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2019年报告年份的合规性-Pennaeps
AEC用于跟踪和验证AEPS认证的替代能源的发电。当位于PJM足迹内的合格和注册的替代能源将产生一个兆瓦小时（MWH）的电力时，就会创建一个AEC。通过创建证书创建，序列化，跟踪和验证AEC。信用证书被序列化以进行跟踪。AEC可以由生成实体本身使用和退休，出售或交易到市场上的另一个实体。PJM环境信息服务公司（PJM-EIS）生成属性跟踪系统（GATS）是用于跟踪AEC的生成，所有权和退休的PUC指定的AEC注册表。EDC或EGS可以从市场上获取AEC并退休。退休是必要的，以确保出于任何其他目的，任何其他实体的任何地方都不会再次使用相同的AEC。AEC的退休将其从市场上删除。 宾夕法尼亚EDC和EGS可以从位于整个PJM Interonnection，LLC 2（区域传输组织）地区的资源中获取AEC，除非在2017年第40号法案中受到限制，否则该报告在本报告的后面进行了讨论。AEC的退休将其从市场上删除。宾夕法尼亚EDC和EGS可以从位于整个PJM Interonnection，LLC 2（区域传输组织）地区的资源中获取AEC，除非在2017年第40号法案中受到限制，否则该报告在本报告的后面进行了讨论。
现代龙骨下间隙管理
本文概述了最近改进港口龙骨下净空 (UKC) 管理能力的技术发展。如果大吃水船舶进出深度受限的港口时不能准确确定其 UKC，可能会对安全、经济和环境造成严重影响。船长可以通过以下方式管理其船舶的 UKC：(1) 采取影响船舶动态吃水的行动（例如改变船速）和 (2) 安排其船舶按计划航线航行，以确保当船舶到达控制深度的位置时，有足够的水位供安全通行。但是，要做到这一点，船长必须拥有沿航线的准确实时和预测环境信息，以及一种经过验证的方法来预测其船舶在各种情况下的运动（以及动态吃水）。至少，这些信息必须包括准确的海图深度和水下危险、水位以及船舶特定航道的动态吃水预测公式（基于船速、静态吃水和水深）。动态吃水计算可能还需要有关水流、水密度和波浪、涌浪和/或围海的信息。最近开发的可以为 UKC 管理提供必要信息的系统包括：即时预报/预报海洋模型系统（超越实时海洋系统的必要步骤）；即时 GPS 系统，用于提供准确的船舶运动数据以校准动态
协作航班和流量信息手册...
前言 航空运输业在世界经济活动中发挥着重要作用，必须在全球、地区和地方层面维护安全、高效和环境可持续的空中航行系统。为了实现这一目标，需要实施空中交通管理 (ATM) 系统，以最大限度地利用技术进步带来的增强功能。未来的 ATM 需要一个具有大量信息内容的协作环境。本手册旨在提出将于 2025 年实施的“飞行和流量——协作环境信息”(FF-ICE) 的概念。本手册的制定特别注重实现《全球空中交通管理运行概念》(Doc 9854) 中概述的愿景并满足《空中交通管理系统要求手册》(Doc 9882) 中概述的要求。FF-ICE 概念说明了与 ATM 运行组件相关的流量管理、飞行计划和轨迹管理信息。本手册将被 ATM 界用作制定国际民航组织标准和建议措施 (SARP) 的基础，以确保 FF-ICE 概念能够在全球范围内以一致的方式实施。 未来发展 欢迎所有参与 FF-ICE 开发和实施的各方就本手册提出意见。这些意见应寄送至： 国际民用航空组织秘书长 999 University Street Montréal, Quebec, Canada H3C 5H7 电子邮件：icaohq@icao.int _____________________
![arXiv:2501.05289v1 [cs.IR] 2025 年 1 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5d961e2422de57fa52eb5a0c18014b9d11ed2948.webp)
arXiv:2501.05289v1 [cs.IR] 2025 年 1 月 9 日
