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World File Search System环境信息
欣克利国家铁路货运交易
此文件构成了欣克利国家铁路货运互换项目的环境声明的一部分。Tritax Symmetry（Hinckley）Limited（TSH）已向欣克利国家铁路货运交易所（HNRFI）申请了国务卿的开发同意书（DCO）。为了帮助确定DCO申请的确定，TSH对其建议进行了环境影响评估（EIA）。eia是一个旨在改善开发建议的环境设计的过程，并为决策者提供有关该项目的环境影响以做出决定的足够信息。EIA的发现在称为环境陈述的书面报告中描述。ES提供有关该计划的环境信息，包括对开发的描述，其预测的环境影响以及提出的措施来改善任何不利影响。有关拟议的欣克利国家铁路货运交易的更多详细信息可在项目网站上找到：http：//www.hinckleynrfi.co.uk/可以在规划官的国家基础设施计划网站上查看与拟议开发有关的DCO应用程序和文档。 https://infrastructure.planninginspectorate.gov.uk/projects/east- midlands/hinckley-national-rail-freight-interchange/ ______________________________________________________________________________
基于强化学习的自主机器人的研究
摘要 - 通过与环境的持续互动，基于实时反馈奖励信号不断优化决策，表明了强大的适应性和自学能力。近年来，它已成为实现机器人自动导航的关键方法之一。在这项工作中，引入了一种基于强化学习的自动机器人导航方法。我们使用深Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）模型通过机器人与环境之间的持续互动以及具有实时反馈的奖励信号来优化路径计划和决策过程。通过将Q值函数与深神经网络相结合，深Q网络可以处理高维状态空间，从而在复杂的环境中实现路径计划。近端策略优化是一种基于策略梯度的方法，它使机器人能够通过优化策略功能来更有效地探索和利用环境信息。这些方法不仅可以提高机器人在未知环境中的导航能力，还可以增强其适应性和自学能力。通过多个培训和仿真实验，我们在各种复杂的情况下验证了这些模型的有效性和鲁棒性。
可持续发展报告 - Bourbon 离岸
根据法国商法典第 R. 225-102-1、R. 225-105 和 R. 225-105-1 条，本管理报告部分介绍了截至 2021 年 12 月 31 日的财政年度的社会、社会和环境信息。集团的财务重组和 COVID-19 危机都对其 2019 年至 2020 年的活动产生了深远影响。该集团被迫将所有可用资源集中在运营上。因此，前两年的非财务绩效声明无法完成。根据 Société Phocéenne de Participations 上一次股东大会上做出的承诺，2021 财年的综合 CSR 报告已纳入管理报告中，其条款已获得管理委员会批准，然后提交给监事会。本 CSR 报告由各领域主管部门和各附属公司及合资公司的管理层起草，并由独立第三方审计师评估，其报告见第 46 至 48 页。非财务风险列于第 42 至 45 页。该集团在 2021 年遭受了网络攻击，这意味着某些指标无法在本 SNFP 中报告。报告方面的状况应在 2022 年完全稳定下来。
D.5.4 自动驾驶汽车的物联网政策框架...
