TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #654 · 16.11

Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы. Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой... В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу. Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности: 1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть. 2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить. Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где? #games

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #cuas

当前筛选 #cuas清除筛选
Вестник NATO

@nato_rus · Post #753 · 22.07.2024 г., 21:03

Военнослужащие 15-го экспедиционного корпуса морской пехоты демонстрируют системы борьбы с БПЛА на борту USS Boxer: • Переносная станция РЭБ SNC MODI-II; • Противодроновое ружьё NightFighter S; • Комплекс борьбы с беспилотниками Ascent Vision LMADIS, установленный на шасси багги MRZR; • M16A4 с интеллектуальной системой наведения SmartShooter SMASH 2000 Plus; • ПЗРК FIM-92 Stinger с тепловизионным прицелом Leonardo FWS-I. #USMC#cUAS Вестник NATO

Hashtags

Вестник NATO

@nato_rus · Post #1890 · 28.09.2024 г., 12:07

Морские пехотинцы из Marine Medium Tiltrotor Squadron 165, входящей в состав 15-й экспедиционной группы морской пехоты США, установили тактическую навигационную систему (TACAN) на борту десантного корабля USS Boxer (LHD 4) для тестирования работы с вертолетом MH-60S Sea Hawk. Испытания прошли 20 сентября в Восточно-Китайском море. Система TACAN обеспечивает наземным и авиа-пользователям определение азимута и наклонной дальности. Определение азимута по системе ТАКАН осуществляется путем излучения ненаправленного сигнала и вращающегося направленного сигнала, разность фаз которых пропорциональна азимуту относительно направления на север. Несущая часть системы ТАКАН лежит в диапазоне частот порядка 1000 гц. Вращающийся направленный сигнал с переменной фазой получается путем механического вращения элементов антенны. Кроме того, карднода с переменной фазой, вращающаяся с частотой 15 гц, модулируется дополнительно сигналом с частотой в 135 гц, фаза которого также сравнивается с сигналом эталонной фазы. Результат этого сравнения дает возможность получить девятикратное увеличение точности измерения азимута. #USMC#cUAS#Подборка Вестник NATO

Вестник NATO

@nato_rus · Post #2038 · 08.10.2024 г., 21:01

Northrop Grumman объявила о внедрении в свою систему командования и управления передовым районом противовоздушной обороны (FAAD) функции Advanced Battle Manager (ABM) на основе алгоритмов искусственного интеллекта. ИИ в данном случае анализирует данные с множества датчиков и мгновенно генерирует варианты наиболее подходящего воздействия на определённую цель (weapon-target pairings). #NorthropGrumman#cUAS#AI Вестник NATO