摘要。信息搜索已成为学习和知识获取的必要条件，为人们提供了获取信息和学习资源的广泛途径。众所周知，网页的视觉复杂性会影响搜索行为，之前的研究表明，搜索者在浏览网页的第一秒内就会做出评估判断。然而，我们对视觉复杂性如何影响专门以学习为目的进行的搜索的理解存在很大差距。这一差距对于开发有效支持教育目标的优化信息检索 (IR) 系统尤为重要。为了满足这一研究需求，我们通过一组不同的特征对视觉复杂性和美学进行建模，研究它们与学习导向型网络会话期间的搜索行为的关系。我们的研究利用了实验室研究中公开的数据集，参与者在该研究中了解了雷暴的形成。我们的研究结果表明，虽然内容相关性是知识获取的最重要预测因素，但页面视觉复杂度较低的会话与更高的学习成功率相关。这一观察结果适用于与网页布局相关的特征，而不是更简单的特征（例如图像数量）。报告结果揭示了视觉复杂性对学习导向搜索的影响，为设计更有效的教育环境信息检索系统提供了参考。为了提高可重复性，我们发布了源代码 3 。
![arxiv：2409.09541v3 [cs.ai] 2024年12月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\14209d226327b5a6cbf8e094be8901d23e4dc34a.webp)
arxiv：2409.09541v3 [cs.ai] 2024年12月12日
强化学习已彻底改变了动态环境中的决策过程，但它经常在自主检测和实现目标的情况下而在没有明确反馈信号的情况下进行斗争。例如，在源术语问题问题中，缺乏精确的环境信息使得提供明确的反馈信号并定义和评估源位置是如何终止的。为了应对这一挑战，开发了自主目标检测和停止（AGDC）模块，通过在任务完成后纳入自主目标检测和CES的自动反馈机制来增强各种RL算法。我们的方法可以通过近似代理人的信念来有效地识别不确定的目标，从而显着增强了反馈有限的环境中RL算法的能力。为了验证我们的方法的效率，我们将AGDC与深度Q网络，近端政策优化和深度确定的策略梯度算法相结合，并评估了其在源期限估计问题上的表现。表明，AGDC增强的RL算法显着超过了传统的统计方法，例如信息性和探索以及非统计的随机行动选择方法，例如信息触发，内特抗体和双重控制。这些改进在成功率，平均行进距离和搜索时间方面显而易见，突出了AGDC在复杂的现实世界情景中的有效性和效率。
环境保护局迈向循环经济：加强新南威尔士州资源回收框架
© 2023 新南威尔士州和新南威尔士州环境保护局 除照片外，新南威尔士州和新南威尔士州环境保护局 (EPA) 允许将此材料全部或部分复制用于教育和非商业用途，前提是含义不变并注明来源、出版商和作者。复制照片需要特别许可。EPA 对任何个人或组织根据本出版物采取行动或不采取行动而遭受的任何损害概不负责。本出版物中的所有内容均归 EPA 所有，受英国皇家版权保护，除非另有说明。它根据知识共享署名 4.0 国际 (CC BY 4.0) 许可，但须遵守许可中包含的豁免条款。许可的法律代码可在 Creative Commons 上找到。 EPA 以以下方式主张对原始材料的作者归属权：© 新南威尔士州和新南威尔士州环境保护局 2023。出版者：新南威尔士州环境保护局 6 Parramatta Square 10 Darcy Street, Parramatta NSW 2150 Locked Bag 5022, Parramatta NSW 2124 电话：+61 2 9995 5000（总机） 电话：131 555（仅限新南威尔士州 - 环境信息和出版物请求） 传真：+61 2 9995 5999 TTY 用户：拨打 133 677，然后转接 131 555 说听用户：拨打 1300 555 727，然后转接 131 555 电子邮件：info@epa.nsw.gov.au 网站：www.epa.nsw.gov.au
Microsoft Word - Study_Image_Types_May21_2019_open.docx
