1。Kujawa等。 (2020)“水文模型作为未来气候中营养不确定性的来源”的总环境科学2。 Kujawa等。 (2022)“使用分水岭模型的多机构合奏来评估未来气候中的农业保护效率”美国水资源协会杂志Kujawa等。(2020)“水文模型作为未来气候中营养不确定性的来源”的总环境科学2。Kujawa等。 (2022)“使用分水岭模型的多机构合奏来评估未来气候中的农业保护效率”美国水资源协会杂志Kujawa等。(2022)“使用分水岭模型的多机构合奏来评估未来气候中的农业保护效率”美国水资源协会杂志
地面飞机轨迹预测是空中交通管制和管理的主要关注点。安全有效的预测是实施新自动化工具的先决条件。在当前的操作中,轨迹预测是使用物理模型计算的。它模拟作用在飞机上的力,以预测未来轨迹的连续点。使用这样的模型需要了解飞机状态(质量)和飞机意图(推力定律、速度意图)。大部分这些信息对于地面系统来说是不可用的。本文重点关注爬升阶段。我们通过预测一些未知的点质量模型参数来提高轨迹预测精度。这些未知参数是质量和速度意图。本研究依赖来自 OpenSky 网络的 ADS-B 数据。它包含该传感器网络检测到的 2017 年的爬升段。研究了 11 种最常见的飞机类型。获得的数据集包含来自世界各地的数百万个爬升段。爬升段未根据其高度进行过滤。使用机器学习方法从该数据集中学习返回缺失参数的预测模型。训练后的模型在一年的最后两个月进行测试,并与基线方法(使用 BADA 和前十个月计算的平均参数)进行比较。与此基线相比,机器学习方法降低了海拔高度的 RMSE
我们的早期帮助战略旨在在纽汉姆建立一个支持性社区和文化,促进综合工作方式和更有效地利用资源,为儿童、年轻人和家庭带来积极的变化。虽然许多儿童得到了过上积极生活所需的支持,但有些儿童面临着困难的情况。这些情况可能很复杂,涉及社会、经济和福祉问题。有了正确的支持,家庭可以积极地建立他们的关系,并从他们的经历中成长。证据表明,一个支持性的社区对于我们儿童、年轻人和家庭的福祉至关重要,这是我们战略的一个关键方面。早期帮助服务必须保持响应能力和灵活性,以支持居民日益增长的需求,促进通过社区和公共部门提供的广泛支持系统获得帮助。至关重要的是,我们要在纽汉姆建立一种文化,让居民可以寻求帮助,支持途径让居民有能力这样做。不应该存在一种阻止居民寻求帮助的转介文化。当家庭需要更深入的支持时,纽汉姆的组织致力于以富有同情心、好奇心、自信、清晰和协作的态度与他们以及整个系统合作。我们的目标是创建有效的早期帮助方案,为家庭提供支持,防止情况恶化到需要保护干预的地步。
摘要:使用多个自主机器人完成复杂的任务是智能系统和集体机器人技术的一个高度相关的主题。在本文中,描述了一组异质自我利益机器人自组织的游戏理论框架。所提出的方法可以使任务分配和动态奖励分布最大化预期的总收益,从而确保了多机器人联盟的有效性。该解决方案基于与核心的模糊合作游戏理论。精确的耕作场景被用作复杂任务的一个例子。在这种情况下,属于两个不同类别的几个机器人相互交互以分发现场处理任务,以满足每个任务的给定边缘成本,与联盟的回报相对应。仿真结果表明,在搜索能够提供给定回报的联盟结构时,解决方案的融合。可以主张模糊联盟游戏理论在集体机器人技术中的自组织。
抽象的严重急性呼吸道综合征冠状病毒-2(SARS-COV-2)及其机制已由世界各地的研究人员进行了彻底研究,希望能找到答案,以帮助发现新的治疗方案或预防有效手段。仍然,大流行的两年多,这是医疗保健和经济系统的巨大负担,似乎还有更多的问题。2019年冠状病毒疾病引起的特征和众多免疫反应(COVID-19)因炎症系统的不可控制的激活而异,从而导致广泛的组织损害,从而导致严重甚至致命的疾病,导致患者的轻度或无症状感染,导致患者的主要感染,导致当前的Pervication of Pressivical of Pressivical of Pressivical ovection。该研究的目的是将有关SARS-COV-2的免疫反应的可用数据系统化,以在可用的知识中提供一些澄清。该评论包含有关对Covid-19的最重要免疫反应的简洁和当前信息,包括先天和适应性免疫的组成部分,并额外着重于利用体液和细胞反应作为有效的诊断工具。此外,作者还讨论了有关SARS-COV-2疫苗的当前知识状态及其在免疫缺陷情况下的功效。