物联网 (IoT) 应用通过互联网连接多个设备。自动驾驶汽车利用连接性来根据用户数据更新算法、与基础设施交互以获取环境信息、与其他车辆通信、使用移动设备和可穿戴设备与行人交换信息以及提供有关交通属性的信息和车辆传感器收集的信息。这些自动驾驶汽车需要收集和处理大量数据，并通过物联网应用和服务共享有关道路、实际路径、交通以及如何绕过任何障碍物的信息。这些信息可以在物联网连接的汽车之间共享，并以无线方式上传到云端或/和边缘系统进行分析和操作，从而提高每辆车的自动化和自动驾驶水平。智能连接用于描述灵活、高速的 5G 网络、物联网和人工智能 (AI) 的结合。智能连接以无处不在的超级连接为基础，标志着一个新时代的开始，该时代由高度情境化和个性化的体验定义，可随时随地提供。它将对个人、行业、社会和经济产生重大而积极的影响[116]。自动驾驶汽车应用的车联网 (IoV) 解决方案正在通过技术进步不断涌现
EN020036-000104-Natural England.pdf
Dear Sir / Madam Environmental Impact Assessment Scoping Consultation under Regulation 10 of the Infrastructure Planning (Environmental Impact Assessment) Regulations 2017 (the EIA Regulations) – Regulation 11 Proposal: Application by National Grid Electricity Transmission plc (the Applicant) for an Order granting Development Consent for the Proposed Grimsby to Walpole Project (the Proposed Development) Location: Lincolnshire Thank you for seeking our advice on the scope of the在2024年8月6日的咨询中，环境声明（ES）于2024年8月6日收到。自然英格兰是一个非部门的公共机构。我们的法定目的是确保自然环境得到保存，增强和管理，从而为当代和后代的利益，从而为可持续发展做出贡献。在申请开发同意令（DCO）之前，应根据相关和最新的环境信息进行对环境影响和机遇的强有力评估。附件A对拟议开发的环境影响评估（EIA）的范围提供了自然英格兰的建议。自然英格兰先前曾参与与申请人有关拟议开发项目的非执行预申请参与。对此的评论包含在附件中。有关此咨询的任何进一步建议，请联系案件官
2024 年 3 月 14 日委员会授权条例 (EU) 2024/1364，关于建立数据中心共同联盟评级体系第一阶段
（4）2001 年 5 月 30 日欧洲议会和理事会关于公众获取欧洲议会、理事会和委员会文件的第 1049/2001 号条例（EC）：（OJ L 145，2001 年 5 月 31 日，第 43 页，ELI：http://data.europa.eu/eli/reg/2001/1049/oj）。 （5）2003 年 1 月 28 日欧洲议会和理事会关于公众获取环境信息和废除理事会第 90/313/EEC 号指令的第 2003/4/EC 号指令（OJ L 41，2003 年 2 月 14 日，第 26 页，ELI：http://data.europa.eu/eli/dir/2003/4/oj）。 （6）2009 年 3 月 11 日欧洲议会和理事会关于欧洲统计数据及废除欧洲议会和理事会关于向欧洲共同体统计局传输统计保密数据的第 1101/2008 号条例（EC、Euratom）、关于共同体统计数据的理事会第 322/97 号条例（EC）以及欧洲共同体理事会第 89/382/EEC 号决定（Euratom 设立欧洲共同体统计计划委员会）（OJ L 87，2009 年 3 月 31 日，第 164 页，ELI：http://data.europa.eu/eli/reg/2009/223/oj）。
Gaia：微生物蛋白的上下文感知序列搜索和发现工具
