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进化群 - Orbilu
群体已成为空间和航空应用程序的有趣替代方案。其中一些应用，例如小行星观察，护卫队和反无人机系统，依赖于围绕中心兴趣点的稳定地层。但是，使用不同数量的机器人和广泛的初始条件的存在有助于使其成为一个具有挑战性的问题。我们在这项研究工作中提出了一种自我组织的新方法，以使成员的运动仅取决于他们从各自无线电信标获得的相对位置（范围和轴承）。提出了一种基于进化算法的优化方法来计算最佳群的参数，例如速度和吸引/驱动力，以在不同的初始条件和失败率下实现强大的地层。实验是使用六个案例研究的现实模拟进行的，其中包括三个，五个，十，十五，二十和三十个机器人。在420个场景上测试了最有价值的配置，这表明我们的建议很健壮，因为它始终达到了所需的圆形形成。最后，我们使用了实际的E-Puck2机器人来验证群体围绕中心点的自我组织的能力以及对机器人故障的弹性，并在所有实验中获得了成功的圆形形成。
CST801 课程指南 - 尼日利亚国立开放大学
课程，反思能力以确保掌握。单元是模块的组成部分。每个单元细分为简介、预期学习成果、主要内容、自我评估练习、结论、总结和进一步阅读。简介向您介绍单元主题。预期学习成果是帮助衡量您在课程中取得的成就或成功的中心点。因此，在学习主要内容之前，请先学习预期学习成果，并在单元结束时重新查看预期学习成果以检查您是否已实现学习成果。如果您尚未达到规定的学习成果，请重新完成单元。主要内容是单元中的知识体系。自我评估练习嵌入在内容中，可帮助您评估对能力的掌握程度。结论为您提供要点，而总结则是单元中介绍的知识的简要介绍。最后部分是进一步阅读。这将带您阅读更多关于单元中介绍的知识或主题的内容。模块和单元介绍如下： 模块 1：计算机安全概述 单元 1：网络安全基础知识 单元 2：安全基础 单元 3：威胁类型 单元 4：攻击类型 模块 2：网络安全基础知识 单元 1：网络简介 单元 2：网络和数据安全概念 模块 3：网络犯罪 单元 1：网络犯罪简介
康沃尔初级保健培训中心课程招股说明书
以下页面详细介绍了我们提供的课程范围。访问我们的教育计划网页以获取课程日期和预订。多专业培训大多数课程都可以由任何练习团队成员访问，无论纪律如何。我们实际上是面对面的课程，即实际上或标志到相关的电子学习 /资源。大学与学院课程培训中心是进入医疗保健高级水平课程（例如非医学处方，高级从业者）和学徒的中心点（例如，硕士级实践经理领导，管理员/接待人员学徒）。业务支持培训我们提供了广泛的业务支持培训计划。这些课程均可提供初级保健中的所有员工，无论您是否都有临床或业务支持角色。有关更多详细信息，请访问我们的网站或查看我们的招股说明书进行业务支持培训。在主要的资金中，教育计划由初级保健订阅资助。在适当的情况下，还可以为特定项目，个人培训地点购买和支持。有关更新信息，进一步的学习机会，资源和支持，请确保您每两周培训中心通用公告。有关所有查询，请联系：kernowhealthcic.workforce@nhs.net，尚未立即显而易见的是针对谁的课程，我们使用颜色编码系统来帮助个人识别课程水平：●入学●中间●中间●高级
用于实时位置相关缺陷的多模态传感器融合
实时缺陷检测对于激光定向能量沉积 (L-DED) 增材制造 (AM) 至关重要。传统的现场监测方法利用单个传感器（即声学、视觉或热传感器）来捕获复杂的过程动态行为，这不足以实现高精度和稳健性的缺陷检测。本文提出了一种新颖的多模态传感器融合方法，用于实时位置相关的机器人 L-DED 过程中的缺陷检测。多模态融合源包括捕捉激光-材料相互作用声音的麦克风传感器和捕捉同轴熔池图像的可见光谱 CCD 相机。提出了一种混合卷积神经网络 (CNN) 来融合声学和视觉数据。本研究的主要创新之处在于不再需要传统的手动特征提取程序，原始熔池图像和声学信号直接由混合 CNN 模型融合，该模型无需热传感模式即可实现最高的缺陷预测准确率 (98.5%)。此外，与以前基于区域的质量预测不同，所提出的混合 CNN 可以检测到缺陷发生的开始。缺陷预测结果与现场获取的机器人工具中心点 (TCP) 数据同步并注册，从而实现局部缺陷识别。所提出的多模态传感器融合方法为现场缺陷检测提供了一种可靠的解决方案。
