XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动态环境
增值税：自动驾驶汽车和运输
该项目的一般目标是在机器人技术，控制工程和AI领域的自主系统中加强CNRS活动，与人类相互作用，并具有两个主要的研究轴：（1）开发新的控制方法和建筑物的自主工具，并考虑到人类的发展，包括对观察者的发展和人为启动的驱动器，并在内，以促进人类的开发和估计驱动器的驾驶范围（2）使用机器人技术，自主系统和人工智能的技术，在复杂环境中的功能可以提高安全性和促进驾驶（尤其是对于专业驾驶员，老龄化个人或降低移动性的人）。对开放和动态环境中情况以及车辆不确定性管理和完整性的看法和理解是该项目所面临的主要挑战，旨在加强该领域的卓越实验室。关键字：自动控制和AI，自动驾驶汽车，人机系统环境，lamih
在具有速度障碍的大型动作空间中为移动机器人计划移动机器人的蒙特卡洛
动态环境中的抽象运动计划是一项具有挑战性的机器人任务，需要避免碰撞和实时计算。最新的在线方法作为速度障碍（VO）保证安全的本地计划，而基于强化学习或图形离散化的全球计划方法在计算上效率低下或不可证明是碰撞的安全性。在本文中，我们将蒙特卡洛树搜索（MCT）与VO结合起来，以修剪不安全的动作（即相撞速度）。以这种方式，即使在非常大的动作空间（60个动作）中，我们可以进行极少的MCT模拟计划，比使用许多模拟的纯MCT获得更高的累积奖励和更低的计算时间。此外，由于与VO的动作修剪，我们的方法可以保证避免碰撞，而纯MCT则没有。在本文中铺平了在实际机器人和多代理分散运动计划上计划MCT计划的道路。
相机之间的多任务学习和联合改进...
抽象的视觉定位和对象检测在各种任务中都起着重要作用。在许多室内应用方案中，某些检测到的对象具有固定位置，这两种技术紧密合作。但是，很少有研究人员同时考虑这两个任务，因为缺乏数据集以及对这种环境的很少关注。在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。 为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。 数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？ 针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。 对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。 JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。 此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。 要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的
莱姆湾和南德文郡海岸线管理计划
很多地貌信息都可以通过古环境重建、历史分析和地貌解释来获得。对于较大的海滩（Chesil & Slapton）和沙嘴（Dawlish Warren），晚全新世继承（距今 7,000 年以前）非常重要。沉积物预算（100 年时间尺度）对所有海滩都很重要。对于沿海滑坡，古代滑坡和过去 100-200 年内滑坡的发生或复发都很重要。我们认为，这种知识不是奢侈品，而是复杂而动态环境中的必需品，因为当今的过程可能无法可靠地指导可能发生的所有变化和响应。事实上，进一步研究的许多要求源于需要更好地定义当代过程和响应（SMP 和各种工程研究相当充分地涵盖了这一点）与地貌演变的长期（50-100 年）趋势（迄今为止尚未充分涵盖）之间的关系。
可再生能源成为...的中心焦点
非洲能源峰会是非洲大陆最具权威性的能源盛会，其议程影响着非洲的能源政策，并推动着能源交易的流动。部长和私营部门的决策者将出席这一盛会，它是实现非洲能源愿景（即实现可持续能源未来）和掌握这一动态环境中能源增长机会的理想平台。该活动年复一年地取得成功，在解决影响非洲能源部门的关键问题方面表现出极高的效率，同时制定了缓解这些紧迫问题的最佳解决方案。与东道国政府部门、南非矿产资源和能源部 (DMRE) 和非洲联盟发展署以及许多领先的非洲能源行业协会建立战略伙伴关系，确保该活动得到领先的能源驱动力的支持。研讨会为非洲大陆的能源领域提供了宝贵的业务增长机会，随后激发了该行业急需的转型。
自主移动性评估方法和工具...
4.3.3 结构 4-16 4.3.3.1 层 4-18 4.3.3.2 属性和子属性 4-18 4.3.4 层-属性关系 4-20 4.3.4.1 操作 4-20 4.3.4.2 环境 4-21 4.3.4.3 地面车辆和配置 4-23 4.3.4.4 传感器 4-23 4.3.4.5 自主能力 4-23 4.4 场景 4-29 4.4.1 用例 4-30 4.4.1.1 A 到 B 4-31 4.4.1.2 领导者-追随者 4-32 4.4.1.3 动态环境 4-34 4.4.2 框架方法 4-36 4.4.2.1 概括：自上而下 4-36 4.4.2.2 验证：自下而上 4-36 4.4.3 参数化场景的具体应用 4-37 4.4.3.1 案例 1 4-37 4.4.3.2 案例 2 4-40 4.4.4 反思 4-43 4.5 RTG 考虑事项 4-43 4.5.1 目标 4-45 4.5.2 与 CDT 保持一致 4-46 4.6 结论 4-46 4.7 参考文献 4-46 附录 1：实施到拟议框架中的场景示例 4-49
2025-2027 年战略声明 - ComReg
ComReg 正进入一个重大变革时期。随着受监管市场的竞争进一步发展，以及新市场格局和新参与者的出现，我们需要承担新的责任并面对不断变化的市场现实。我们在电子通信、邮政服务、无线电频谱和收费服务方面的现有职责仍然是我们工作的核心部分。然而，此外，ComReg 最近被赋予（或预计在本战略声明的有效期内被赋予）新的职责，这些职责尤其来自《欧洲无障碍法案》1、《数据法案》2、《第二网络和信息系统》（“NIS2”）指令 3 和《关键实体复原力》（“CER”）指令 4 和《人工智能》（“AI”）法案。5 这些新权力将使 ComReg 进入爱尔兰和整个欧洲的新领域和新利益相关者。在未来几年中，我们将在动态环境中前行，继续以欧洲和爱尔兰监管机构的最高标准要求自己。
人工智能支持的军事决策过程
事务可能会增加复杂性，随着新技术和新应用的实现，复杂性将呈指数级增长。人类的学习能力，甚至最有经验的指挥官的直觉能力，都无法跟上战争不断变化的特征。为了引导未来制胜的洞察力，必须改进人类的认知、决策过程或其增强。决策能力和可用支持的分裂导致分析决策过程、指挥官的直觉和有效决策之间的能力差距不断扩大。当前和未来的环境表明，需要开发更灵活的决策支持工具，以缩小差距并重新获得指挥官的决策优势。在不透明和复杂的环境中有效预测未来几场交战的能力对于成功至关重要。同时，在能够迅速推翻先前计划的动态环境中，理解并率先做出反应的能力对于夺取和保持主动权至关重要。1