监控来自控制线、实际控制线和反驳区的馈送，执行实时运动检测、目标识别和标记。
中央控制中心和人工智能驱动的入侵检测器
将来自多个成像和传感平台的信息集成到单个用户体验中。这款 3D 打印机器人可以通过围栏轨道推动。该机器人可以通过任何具有互联网访问权限和 Android 软件的设备进行远程和独立控制。此监控设备可以通过面部识别个人。在后台，面部识别系统检查某人的面部是否出现在其注册用户数据库中。可以在数据库中找到一个人的面部特征。
基于人工智能的拦截管理 (IMS)
必须通过通用作战信息图像分析和解释多个拦截，以确保其正确性 (COIP)。非结构化数据难以查看、解释和验证。需要人工智能来预测未来的作战事件。因此，必须拥有一个由人工智能支持的拦截管理系统。
全天候监控系统
目前用于高级敌方渗透检测的监控技术存在视线限制、部署限制到一方、大量资源负载、高功耗以及需要持续人员的缺点。它可以快速识别入侵者，并且可以移动到其他位置。
智能控制的无人机群
无人机群可以与地面士兵一起执行防御和进攻行动。使用无人机群可以通过延迟必须放弃摩托化步兵纵队的时间来改变战场。由于其低成本、快速部署、冗余、准确性、软件主导地位、任务降低成本、能够越过视线 (BVLOS) 攻击以及人员伤亡率低，无人机群是常规和非常规作战中的有效武器。无人机群可以监控和攻击敌方阵地、车辆和指挥所。
探雷无人地面车辆，工兵侦察兵
“工兵侦察兵”无人地面车辆 (UGV) 可以探测喷涂标记的地雷并引爆它们。由于其履带式底盘，UGV 可以长途跋涉并穿越各种表面。碎片地雷的原型绊线配备了五轴机械臂。无人地面车辆 (UGV) 配备三个摄像头——一个用于接近其探测到的地雷，一个用于跟踪它，一个用于 360 度监控。
卫星图像的机器人检查
该地理空间特殊感知系统是在该区域构思和构建的，它提供实时数据。只需点击一下，您就可以获得来自各种传感器和系统的信息，您可以将这些信息用于实践。它采用最先进的人工智能和数据处理技术，适用于各种航空航天器。它适用于各种安全用途。
结论
评估和创建应用人体测量学的实验，例如 Fitman，以及各种国防运输工具（飞机、船舶、坦克、军用车辆等）中的专家工作站。正在开发军用空中交通管理控制台。HMI 分析和设计（人机界面）人因技术进步研究复杂国防操作和工作环境的人体建模考虑人因工程的风险评估为国防做出了重大贡献。
118 次查看