请求投标信息系统 div>
2。塞尔维亚税收管理（STA）现在邀请合格建议者的密封提议，以实施单一签名机制。单个符号是一种现代概念和身份验证机制，允许用户登录一个，即在中心位置进行用户名和密码（或其他文物，例如身份证，加密安全令牌，生物特征等）进行身份验证），从而获得了针对他的精确定义的应用程序和服务的访问权限。同样，通过SSO机制，介绍两因素身份验证的其他概念（2FA-两因素身份验证），如今，这代表了必不可少的额外安全性，事实上，事实上，将安全性提高到一个更高级别的“我知道”的原则，尊重“我知道” - 密码和时间的时间 - 一个时间 - 我的时间 - 一个时间 - 一个时间 - 一个时间 - 一个时间 - 我的时间 - 一个时间 - 一个时间 - 我的时间 - 一个时间 - 一个时间 - 我的时间 -通过引入SSO机制，作为用户身份验证的中心点，有必要将其与现有的用户身份源集成在一起，PURP中基于Microsoft Active Directory（MS AD）平台，通过标准X.500 Directory Management协议。供应商必须对现有应用解决方案 - STA的集成信息系统进行详细分析，并特别关注用户的身份验证。供应商必须基于业务分析，对新的身份验证机制进行软件开发，并与现有的集成信息系统集成。供应商必须进行新的测试
![人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义](/simg/b\b769bf1f3708ae9e757fd53b21477151fccb345d.png)
人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义
提供对各种机器学习算法的理解以及评估 ML 算法性能的方法 UNIT - I：简介：人工智能问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和非监督学习，强化学习 – 学习理论 – 学习的可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类第五单元：无监督学习最近邻模型 – K 均值 – 围绕中心点聚类 – 轮廓 – 层次聚类 – kd 树、聚类树 – 学习有序规则列表 – 学习无序规则。强化学习 – 示例：迷路 – 状态和动作空间
零排放社区能源系统投资的聚类方法评估
摘要 —本文研究了在设计零排放社区 (ZEN) 的能源系统时使用聚类的方法。ZEN 是旨在在其生命周期内实现净零排放的社区。虽然以前的工作已经使用和研究了聚类来设计社区的能源系统，但没有一篇文章涉及像 ZEN 这样的社区，这些社区对太阳辐照度时间序列有很高的要求，包括 CO 2 因子时间序列，并且零排放平衡限制了可能性。为此，我们使用了几种方法并比较了它们的结果。结果一方面是聚类本身的性能，另一方面是使用数据的优化模型中每种方法的性能。测试了与聚类方法相关的各个方面。研究的不同方面包括：目标（聚类以获得天数或小时数）、算法（k 均值或 k 中心点）、规范化方法（基于标准偏差或值范围）和启发式的使用。结果强调，k-means 提供的结果比 k-medoids 更好，并且 k-means 系统地低估了目标值，而 k-medoids 则不断高估了目标值。当可以选择聚类天数和小时数时，似乎聚类天数提供了最佳精度和求解时间。选择取决于优化模型使用的公式和对季节性存储建模的需求。归一化方法的选择影响最小，但值范围方法在求解时间方面显示出一些优势。当需要很好地表示太阳辐照度时间序列时，需要使用更多的天数或小时数。选择取决于什么样的求解时间是可以接受的。
在理想的银河流出中，辐射传输模拟的公共网格
