電子掃描陣列雷達系統(tǒng)--邊境保護的先進技術
美國海關與邊境保護局(CBP)將把三項創(chuàng)新解決方案納入其運營中,以解決國土安全部面臨的緊迫挑戰(zhàn)。這些技術由三家創(chuàng)業(yè)公司與DHS科技理事會(S&T)硅谷創(chuàng)新計劃(SVIP)共同開發(fā)。
Tamr開發(fā)的一項技術旨在增強全球旅行者評估系統(tǒng)(GTAS),這是一種非專有的計算機應用程序,可供合作伙伴國家使用,以提供篩選外國游客的能力。
CBP根據(jù)聯(lián)合國2178號決議開發(fā)了GTAS,通過使用受行業(yè)監(jiān)管的旅行者信息來打擊外國恐怖主義戰(zhàn)斗人員。Tamr的軟件允許改進實體分辨率 - 分析多個數(shù)據(jù)集以確定實體,數(shù)據(jù)集和可能的關系之間的匹配 - 在GTAS中。據(jù)dhs.gov稱,這項技術現(xiàn)已完全納入該系統(tǒng)。
另一家創(chuàng)業(yè)公司Echodyne創(chuàng)建了超材料電子掃描陣列雷達系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用超材料 - 工程,人工材料,具有自然界中沒有的特性 - 為全電子掃描雷達系統(tǒng)構建新的架構。超材料的使用意味著MESA比其他雷達系統(tǒng)具有更低的成本,尺寸,重量和功率使用。
緊湊,輕便的雷達單元具有在各種邊境安全場景中多種應用的潛力。
除了測試該技術在改善態(tài)勢感知方面的能力之外,該解決方案目前還被用作目前部署在圣地亞哥部門的自主監(jiān)視塔的主要檢測和提示組件。這些塔樓正在試行,有可能納入邊境監(jiān)視計劃。
第三家公司DataRobot將自動化機器學習(AML)應用于GTAS,以加快預測模型的開發(fā)。
目前,開發(fā)預測模型所需的時間使這些模型在完成之前有過時的風險。通過將AML應用于此開發(fā)過程,DataRobot能夠更快,更準確地生成模型。AML比傳統(tǒng)的機器學習更容易使用 - 它可以自動完成復雜的任務,同時簡化用戶體驗。
該技術現(xiàn)在被用于幫助CBP開展反毒品任務,確定改善合法貿(mào)易和旅行促進的方法,以及開發(fā)和測試合成數(shù)據(jù)集。
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