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cg-101 2023 探险任务专家机组人员......
▪ 海上活动涉及许多危险和风险，既包括人员、财产，也包括日程安排。▪ 在探险期间，我将遇到摇晃的甲板、潮湿和不平整的行走表面、甲板上的拖缆和电缆、起重机升降操作、转移到船舶小艇以及与海上工作船相关的其他危险。我理解这些风险是探险所固有的。▪ 虽然经过了广泛的测试，但泰坦潜水器既未获得商业认证，也未投保。我将需要为潜水和所有探险活动签署广泛的责任豁免书。▪ 我理解，没有任何保证可以保证任何一次潜水都能到达泰坦尼克号或沉船或沉船现场的特定位置。▪ 我理解潜水队将在任务开始前分配，我在潜水序列中的位置可能会受到设备故障或天气延误的影响，而其他位置则不会。▪ 我理解，作为船员，我有责任履行本协议，如果我未能履行本协议，可能会影响任务或探险的成功。我理解，如果我未能履行这一义务，我已支付的任何金额或押金也将被没收。 ▪ 我能够在波涛汹涌的大海中登上小船（例如，充气式 Zodiacs 型小艇）。 ▪ 探险开始时，我将年满 18 岁。 ▪ 我能够表现出良好的平衡能力、机动性和灵活性（爬上 6 英尺高的梯子、携带 20 磅的重物等）。 ▪ 我持有有效护照，可以合法前往加拿大。 ▪ 我将遵守探险队队长、船长、潜水器飞行员和飞机驾驶员要求的所有安全和操作协议。 ▪ 我理解，在整个探险过程中，严格禁止使用非处方药物。 我理解，在用于抵达泰坦尼克号沉船地点的商业船只上禁止饮酒。 如果在探险期间发现违禁物质，我理解，我可能失去参加潜水的机会，并可能丧失全部任务支持费用。 ▪ 我理解探险队长有权出于安全或其他合理考虑，限制或取消我参加任何潜水活动。 ▪ 我将如实告知 OceanGate 任何可能影响我安全参加探险活动的健康或其他状况。 ▪ 我理解探险的每个阶段都存在一定程度的危险和不确定性。从本质上讲，探索未知区域和使用新材料、技术和合作伙伴可能会导致不可预测的延误或无法实现探险目标。
机器人任务特定的上肢神经植物培训
摘要目的：用于上限LIMB神经居住的机器人设备可以增加实践强度，通常依靠具有有限能力的基于视频游戏的培训策略来个性化培训和整合功能培训。本研究显示了机器人任务特定培训（TST）方案的开发，并评估所达到的剂量。材料和方法：混合方法研究。上肢的3D机器人装置可在神经康复期间使用治疗师使用。第一阶段允许临床医生为TST定义专门的会话协议。在第二阶段应用方案，并测量了达到的剂量。结果：第一阶段（n = 5）：一种特定的协议，使用降级进行评估，然后进行定制的被动运动，然后开发了主动运动实践。第二阶段：该协议已成功应用于所有参与者（n = 10）。干预持续时间：4.5±0.8周，会话频率：1.4±0.2次/周，会话长度：42±9mins，会话密度：39±13％，强度：214±84个运动/会话，难度：DN = 0.77±0.1（归一化的距离），距离= 6.3±= 6.3±23±23±23±23±23±23±useverseversemberseversempesseans（spresseverseverseverseverseans）。sessions的密度和强度在参与者之间是一致的，但是观察到了明显的难度差异。在干预中未观察到指标的变化。结论：机器人系统可以通过调节参与者的需求和能力的实践难度来支持高治疗强度的TST。
我和儿子被派往海外执行任务
当然，我们已经作为 Sentinelle 的一部分一起部署了。然后我看到马蒂亚斯穿着制服在埃菲尔铁塔下巡逻。但这仍然低于我们在马里经历的水平。尽管马蒂亚斯在伊尔玛风暴期间被派往新喀里多尼亚或圣马丁，但这是他第一次真正的海外行动。就我而言，我已经有 28 年的服务经验。所以这不是我第一次出国旅行，但这次真的很特别......到目前为止，我一直都是独自一人去的！
人工智能任务组 - 最终报告
● 包容性指导、监督和教师支持：RIT AI 中心将由一个内部咨询委员会指导，该委员会的成员来自整个大学，包括至少一名来自每个学院的院长代表以及来自研究副校长办公室、教务长办公室、RIT 研究生院和多元化与包容性部门的代表。外部咨询委员会可能由政府国家实验室的领导、人工智能研究的工业研究实验室以及人工智能领域的学术或政府领导组成。由于缺乏教师支持，可能会造成利用率不足的威胁，这表明需要从一开始就制定策略来吸引教师。教师将参与中心的规划和持续发展，可能通过调查、研讨会和在咨询委员会中的代表来实施。
镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet
Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
2024 年 11 月 15 日，法尼·克劳丁 (Fany Claudin) 121 军团元帅在利比亚护航任务中训练部队
法尼·克劳丹元帅在黎巴嫩代尔基法和纳库拉之间的运输物流护航任务中，对途中发生的事故表示祝福。 Malgré 获得了黎巴嫩联合国军国际部队快速医疗奖（最终），克劳丹元帅的医疗团队。