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单台机器问题的深度学习驱动算法最小化总迟到
在本文中，我们研究了深度学习方法来解决众所周知的NP单机调度问题，目的是最大程度地减少迟到的目的。我们提出了一个深层的网络，该网络是基于Lawler的分解和Della Croce等人提出的基于Lawler的分解和对称分解的单次调度算法中标准值的多项式估计器。本质上，神经网络通过估计问题分解为子问题来指导算法。本文还描述了一种生成培训数据集的新方法，该方法可以加快培训数据集的生成并减少解决方案的平均最佳差距。实验结果表明，我们的机器学习驱动的方法可以有效地将信息从训练阶段概括为明显更大的实例。尽管训练阶段使用的实例从75到100个工作岗位，但多达800个工作岗位的实例的平均最佳差距为0.26％，几乎是最先进的启发式启发式差距的差距差不多五倍。
要启动你的出生月份审核，你需要向 OSTC 管理帮助台发送电子邮件：
要完成人事记录审查 (PRR)：*审查您的陆军军事人力资源记录 (AMHRR) ( https://iperms.hrc.army.mil/rms/ )。您的 AMHRR 中应该有一份源文档，其中包含 ORB 第 I/IX、Ill、IV、V、VI、VII、VIII 部分中的所有信息。注意：奖项需要在您的记录中同时包含证书和 DA 表格 638。只能使用 Internet Explorer 访问此系统，其他浏览器将不允许您签署审查。*审查您最新的月末 LES ( https://mypay.dfas.mil/ )。您的 AMHRR 中应该有一份源文档，其中包含 LES 上的所有权利。*如果您有任何缺失的源文档需要上传到您的 AMHRR，请将其发送到 OSTC 管理员帮助台邮箱。 *收到您的 ORB/ERB/LES 后，人力资源专家将在 iPERMS 中启动您的 PRR，并在您的 PRR 准备好供您审核/签名时与您跟进。
使用云台机制进行自主无人机应用的主动对象检测和跟踪
摘要：对象识别，本地化和跟踪在计算机视觉应用中起着原始重要性的作用。但是，这仍然是一项极其艰巨的任务，尤其是在需要使用快速移动的无人机需要实时操作的对象的情况下。通常，这些基于视觉的系统的性能受到运动模糊和几何扭曲的影响，仅举两个问题。gimbal系统对于补偿运动模糊并确保视觉流稳定至关重要。在这项工作中，我们使用安装在无人机上的三级式（DOF）gimbal系统研究了主动跟踪方法的优势。提出了一种利用关节运动和视觉信息实时跟踪球形和平面对象的方法。跟踪方法在两个不同的逼真的凉亭仿真环境中进行了测试和评估：3D位置跟踪（球形）的第一个，第二个是6D姿势（平面基准标记）的第二个。我们表明，主动对象跟踪对于无人机应用是有利的，首先是通过减少动作模糊，这是由快速摄像机运动和振动引起的，其次，通过将感兴趣的对象固定在视场的中心内，从而减少了由于外围畸变而引起的重新投射错误。与传统的被动方法相比，结果表明有效的物体估计精度提高了主动方法的精度。更具体地说，一组实验表明，在具有挑战性的运动模式的条件下，在图像失真的情况下，主动的万日跟踪可以提高已知大小移动对象的空间估计精度。
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技术公告：在单台 Mac 电脑上配置 COS 服务设备和 DRC INISHGT 以进行在线测试
• 在 Mac 电脑上安装 COS - SD 软件，测试内容自动更新时，该电脑会开机。如果电脑未开机或不可用，则不会更新。每当您重新启动安装了 COS - SD 软件的电脑时，或者您计划使用 COS - SD 进行测试时，请在尝试测试之前验证 COS - SD 软件和测试内容是否都是最新的。
环隆科技股份有限公司
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日本陆上自卫队教育训练研究本部规格
14日 11:30出发 宫古机场—宫古岛驻地—宫古下地岛机场—牧山瞭望台—宫古岛住宿 17:00到达 15日 07:40出发 宫古岛住宿—宫古机场 08:00到达
重要进展摘要 – 2024 年 2 月
* 在总共 808 台投入使用中，有 335 台已经报废。 ** 在总共 1382 台投入使用中，有 926 台已经报废。 *** 包括印度空间研究组织 (ISRO) 的 2 台多普勒气象雷达。 **** 与该公司的合同未续签。