绝大多数星形星系都被星际介质弹出的大量气体包围。紫外线的吸收和发射线代表强大的诊断，以通过氢和金属离子的谐振过渡来限制这些流量的凉爽相。对这些观察结果的解释通常很困难，因为它需要对气体中连续性和发射线传播的详细建模。为了实现这一目标，我们提供了一个大约20000个模拟光谱的大型公共网格，其中包括与Mg II，C II，C II，SI II和Fe II相关的H ilyα和五个金属过渡，可在线访问。光谱已经使用Rascas Monte Carlo辐射传输代码计算出5760个理想化的球形对称配置，围绕中心点源发射，并以其柱密度，多普勒参数，尘埃不透明，风速，风速以及各种密度和速度渐变为特征。旨在预测和解释LYα和金属线专利线，我们的网格表现出广泛的谐振吸收和发射特征，以及荧光线。我们说明了如何通过对观察到的LYα，C II和SI II光谱进行关节建模来帮助更好地限制风质。使用多云的模拟和病毒缩放关系，我们还表明，即使培养基被高度离子化，也有望成为T≈104-10 5 K的气体的忠实示踪剂。发现C II探测与LYα相同的温度范围，而其他金属线仅痕迹冷却器相（T≈104 K）。由于它们的气体不透明度在很大程度上取决于气体温度，入射辐射场，金属性和粉尘耗尽，因此我们要警告光学上的金属线不一定源自低H I柱密度，并且可能不会准确探测Lyman Continuum Continuum Continuum泄漏。
系统回顾人工智能工具在建筑、工程和施工中的应用
摘要 目的——本研究回顾了人工智能 (AI) 工具在建筑行业的应用程度。 设计/方法/方法——使用 Elsevier 的 Scopus 进行了全面的文献综述（基于 165 篇文章），因为它简单且包含各种各样的数据库，可用于识别与本研究范围相关的文献。 结果——提取了以下项目：使用的 AI 工具的类型、主要应用目的、研究的地理位置以及研究在出版期刊方面的分布。根据审查结果，将 AI 工具的用途分为八个主要领域，例如岩土工程、项目管理、能源、水文、环境和交通，以及建筑材料和结构工程。 ANN 是一种广泛使用的工具，而研究人员也使用了其他 AI 工具，这表明他们正在努力探索其他工具以获得更好的建模能力。还有明显的证据表明，研究现在正从应用单一 AI 工具发展到应用混合工具，以进行比较并展示哪种工具在同类场景中能提供更好的结果。 实际意义——这些研究结果不仅可以供对 AI 工具在建筑业的应用感兴趣的研究人员使用，还可以供渴望进一步了解和探索 AI 工具在该领域应用的行业从业者使用。 原创性/价值——迄今为止，尚无研究以作为了解可用的不同 AI 工具及其在 AEC 不同领域的应用水平的中心点。该研究揭示了各种研究，这些研究已在混合/进化系统中使用 AI 来开发有效和准确的预测模型，为研究人员和模型开发人员提供更多工具可供选择。 关键词 AI 工具、建筑、工程和建筑业、预测、预测 论文类型 文献综述
电视测试套件设备手册
1.1 图 图 1：ABC 测试图 8 图 2：电源+数据输出（左）LAN 输入（右） 8 图 3：设备连接图 10 图 4：手动预测试菜单 11 图 7：测试显示 11 图 5：能源之星预测试菜单 12 图 6：替代（VA）预测试菜单 13 图 8：设备按钮位置（左）设备配置菜单（右） 13 图 9：摄像头配置菜单 14 图 10：功率计配置菜单 15 图 11：带标签的摄像头 16 图 12：将摄像头距离设置为 1.76-1.78 x 43 英寸电视屏幕的宽度（用于将卷尺与传感器标记对齐的参考） 16 图 13：将摄像头置于中心 17 图 14：测试显示，覆盖中心点切换为开启（在显示 Focus.mp4 之前拍摄的屏幕截图） 17 图 15：安装卡式反射卡将减少边缘卷曲，如上图未安装的卡所示。 18 图 16：照度光度计传感器位于中央的 ABC 传感器上 19 图 17：照度光度计上的软盖可保护电视屏幕 19 图 18：将胶带将绳子固定到电视背面 20 图 19：遮蔽胶带通道 20 图 20：非 ABC 测试图 21 图 21：测试显示 22 图 22：屏幕配置提示 22 图 23：点光度计与相机成一线 23 图 24：使用 Basler 偏移进行的 lum_center 测量 24 图 25：点光度计偏移到 Basler 相机左侧 24