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World File Search System力图
绘制印度人工智能潜力图
创新。尽管印度拥有的人工智能专利数量与其人工智能研究产出相比非常少，但印度仍位列人工智能专利产量前十大国家之列，自 2012 年以来，受人工智能相关发明快速增长的推动，印度的人工智能专利申请量呈高速增长。印度人工智能专利的四大类别是个人设备和计算、商业、电信和生命科学，这四大类别占印度人工智能专利总数的 70% 以上，表明印度创新者专注于将人工智能应用于传统优势领域。过去二十年，印度在人工智能专利方面取得了长足进步，其专利制度不断更新，企业开始看到使用专利保护其创新成果的好处。话虽如此，印度仍需很长的路要走才能赶上中国和美国，这两个国家目前是人工智能专利的主要来源。
先进制造 - 能力图
CAEL 与州立系统合作，在整个联邦的主要行业中开发了以下能力图。CAEL 认识到成人学习者是美国经济的支柱，因此帮助在教育和职业成功之间建立明确、可行的联系，提供促进可持续和公平经济增长的解决方案。CAEL 与劳动力和经济开发商、高等教育工作者、雇主、行业团体、基金会和其他使命一致的组织合作，打开机遇之门。通过与这些利益相关者合作，我们培养了一种创新的终身学习文化，帮助个人及其社区蓬勃发展。CAEL 成立于 1974 年，是 Strada Education Network 的附属机构，是一家非营利性的 501(c)(3) 会员组织。
绘制核组织的组织能力图
5.1. 自我评估.................... ... . .................................................................................................... 14 5.3. 审计和同行评审. .................................................................................................................................... 14 5.4. 关键绩效指标. .................................................................................................................................... 14 5.5. 关键绩效指标. .................................................................................................................................... 14 . ....................................................................................................15 5.5. 标准组织绩效模型. ....................................................................................................................15
意识和注意力图式：为什么它必须是正确的
在本期的目标文章（Graziano 等人，2020 年）中，我和我的同事提出，当前的几种意识理论是相互兼容的，并且它们之间的连通性在我们提出的主观体验机械理论注意图式理论 (AST) 的背景下变得尤为明显。我热烈感谢所有为该文章发表评论的人。每一条回复都提出了一个有用且有理有据的观点，有些同意我们的主要论点，有些则直接反对。在每种情况下，我都很重视评论和对更广泛文献的指向，我希望总体讨论对每个人都有所帮助。许多评论支持我们的论点，或通过在更大的故事中添加新想法来扩展我们的论点（例如，Blackmore，2020；Dennett，2020；Frankish，2020；Prinz，2020；Romo & Rossi-Pool，2020；Vernet 等人，2020；Yankulova & Morsella，2020）。一些评论提出了主要围绕 AST 本身的反驳。如果 AST 不正确或严重不完整，那么它就无法对标准的意识理论做出重大贡献。因此，我对这些评论的最好回应是解释为什么 AST 有意义。与其单独处理每个评论，重复作者在他们的文章中更好地表达的论点，不如重复作者在他们的文章中更好地表达的论点。
使用无人机绘制冠层活力图，用于葡萄园喷药过程中的场地特定管理
摘要 作物定点管理代表着不同劳动力效率和功效方面的重大改进，其实施在过去几十年中经历了巨大的发展，特别是对于大田作物。对于所谓的“特种作物”（葡萄园、果园水果、柑橘、橄榄树等）的喷雾应用过程的具体情况代表了与经济、技术和环境方面直接相关的最具争议和影响力的行动之一。这项研究的主要目的是找出从遥感技术获得的数据与实际冠层特征之间的可能相关性。潜在的相关性将成为开发基于先前开发的处方图的变量施用技术的起点。配备多光谱摄像机的无人机 (UAV) 用于获取数据，以构建整个地块的冠层活力图。通过应用专用软件 DOSAVIÑA ®，冠层图随后被转换成实用的处方图，该处方图被上传到喷雾器中嵌入的专用软件中。除此信息外，喷雾器的精确地理参考位置还使系统能够实时修改工作参数（压力），以便遵循处方图。结果表明，葡萄园喷雾应用的场地特定管理可减少 45% 的
D4.1 应用领域和能力图 | Excellerat
2.1 参考应用程序第一个参考应用程序 Nek5000 (C1) [1] 是一个基于谱元法 (SEM) 的流体和传热求解器，具有悠久的开发历史。在 20 世纪 90 年代中期，它是第一个可用于分布式内存计算机的代码，并于 1999 年因算法质量和持续的并行性能而获得了戈登贝尔奖。良好的扩展属性是通过将基于 SEM 的域分解为一系列不相交的谱子域来实现的，这允许将全局算子分解为一组局部执行的密集矩阵-矩阵乘法，并结合通过直接刚度求和的通信步骤。这种域分解也可用于提高模拟的可靠性，因为可以在运行过程中动态修改域分解以最小化估计的计算误差。在 EXCELLERAT 中，KTH 将致力于 Nek5000 的开发，重点关注与 WP4 服务数量相对应的多个方面，例如：使用伴随算法（内在优化方法）进行自适应网格细化、不确定性量化（数值方法、数据缩减算法）、使用加速器（移植到新架构、节点级性能工程）或后处理数据缩减（现场可视化）。它涵盖了从预处理阶段开始的整个模拟周期，其中必须生成相对复杂几何的粗六边形网格（网格划分算法）。在模拟阶段，我们将专注于非一致网格的压力预处理器（数值方法）和通信内核（系统级性能工程）。
使用神经场生成机器人能力图
操纵器的工作空间（定义为它可以达到的所有职位）是确定其操作适用于给定任务的重要方面。对于许多应用程序，有趣的是通过将能力措施分配给工作空间中的每个位置，例如Yoshikawa提出的可操作性指数[29]，从而生成所谓的能力图。能力图有助于许多随后的任务，例如运动计划[30，20，24]，本地化[21，23]，人体机器人相互作用[25，31]和硬件设计[14]。使用传统方法进行准确的能力图需要数小时才能计算[30，20]。尤其是在机器人形态会发生变化的情况下，例如在模块化机器人[27，1]或机器人设计[7，12]的背景下，计算复杂性因此大大限制了能力图的适用性。这项工作使用神经领域[26]来有效地生成各种串行操作器的能力图。在数值实验中，我们表明可以平均创建具有300,000多个查询位置的精确能力图。此外，我们表明我们的方法概括为分布样本。