Leopoldina起源于1652年,是一个古典学术社会,现在有1600名来自所有科学分支机构的成员。2008年,Leopoldina被任命为德国国家科学院,并以这种身份投资了两个主要目标:在国际上代表德国科学界,并为决策者和公众提供基于科学的建议。2008年,Leopoldina被任命为德国国家科学院,并以这种身份投资了两个主要目标:在国际上代表德国科学界,并为决策者和公众提供基于科学的建议。
仍然是理论上的'(圣约翰,2019年)。作为受飓风桑迪(Sandy)影响的居民,并且正如丽贝卡·埃利奥特(Rebecca Elliott)的书提醒我们的那样,气候变化的影响不仅是理论上的。随着佛罗里达州门口的浮游圈和在加利福尼亚的郊区撕裂的野生动物撕裂,很明显,城市必须改变或继续面临破坏。问题是 - 面对巨大的损失,谁负责这一变化?在水下:损失,洪水保险和美国气候变化的道德经济,丽贝卡·埃利奥特(Rebecca Elliott)的奇异成就正在创建一个社会学框架,以面对这个问题。这本书是围绕损失的概念而组织的,这些损失源于损失,这些损失源于克利姆特的变化。埃利奥特(Elliott)认为,由于“现在显而易见的是气候变化破坏,损害和摧毁”(埃利奥特(Elliott),2021b,p。3),已经过去了社会科学家将他们的意义转移到旨在管理这些损失的机构中。通过保险,气候风险得到了经济的评估,或者是如何在家庭财政上进行节省的。为了说明这种动态的埃利奥特(Elliott),通过对美国浮游保险的深入历史和社会学考试来研究气候变化的道德经济。她的经验重点是国家洪水保险计划(NFIP)。水下的主要产物是损失的政治,在家里近在咫尺。这本书始于一个关于皇后区居民的故事。虽然Doyle的家不再在水下,但可能是如此。尽管他的墙仍然带有桑迪(Sandy)浮出水面的痕迹,但帕尔默·道尔(Palmer Doyle)的主要关注点是他是否负担得起新的保险费率。埃利奥特(Elliott)的中心论点是,保险是一个损失的地点,随后出现了道德困境(Elliott,2021b,p。7)。谈判包括关于公平和有价值的问题,以及关于谁可以在哪里,在哪里,多长时间和以多少代价生活的政治和道德问题。对于埃利奥特(Elliott)来说,气候变化的道德经济可以概念化为围绕损失的三个相互关联的困境集:责任,正当和损失的补偿。这些困境在多章中出现并重叠,说明了道德经济的复杂性质。这本书的经验故事是按时间顺序组织的,围绕过去,预先提出和可能的未来。在第1章中,埃利奥特(Elliott)提供了历史性的概述,概述了它所面临的NFIP和困境的起源,负责损失。埃利奥特(Elliott)描述了如何通过保险来构建的风险,以及这种转变如何需要“良性行为的特定愿景”以降低风险(Elliott,2021b,p。28)。在解决补贴利率可能对长期洪水土地利用的影响时,决策者和联邦官员认为,假设房屋已被损坏后,将被放弃,从而造成补贴政策的“自然磨损”(Elliott,2021b,2021b,p。56)。房主挑战了这样的假设,即财务薪酬是他们将损失的一切的公平权衡。这将水下放在对话中当这种消耗没有实现时,1973年对NFIP的叙述性的理由转移到了洪流受害者的应有性,以访问财务财务。在第2章中,埃利奥特(Elliott)将读者带入纽约人的家园,以应对飓风桑迪(Sandy)的后果,在那里失去财产意味着失去家庭和社会关系。对于一个面临决定支付100 000美元来减轻风险或将其子女送入大学的妇女来说,流量保险将财务价值带到风险上(Elliott,2021b,第83页)。尽管埃利奥特(Elliott)描述了详细的道德损失经济,但她从未看不见保险既是机构又是一门技术。
