Imagery intelligence (IMINT), pronounced as either as Im-Int or I-Mint, is an intelligence gathering discipline wherein ry is analyzed (or "exploited") to identify information of intelligence value. Imagery used for defense intelligence purposes is generally collected via or aerial photography.
As an intelligence gathering discipline, IMINT production depends heavily upon a robust intelligence collection management system. IMINT is complemented by non-imaging MASINT electro-optical and radar sensors.
Aerial reconnaissance#History
Aerial photography#History
Although aerial photography was first used extensively in the First World War, it was only in the Second World War that specialized imagery intelligence operations were initiated. High quality images were made possible with a series of innovations in the decade leading up to the war. In 1928, the RAF developed an electric heating system for the aerial camera. This allowed reconnaissance aircraft to take pictures from very high altitudes without the camera parts freezing.
In 1939, Sidney Cotton and Flying Officer Maurice Longbottom of the RAF suggested that airborne reconnaissance may be a task better suited to fast, small aircraft which would use their speed and high service ceiling to avoid detection and interception. They proposed the use of Spitfires with their armament and radios removed and replaced with extra fuel and cameras. This led to the development of the Spitfire PR variants. These planes had a maximum speed of 396 mph at 30,000 feet with their armaments removed, and were used for photo-reconnaissance missions. The aircraft were fitted with five cameras which were heated to ensure good results.
The systematic collection and interpretation of the huge amounts of aerial reconnaissance intelligence data soon became imperative. Beginning in 1941, RAF Medmenham was the main interpretation centre for photographic reconnaissance operations in the European and Mediterranean theatres.
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Imagery intelligence (IMINT), pronounced as either as Im-Int or I-Mint, is an intelligence gathering discipline wherein ry is analyzed (or "exploited") to identify information of intelligence value. Imagery used for defense intelligence purposes is generally collected via or aerial photography. As an intelligence gathering discipline, IMINT production depends heavily upon a robust intelligence collection management system. IMINT is complemented by non-imaging MASINT electro-optical and radar sensors.
vignette|upright=1.2|Évaluation des positions de défense établie par le renseignement militaire lors de la bataille d'Okinawa, 1945. Le renseignement militaire (military intelligence en anglais ; abrégé MI int. dans le Commonwealth, ou Intel. aux États-Unis) est une discipline militaire qui se concentre sur le recueil, l'analyse et la diffusion d'informations, sur l'activité adverse, ses moyens, ses méthodes, le terrain, et tout domaine pouvant présenter un intérêt militaire.
Le Lockheed U-2 est un avion de reconnaissance qui est utilisé intensivement durant la guerre froide par les États-Unis, notamment pour observer les territoires soviétiques. Il est toujours en service aujourd'hui, bien que modifié. La caractéristique principale de l'U-2 est sa capacité à voler à haute altitude (, soit environ , deux fois plus haut que les avions de ligne) pour être hors de portée des défenses anti-aériennes. Il dispose d'un important rayon d'action, mais d'une vitesse relativement limitée.
Artificial intelligence, big data, and advances in computing power have triggered a technological revolution that may have enormous bearing on the workplace and the labor market. This course provides
Introduction aux techniques de l'Intelligence Artificielle, complémentée par des exercices de programmation qui montrent les algorithmes et des exemples de leur application à des problèmes pratiques.
Couvre la représentation des connaissances dans l'IA, l'inférence logique et les applications dans divers domaines.
Examine la façon dont l'IA/ML façonne le futur lieu de travail, en mettant l'accent sur les systèmes et les processus d'entreprise, et discute de l'état actuel de l'adoption de l'IA/ML dans les entreprises.
Déplacez-vous dans différentes théories éthiques et expériences de pensée dans le contexte de l'IA, explorant les défis de la définition de l'IA.