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Oceanic SubLiminator - 汤姆·斯威夫特同人小说合集
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Simon Gröblacher – - Groeblacher 实验室 - 代尔夫特理工大学
03/2021–02/2026 巩固补助金，欧洲研究理事会 (ERC) 11/2019–10/2021 量子/纳米启动脉冲计划，国家 Wetenschaps 议程 08/2019–07/2024 Vrij 计划，荷兰科学研究组织 (NWO)；协调员 05/2019–05/2020 吸引资助, 欧盟研究与创新计划 01/2017–12/2020 项目, 物质基础研究基金会 (FOM) 11/2016–10/2021 Vidi 资助, 荷兰科学研究组织 (NWO) 03/2016–02/2021 启动资助, 欧洲研究理事会 (ERC) 07/2015–06/2019 项目, 物质基础研究基金会 (FOM) 05/2015–04/2019 纳米科学前沿, 代尔夫特理工大学/莱顿大学 11/2014–10/2019 启动资助, 代尔夫特理工大学
布拉索夫特兰西瓦尼亚大学公报 II 系列：林业 • 木材工业 • 农业食品工程 • 第 17(66) 卷第 2 期 – 2024 ht
摘要：本项科学研究旨在研究商用发酵剂对罗马尼亚传统半硬质奶酪 Telemea 品质的影响。在将发酵剂应用于加工之前，我们对发酵剂进行了彻底的表征，特别关注了它们在加工过程中和加工后对食品的影响。使用两种商用发酵剂（MA11 和 WHITE FLORA 1）与第三种商用发酵剂（MO536CRYO）相结合，获得了不同类型的实验奶酪：MO536CRYO+MA11 和 MO536CRYO+WHITE FLORA 1。分析重点关注可能影响奶酪品质的两个因素：发酵剂的类型（中温和嗜热乳酸菌）和添加到牛奶中的发酵剂数量。从相同的原料牛奶开始，应用类似的工艺流程，接种 MO536CRYO+WHITE FLORA 1 的奶酪与其他生产的奶酪相比，表现出更优异的物理化学、微生物学和感官特性。关键词：发酵剂、乳制品品质、Telemea 奶酪、物理化学参数、微生物参数。
代尔夫特理工大学雷达研究设施
微波传感、信号和系统 (MS3) 小组对用于监视和遥感的微波系统的基础和应用方面进行研究。该小组以电磁学为基础，重点研究传感波形和信号处理、具有近场和远场聚焦能力的天线系统以及雷达资源管理。应用包括安全和安保应用的区域监视、气象雷达、探地雷达、汽车和交通控制应用以及医学成像。该小组包括雷达实验室，该实验室由 EEMCS 屋顶上的多传感器设施组成，最重要的是完全可重构的极化宽带雷达 PARSAX 和 MECEWI、位于 Cabauw 的雷达设施 TARA 和 IDRA、鹿特丹的 Raingain 雷达以及天线测量室 DUCAT。实验室还包括用于监视低空域 (RAEBELL) 的分布式雷达系统、毫米波和 UWB 室内实验室、多通道传输 MIMO 雷达和探地雷达测量站。这种基础设施在欧洲处于领先地位。
阿什克罗夫特技术学院出勤和准时性 ...
研究表明，不经常上学会对年轻人的教育、未来和人生机遇产生重大的负面影响。如果学生经常缺课，那么他的 GCSE 成绩必然会比根据 Key Stage 2 的预测结果低一到两个等级。此外，学生的心理和情绪健康与出勤率高低之间存在着很强的相关性。每天出勤可以让学生感受到归属感和社会包容感，这对学生的好处远远超出了课堂学习和课程安排。最近的研究还表明，未经允许缺课的年轻人很容易卷入犯罪和反社会行为，而且他们离开学校后更容易失业。
泰勒·斯威夫特和禁止人工智能欺诈法案
莫雷尔在该法案的新闻稿中表示：“自从成功扩大纽约州法律下的公开权以来，我一直在努力强调人工智能的危险，并确保我们正在采取措施保护个人的肖像权。”“现在显然我们必须立即采取行动，通过制定联邦法律赋予受害个人权力，制止人工智能技术的滥用，并终止人工智能欺诈。我感谢我的同事们支持这项两党合作，并期待我们共同努力阻止人工智能造假和伪造。”
代尔夫特理工大学达芬奇卫星
摘要 达芬奇卫星项目是代尔夫特理工大学发起的一项非营利性计划，旨在激励和激发年轻人学习更多有关技术和太空旅行的知识。该团队通过专注于揭开太空的神秘面纱，使其成为一个有趣且引人入胜的话题来实现这一目标。非营利性学生团队分为不同的子团队，其中两个是技术团队和教育团队。技术团队一直在建造一个 2U 立方体卫星，该卫星带有两个有效载荷，旨在支持小学和中学儿童的教育包。教育团队致力于将这些教育模块提供给世界各地的学校，以便孩子们有机会通过达芬奇卫星直接与太空互动。关键词：小学教育，教育卫星 首字母缩略词/缩写
代尔夫特技术大学强化学习的学习...
摘要。安全对于扩大重新执行学习（RL）的应用至关重要。通常，我们在将其部署在现实世界中之前，在受控环境（例如实验室）中训练RL代理。但是，现实世界的目标任务可能在部署前未知。无奖励RL训练代理，而无需奖励，一旦奖励揭示了奖励。我们考虑了无奖励的环境，代理（指南）学会了在没有奖励信号的情况下安全探索。该代理在受控环境中进行训练，该环境允许不安全的交互作用，并且仍然提供安全信号。揭示了目标任务后，不再允许违反安全性。因此，该指南被利用以制定安全的行为政策。从转移学习中绘制，我们还将目标政策（学生）正规化为指南，而学生不可靠，并且随着培训的进行，逐渐消除了指南的影响。经验分析表明，该方法可以实现安全的转移学习，并帮助学生更快地解决目标任务。
代尔夫特技术大学通过混合...
价值观，例如自由和安全，是指导人类的核心动机。个人归因于不同值（我们的价值偏好）的相对重要性驱动行动[32]。值对于涉及人类和人工药物的社会技术系统（STS）[28]至关重要。创建价值一致的STS的先决条件是价值Incrence，即识别价值观和有关利益相关者价值偏好的推理的过程[25]。然而，由于价值推理在认知上具有挑战[19，29]和人类思维中的影响[16，21]，因此不能仅通过构成方法来执行价值推理。混合智能（HI）[1]方法是为了指导人类意识到其价值偏好以及它们如何根据上下文而变化。在这个扩展的摘要中，我们总结了一个连接价值推理步骤的框架[25]，并激发了为什么HI方法对其成功有用。我们还强调了混合价值推理所带来的多学科研究挑战。