对于舰队汽车,我们估计一个上限的最大里程,该里程可以由舰队汽车行驶。这是因为我们的车队汽车数据不是通过舰队货车使用的燃油卡系统收集的。相反,舰队汽车里程的收集方式与其他商务旅行旅行相同(例如燃料成本通过费用系统报销)。但是,该系统的限制是,没有办法将舰队汽车的费用日志与用于商务旅行的其他车辆(例如用于工作目的的个人车辆,租用的汽车)。因此,我们估计可以归因于车队的最大里程(例如从基于费用报告的数据集中删除所有其他类型的车辆费用索赔)。这为我们提供了什么舰队汽车里程的上限。请注意,此估计占总范围1排放量的1%,因此是非物质范围的。
过去几年中,我们一次又一次地听说,气候科技公司在 A 轮融资之后获得资金确实面临挑战。虽然各个行业、地区和技术领域的公司面临的挑战并不相同,但公司从验证概念到进入商业市场的转变点几乎是一个普遍存在的障碍。气候科技指数的数据证明了这一挑战。首先,该指数中种子轮(24%)和 A 轮(52%)以及后期 B 轮(11%)和 C+ 轮(13%)的公司份额之间存在巨大的差距。A 轮是该指数中失败公司最多的阶段(47%),并且从一个融资阶段进展到下一个融资阶段的公司份额在 A 轮和 B 轮之间最低——只有三分之一进入 A 轮融资的公司进展到 B 轮融资。
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7 实际有效 QF 合同数量超过 50 个,但其中许多 QF 资源仅服务于现场负荷,不向 SDG&E 输送净能源。因此,这些资源未包括在生产成本模型分析中。上述三个 QF 向 SDG&E 输送净能源,因此包括在 SDG&E 的模型中。
推动是一项必不可少的非划算操作技能,用于任务,从预抓操作到场景重新排列,关于场景中的对象关系的推理,因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因,在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是,当前方法受到限制,因为它们要么建模具有固定数量对象的系统,要么使用基于图像的表示,其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中,我们提出了一个基于图神经网络的框架,以根据触点或关节对对象关系进行建模,以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证,这些环境包含不同形状的多部分对象,这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接,并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外,我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
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简介 1. 本文件概述了英国皇家空军 (RAF) 委任服务的条款和条件(专业部门 1 的军官除外)。英国皇家空军保留根据国防部 (MoD) 政策及其管理详细条例的变化修改本文件中所述条款和条件的权利,但如果最终委任报价(F308 系列)有任何变化,我们将通知您。本文件不可能提供您可能想要了解的有关英国皇家空军委任服务的所有详细信息;您当地的武装部队职业办公室 (AFCO) 提供各个部门的部门信息表。英国皇家空军职业网站 https://www.raf.mod.uk/recruitment 还提供有关英国皇家空军内所有职位的详细信息。 2. 征兵官征召您后,您将受《服役法》(根据《2006 年武装部队法》)的约束,并需要执行上级命令的任何职责,包括(如果您身体健康)在任何类型的飞机上执行空中任务。您可能需要在皇家海军和/或陆军服役相当长一段时间。因此,您可能需要在海上服役或被部署到战场,并且您可能需要在世界任何地方服役。
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法,用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常,并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组,回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中,大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等,Kappa 值为 0.51(范围为 0.25–0.80)。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