本报告总结了 2021 年 11 月 2 日至 5 日举行的受控环境农业 (CEA) 合作研究虚拟研讨会,该研讨会由美国农业部、农业研究服务局 (USDA-ARS)、劳伦斯伯克利国家实验室共同主办,代表美国能源部 (DOE)、美国国家航空航天局 (NASA) 和托莱多大学 (UToledo) 的研究。研讨会吸引了来自主办机构及其他机构的利益相关者、专家和研究人员参与跨学科讨论,探讨 CEA 成为美国粮食系统更重要贡献者的潜力。参与者合作确定了研发 (R&D) 挑战、机遇和需求以及相关研究问题的主要主题。
抽象未来的船员行星任务将在很大程度上取决于机器人在机器人到达前后的关键资产(例如返回车辆)的设置和计算的支持。有效地完成了各种各样的任务,我们设想使用一个异质团队在各种自治级别上被命令。这项工作为此类机器人团队提供了一个直观而多功能的命令概念,该机器人使用了船员船上的多模式机器人命令终端(RCT)。我们采用以对象为中心的知识管理,该管理存储有关如何处理机器人周围对象的信息。这包括有关检测,推理和与对象互动的知识。后者是以动作模板(ATS)的形式组织的,该模板允许任务的混合计划,即在符号和几何级别上进行推理,以验证可行性并找到相关动作的合适参数化。此外,通过将机器人视为对象,可以通过将技能嵌入ATS来轻松整合机器人。多机器人世界状态表示(MRWSR)用于实例化实际对象及其属性。当无法保证所有参与者之间的交流时,多个机器人的MRWSR的分散同步支持任务执行。为了说明机器人特异性感知属性,为每个机器人独立存储信息,并共享所有细节。此启用连续的机器人和命令专门决定,用于完成任务的信息。任务控制实例允许调整可用命令的可能性,以说明特定用户,机器人或方案。操作员使用RCT基于基于对象的知识代表来命令机器人,而MRWSR则用作行星资产的机器人 - 敏捷界面。选择要命令的机器人作为可用命令的顶级过滤器。通过选择一个对象实例,应用了第二个过滤器层。这些滤波器将多种可用命令降低到对操作员有意义且可操作的数量。机器人特定的直接远距离操作技能可通过各自的AT访问,并且可以绘制为可用的输入设备。使用机器人提供的每个输入设备提供的AT特定参数允许机器人 - 敏捷的使用情况以及不同的控制模式,例如。速度,模型介导或基于域的被动率控制。该概念将在Surface Avatar实验中的ISS上进行评估。关键字:太空遥控,机器人团队协作,可扩展的自主权,多模式用户界面,suversed自主权,远程介绍
摘要:以当今天然气存储建模的盐洞中氢的大规模存储是一种在较大的功率范围内和所需时间段存储可再生能源的有前途的方法。总体气体存储的一个基本子系统是表面设施,尤其是压缩机系统。用于氢存储的压缩机系统的未来设计很大程度上取决于各自的边界条件。因此,这项工作使用德国的下萨克森州的示例分析了谷物氢(即从可再生能源产生的氢)储存洞穴存储设施的要求。在本课程中,从可再生能源的馈送时间序列中,每小时解决了一年的氢气需求。将与压缩机操作相关的注射率与当前天然气注入操作模式进行了比较。
安排建立了一个合作框架,以确保国家反恐安排有效。为支持这一框架,所有司法管辖区均同意采取合作方式,以制定反恐法律制度、国家协调和情报、全国预防、响应、调查和后果管理安排。为支持国家框架并履行昆士兰州在这些安排下的义务,昆士兰州反恐委员会 (QCTC) 于 2004 年成立,为昆士兰州的反恐准备和能力提供全政府领导和协调。QCTC 每年向昆士兰州安全内阁委员会 (QSCC) 报告,并通过正式会议、会外交流及其工作组和小组委员会的活动推进其反恐活动工作。