AW3D ALOS 世界 3D（近全球高度模型） AW3D30 点间距为 30 米的 AW3D（免费提供高度模型） CAP 共同农业政策（欧盟政策） CCD 电荷耦合器件 CMOS 互补金属氧化物半导体 CORINE 环境信息协调 CORS 连续运行参考站（用于精确 GNSS 定位） DInSAR 差分干涉合成孔径雷达 DSM 数字表面模型（可见表面高度） DTM 数字地形模型（裸地高度） EASA 欧洲航空安全局 EGNOS 欧洲地球静止导航叠加服务 FMC 前向运动补偿 FOV 视场 GCP 地面控制点 GDEM2 ASTER 全球数字高程模型（免费提供 DSM） GNSS 全球导航卫星系统（GPS、GLONASS、伽利略、北斗等） GSD 地面采样距离 HALE 高空长航时 ICAO 国际民用航空组织 InSAR 干涉合成孔径雷达 JRC 欧盟委员会联合研究中心 LiDAR 光探测与测距 - 也称为激光扫描仪 LOD 细节层次（用于城市地图细节） LPIS 地块信息系统 MEMS 微机电系统 - 用于姿态测定 Mpix 百万像素（传感器像素数） NDVI 归一化差异植被指数 NIR 近红外 OCS GE 大规模土地覆盖和土地利用数据库（大尺度太阳辐射职业） PPK 后处理 运动 GNSS
移动操纵器的视觉预测控制-LAA -HAL
对自动移动操纵器的需求是多种应用程序中的几种应用程序的核心，例如精密农业[1]，工业安装[2]，搜索和救援[3]或人类援助[4]。一般而言，移动操纵器必须同时执行移动基础的导航任务，并为机器人臂进行操纵。必须考虑几个挑战以执行这两个任务。从感知的角度来看，机器人系统必须配备可以检测不同地标并分析周围环境的传感器。此外，有必要确保用于执行任务的地标保留在传感器的视野中。从控制的角度来看，控制方案必须同时处理移动基础和机器人组，以使两个子系统之间的协作并避免惩罚完成另一个任务的动作。最后，有必要将机器人臂的控制与移动基础的位移进行协调，以避免机器人系统通过延伸的臂导航的情况，从而在末端效果下导致显着振动，并增加与外部元素奇异构型和碰撞的风险。与任何机器人系统一样，有许多控制移动操纵器的方法。广泛使用的解决方案包括在欧几里得空间中表达任务。在这种情况下，机器人使用板载传感器来估计系统配置。LIDAR型传感器提供几何数据，从而可以准确估计，但不能提供对环境的先进感知。基于视觉的传感器提供丰富的环境信息，但姿势估计对错误高度敏感。使用摄像机时，另一种广泛使用的解决方案
年度报告2024
2封信给股东3年报告 - 重点介绍3个关键数据和比率4管理层评论 - 财务报表5财务评论17核心收益19季度概述21资本结构25风险和风险管理27公司治理等27公司治理等。2封信给股东3年报告 - 重点介绍3个关键数据和比率4管理层评论 - 财务报表5财务评论17核心收益19季度概述21资本结构25风险和风险管理27公司治理等27公司治理等。35股东委员会36董事会47总管理49公司信息49股东50公司公告51财务日历52管理日历52管理审查 - 可持续性陈述53一般信息65环境信息65社会信息94社会信息102《可持续性审核员报告151独立审计仪表154 Indifert offerities andities andities andities andities andities andities antiment 154 Internation 155 Manditions 156 Internation 156 Internation 156 Internation 157 Internation 156综合收入161拟议的利润分配162资产负债表164股权变更声明165资本声明166注释167笔记217五年关键数字219五年关键比率221银行的分支机构
基于多传感信息融合的移动机器人定位与环境感知技术
本文重点介绍了位置准确性低的问题和在复杂环境中移动机器人的不良环境感知性能。它基于IMU和GP的机器人姿势信息和环境知觉信息进行了关键的技术研究，以检测机器人自己的姿势信息，以及激光雷达和3D摄像头，以感知环境信息。在“姿势信息融合层”中，粒子群处理算法用于优化BP神经网络。没有偏见的卡尔曼过滤，并实现了未经意识的卡尔曼滤波器，以实现INS-GPS松散耦合导航，从而减少了INS组件IMU的偏见和噪声。此外，当GPS信号丢失发生时，训练有素的神经网络可用于输出预测信息，以进行惯性导航系统的错误校正，提供更准确的速度，并将信息作为绝对位置约束。在环境感知融合层中，补偿的IMU预一整合性调查分别与次要水平分别与视觉探光仪和激光镜探测融合。这使机器人的实时精确定位和环境图的更精细结构。最后，使用实际收集的轨迹来验证算法，以进行multi传感器信息的两级融合。实验结果表明，该算法提高了机器人的定位准确性和环境感知性能。机器人运动轨迹和原始真实轨迹之间的最大误差为1.46 m单位，而最小误差为0.04 m单位，平均误差为0.60 m。