[кросс-пост из моего блога на https://gronskiy.com/posts/daedalean-ai-heli-demo-en/ ] TL;DR Видео одного из многочисленных испытательных полетов вертолета, выполненных пилотами daedalean.ai для проверки функциональности визуального SLAM/одометрии и семантического распознавания местности. В Daedalean мы работаем над созданием беспилотных автомобилей. Это звучит знакомо и, эхммм… легко буквально для всех, кто в настоящее время занимается ИИ: да, вы постоянно слышите, что речь..

Сеть является сердцем авиакомпании, и после того, как авиакомпании определили, в какие города летать, операторы авиакомпаний вместе с экспертами по планированию сети распределяют самолеты по этим маршрутам. Маршрут движения самолета является шаблоном, и эти шаблоны называются «поворотами» и требуют ввода данных от нескольких отделов, включая: Операции в аэропорту Полетные операции Инжиниринг и техническое обслуживание Исследование финансов и операций (OR) Центры управления операциями..

Как Интернет вещей, большие данные и аналитика окрыляют авиационную отрасль Технологии и аналитика IoT (Интернет вещей) сыграли важную роль в усилиях по повышению эффективности авиации и улучшению обслуживания пассажиров. Авиационная отрасль является одной из первых, кто внедрил науку о данных, и в ее системах хранится огромное количество данных. На протяжении многих лет эта отрасль вкладывала большие средства в сбор данных и изучение возможностей повышения операционной эффективности..

Практический подход к Swift Представьте себе, что вы пытаетесь организовать операцию «взлетно-посадочная полоса-взлетно-посадочная полоса», которая представляет собой двусторонний маршрут с одним рейсом. Это означает, что вы можете совершить только один полет в воздухе между взлетно-посадочными полосами! Примером может служить маршрут Кегата-Апово (Папуа, Индонезия) , длина которого составляет всего 2 км! Видео можно найти здесь https://vimeo.com/indopilot . Изображение ниже взято с..

Простая проблема классификации Выполнено с использованием: Python (Pandas, Numpy, Matplotlib), SQL, MS Excel Если вы пилот-студент, который работает над получением частной или коммерческой лицензии, то, скорее всего, вы посмотрите отчет METAR, чтобы определить, сможете ли вы летать в день бронирования. Вот как выглядит отчет METAR: Все это просто для того, чтобы посмотреть, какая сейчас погода? Как излишне сложно. У меня есть гораздо более простая альтернатива: вместо этого..

Промышленные записки Создание «авиационных правил» с помощью RNN Использование рекуррентной нейронной сети для генерации нового текста в стиле правил гражданской авиации США. Введение Рекуррентные нейронные сети - это здорово! Они позволяют нам делать прогнозы на основе последовательных данных, используя относительно простую архитектуру нейронной сети и повторяя ее на каждом шаге последовательности. На каждом из этих шагов сеть выводит прогноз (как и любая другая архитектура),..