在这份简短的报告中,我们介绍了我们的团队实施的强化学习(RL)[1]来应对在IROS 2024 1举行的第二次AI奥运会竞赛的模拟阶段。The algorithm we employed, Monte- Carlo Probabilistic Inference for Learning COntrol (MC- PILCO) [2], is a Model-Based (MB) RL algorithm that proved remarkably data-efficient in several low-dimensional benchmarks, such as a cart-pole, a ball & plate, and a Furuta pendulum, both in simulation and real setups.mc-pilco也是赢得本次比赛第一版的算法[3]。mc-pilco是MB策略梯度算法的一部分。它通过与系统进行交互来利用收集的数据来得出系统动力学模型并通过模拟系统来优化策略,而不是直接在系统数据上优化策略。应用于物理系统时,这种方法可以比无模型(MF)解决方案高表现和数据效率高。本文的组织如下:第二部分介绍了竞争的目标和设置。第三部分介绍了MC-PILCO算法。 第四节报告了已经执行的实验,最后V节结束了论文。第三部分介绍了MC-PILCO算法。第四节报告了已经执行的实验,最后V节结束了论文。第四节报告了已经执行的实验,最后V节结束了论文。
确定性网络的特征:1。精确时间同步(<1 µs时序偏差)2。具有保证和有限延迟的确定性数据流以及抖动3。防止不良行为节点4。资源保留5。确定性消息路径中的每个节点提供项目1-4
资金重点关注植物病理学和植物生物技术研究,以开发和维护可持续的生物系统,实现资源利用,同时考虑到流行病学和进化生物学机制。可持续作物生产方面的研究需求不断增加,例如通过现代育种技术(如基因组编辑)改良作物;使用环保农药(如“生物制剂”)开发新的作物保护方法;使用突破性创新,如使用非编码 RNA 控制植物疾病;引入生物技术方法减少磷酸盐和硝酸盐施肥;以及通过实质性的可持续生产战略提高热带和亚热带地区的作物产量。
墨西哥自主大学(UNAM)工程学院研究生学院(1994-1995)课程:机器人技术概论,动力学,机械工程和工业自动化的特殊问题。 div>Anahuac大学Del Sur。 div>工程学院(1994-1995)。 div>课程:高级制造理论(CAD/CAM),高级制造(CIM)和原型设计和构造。 div>工业发展与发展中心。 div><是科学技术的机构间研究生(1999-2005)。 div>课程:技术管理,工业仪器,机电一体化以及建模和仿真概论。 div>桑坦德工业大学。 div>工程教师。 div>Bucaramanga,哥伦比亚。 div> (2003年6月12日至15日)。 div> 课程:机甲系统的设计。 div>Bucaramanga,哥伦比亚。 div>(2003年6月12日至15日)。 div>课程:机甲系统的设计。 div>
这是一篇探索性文章,始于保罗·维利里奥(Paul Virilio)关于“他们看到的机器”产生的内部表示的性质和特征的问题,通过产生自动化和多光谱的现实感知。在1980年代后期写作,他预料到了很久以后发生的事情:对现实的预测性和统计解释的构成在纪律机构和战争的行为中越来越多地渗透到现实中。但是,他夸大了这些机器的这些内部表示,因为它们不需要任何视频退出,往往会将人排除在将要采取的机械想象中。避免了这种末世论的观点,即约翰·约翰斯顿提出的麦克里亚人愿景的概念更为合适:它解释了机器自动化的看法与人类的自动化感之间的差异,但探索了两者相连的共同地形。
工程和生物系统的纳米力学,
法律上独立的 Ernst-Leopold Klipstein 博士基金会旨在促进吉森尤斯图斯李比希大学 (JLU) 的科学研究,旨在通过创新的知识型概念改善环保和可持续的农业生产。资助重点涉及植物病理学和植物生物技术研究,以开发和维护可持续的生物系统用于资源利用,同时考虑到流行病学和进化生物学机制。
卡洛斯于 2013 年获得萨卡特卡斯自治大学物理学学士学位。2015 年,他在 AC 光学研究中心 (CIO) 完成了硕士学位学习。并于2020年获得了IPN高级研究中心(Cinvestav-IPN)纳米科学与纳米技术项目的博士学位。他目前正在进行应用元光学的研究,特别是介电元透镜的研究。