蛋白质序列相似性搜索是基因组学研究的基础，但是当前方法通常无法考虑可以指示蛋白质功能的关键基因组环境信息，尤其是在微生物系统中。在这里，我们提出了Gaia（基因组AI注释器），这是一个序列注释平台，可在基因组数据集跨基因组数据集进行快速，上下文感知的蛋白质序列搜索。Gaia利用GLM2是一种在氨基酸序列及其基因组邻域训练的混合模式基因组语言模型，以生成整合序列结构 - 膜片信息的嵌入。这种方法允许识别在保守的地理环境中发现的功能相关基因，仅传统序列或基于结构的搜索可能会错过。GAIA可以实时搜索来自131,744个微生物基因组的超过8500万蛋白簇（定义为90％序列身份）的策划数据库。我们将基于GLM2嵌入的搜索的序列，结构和上下文灵敏度与MMSEQS2和FOLDSEEK等现有工具的序列，上下文灵敏度进行了比较。我们展示了噬菌体尾蛋白和铁载体合成基因座的基本发现，这些发现以前很难用传统工具注释。Gaia搜索可在https://gaia.tatta.bio上免费获得。
Dong, Z.、Abdulghani, AM、Imran, MA 和 Abbasi, QH (2020) 使用物联网框架的人工智能智能制冷管理系统。在：2020 年计算、网络和物联网国际会议 (CNIOT 2020)，中国三亚，2020 年 4 月 24-26 日。ISBN：9781450377713 此版本与已发布版本之间可能存在差异。如果您想引用，建议您查阅出版商的版本。©国际计算、网络和物联网会议。这是作者的作品版本。它在此发布供您个人使用。不得重新分发。
本文介绍了一种利用人工智能和物联网 (IoT) 技术设计的智能制冷管理系统。该系统通过物联网技术收集制冷设备内的实时温度、记录产品信息并增强冰箱功能，以方便人们智能地管理冷藏和冷冻食品。所提出的系统分为两部分：板载子系统和基于互联网的子系统。板载子系统使用 Arduino Leonardo 板来控制其他组件，包括低功耗机器视觉 OpenMV 模块、温度和湿度传感器以及 GY-302 光强度传感器。OpenMV 相机模块用于识别食物类型、读取条形码并通过卷积神经网络 (CNN) 算法和 tesseract-ocr 进行 OCR（光学字符识别）。食物类型识别模型由深度学习框架 Caffe 训练。GY-302 光强度传感器用作相机模块的开关。DHT11 传感器用于监测冰柜内的环境信息。基于互联网的子系统在物联网上运行。它保存信息并从机载子系统上传，并充当食品供应商的接口。该系统表明，现有的日常公用事业系统与最新的人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 技术的结合可以帮助开发更智能的应用程序和设备。
导致航空公司飞行员疲劳风险的因素
疲劳是一种常见的感觉，由日常生活中的各种活动引起（ Curnow，2002 ）。报告显示，大约 20% 的总劳动人口感到疲劳（ Pawlikowska 等，1994 ），大约 10% 的男性和 15% 的女性声称自己非常疲倦或精疲力竭（ Blackwell，2010 ）。当驾驶员疲劳和/或有压力时，发生致命事故的可能性会增加，因为驾驶员无法收集必要的交通环境信息，从而导致交通决策失误、驾驶技术下降以及车辆在道路上定位不佳（ I. D. Brown，1993 ）。航空业同样受到疲劳的影响。最常被提及的表现障碍之一是疲劳，40 多年来这一直是美国国家运输安全委员会 (NTSB) 关注的主要问题 (FAA, 2012)。超过 70% 的航空事故可归因于人为因素，人为因素被认为是管理和改善飞行安全的关键决定因素之一 (Rudari et al., 2016; Yen et al., 2009)。在航空工作场所，有许多因素可能导致疲劳，包括社会和家庭因素，对于跨子午线航空公司飞行员来说，还有时区变化 (Caldwell, 2004)。鉴于睡眠和昼夜节律过程相互作用影响睡眠倾向、清醒警觉性和表现，准确量化这些因素的影响至关重要 (Dongen and Ding
口头题目：天气和环境卫星遥感人工智能
演讲偏好：口头 标题：人工智能在天气和环境卫星遥感中的应用 作者：Allen Huang 作者所属：SSEC/CIMSS，威斯康星大学麦迪逊分校 通讯作者的电子邮件地址：allenh@ssec.wisc.edu 关键词：人工智能 (AI)、深度学习、大数据 摘要（最多 500 字）：根据世界气象组织 (WMO) 空间计划观测系统能力分析和审查工具 (OSCAR) 网站 https://www.wmo-sat.info/oscar/satellites，列出了 727 多个条目，记录了过去、现在和未来的气象和地球观测任务卫星。由于大多数卫星都携带多个传感器，据估计，数千个传感器已经、正在和将要产生数千 PB 级的遥感大数据。这些旧的、新的和未来的异构天气和环境信息丰富的观测数据，再加上其他机载和地面遥感、现场传感器和模型数据，已经超出了我们目前存档它们的能力，更不用说尝试使用它们了。在本演讲中，将讨论将天气和环境大数据与复杂的数学算法、高性能计算能力和人工智能 (AI) 深度学习分析相结合的潜力，人们可以利用对数据收集的大量投资，并展示出在提高我们在天气预报、环境监测和气候研究方面的能力方面超过成本的收益。