Kongsberg Geospatial 与 Shield AI 合作,在墨西哥湾国际水域部署了 V-BAT VTOL UAS,进行了为期三天的海上试验。试验测试了飞机在白天和夜晚的各种天气条件下从移动船只快速发射和回收、长续航时间以及密闭空间起降的能力。除了远距离跟踪和识别其他船只外,飞行还进行了各种模拟任务,旨在模拟加拿大海岸警卫队使用无人机的真实情况。这些包括定位和跟踪模拟残骸或漏油的染料斑块,以及在波涛汹涌的大海和各种天气条件下定位救生圈。V-BAT 操作员使用 Kongsberg Geospatial 的 IRIS UxS 软件在距离发射船远距离安全地驾驶飞机。 IRIS 软件提供了作战空域的全面态势感知图、来自各种传感器的数据和数据馈送,并显示了其他飞机和水面舰艇以及发射船和“本舰”或正在操作的无人机的位置。来自 UAS 携带的摄像头和传感器的传感器数据馈送被实时输入到 Kongsberg Geospatial 模块化 ISR 数据分析和存储系统中。MIDAS 系统记录来自 UAS 的视频和其他数据,并充当“任务情报协调员”来查看当前和历史传感器馈送
近年来,技术的快速进步、众多创新和世界数字化改变了公司和机构的工作方式。他们还调整和创造了新的方法和流程,以实现更有效、更具创新性的教育。他们试图让学生的学习过程更轻松 ([10]、[7]) 、更高效。教育的进步也为科学、技术和发展做出了贡献。理想的结果是将教育和研究活动结合起来,创造支持行业的创新 [1]。更好的教育最终可以造福每个人。通过数字化主题可以支持更有效的教育。简化设备设计、理解技术规格、促进设备原型设计,甚至降低制造过程成本,这些只是 3D 硬件数字化众多用途中的一小部分 ([19]、[3])。世界各地有许多三维环境,它们试图整合、运行和模拟来自不同领域的知识 [12]。研究表明,58% 的学生同意模拟、演示和虚拟实验室等方法让他们在实验室课堂上更加自在 [14]。如今,我们可以在几乎每个工作领域观察到数字化的趋势 [4]。它使我们能够在真实情况发生之前面对它们,从中吸取教训,从另一个角度看待问题,更快地做出反应,最终节省成本。
的方法和方法(例如系统动力学建模(SDM))对于评估许多系统的行为很重要。但是,在传统方法中应用的经典方法论无法识别非线性反馈和权力依赖性,从而揭示了隐藏的时间休闲关系。在本文中,我提出了一种新颖的方法,该方法结合了ML和因果推理方法,以提高系统动力学模型的预测能力和语义。将ML算法纳入了预测和因果推理技术的解释时,这种联合策略为理解系统相互作用并量化了各种系统中的隐藏原因提供了一个新时代。我们通过采用它来分析预后和发现因果关系的真实情况,说明了建议的框架比传统SDM的优势以及纯粹的ML方法。我们的发现表明,这种集成有效地增强了对系统相互作用的理解,并得出了一种可靠的方法来估计复杂环境中后续状态的情况。结果与各个学科有关,从经济学开始,并以环境保护科学结束,在这种情况下,相互作用和变化的变化各不相同。因此,它将为将未来的计算机化方法整合到下一代的动态系统建模中的进一步研究为基础。
由国家统计局(NSO)发布,统计和计划实施部基准年基本年度的基本年度选择以实现年间比较。它给出了关于购买力变化的想法,并允许计算通货膨胀调整后的增长估计。最后一个系列已将基准年从2004 - 05年改为2011-12。最终商品是一种用于最终消费的物品,并且不会通过生产或转型的任何阶段被称为最终物品。例如,面包,黄油,饼干等消费者中间商品使用,用作原材料或用于生产其他商品的投入。这些不是最终商品。轮胎中的橡胶。中级商品不包括在国民收入的计算中。在国民收入的计算中仅包含最终商品,因为中间商品的价值已经包含在最终商品的价值中。如果它包括在国民收入中,它将导致双重计数。间接税的间接税是政府对销售和生产以及商品进口的税款。例如,商品及服务税,导入/自定义职责等补贴政府以政府确定的较低价格出售产品的生产单位提供财务帮助。这样的帮助是给那些以当前价格鼓励名义GDP GDP的商品,称为名义GDP。,但并未显示一个国家经济增长的真实情况,因为名义GDP的任何增加可能是由于价格水平上涨而没有任何体力变化。
AI 城市挑战赛的创立秉承两个目标:(1)推动智能视频分析研究和开发的边界,以实现更智能的城市用例;(2)评估性能水平足以引起现实世界采用的任务。交通运输是适合采用该技术的一个领域。第五届 AI 城市挑战赛吸引了来自 38 个国家的 305 支参赛队伍,他们利用城市规模的真实交通数据和高质量的合成数据在五个挑战赛道上展开角逐。赛道 1 涉及基于视频的自动车辆计数,评估内容包括算法有效性和计算效率。赛道 2 涉及城市规模的车辆重新识别,使用增强合成数据大幅增加了该任务的训练集。赛道 3 解决了城市规模的多目标多摄像头车辆跟踪问题。赛道 4 解决了交通异常检测问题。赛道 5 是一条新赛道,使用自然语言描述解决车辆检索问题。评估系统显示了所有提交结果的一般排行榜,以及仅限于比赛参与规则的结果公开排行榜,其中团队不得在工作中使用外部数据。公开排行榜显示的结果更接近注释数据有限的真实情况。结果显示了人工智能在智能交通中的前景。某些任务的最新性能表明这些技术已准备好在现实世界系统中采用。
摘要 本文评估了疫情对女性就业、劳动力供应和照料的影响。与以往的经济衰退相比,此次新冠疫情引发的经济衰退对女性就业和劳动力参与的影响略大于男性,因此被称为“她衰退”。但男女之间的差距并不大,受教育程度较高和受教育程度较低的人之间的差距更大。与许多说法相反,女性并没有大量退出劳动力市场,也没有大幅减少工作时间。在疫情衰退期间,女性劳动力参与率总体并没有下降。平衡照料和工作的能力因教育程度、职业和种族而异。受教育程度较高的人可以在家工作。那些在各种面对面的“服务”职业和机构工作的人的就业率大幅下降。除了其他考虑的因素外,黑人女性受到的影响更为严重,而新冠疫情对健康的影响可能是原因之一。对疫情影响的估计在一定程度上取决于所使用的反事实假设,以及与 2020 年冬季或 2019 年之前的每个月是否有差异。然而,所有估计都表明,每个教育水平组的女性在设法保住工作的同时,也承受了更多照顾孩子的负担。疫情期间女性的真实情况是,她们尽可能地留在劳动力队伍中,并继续工作。
建筑框架上的风荷载通常使用建筑规范规定的简单规则或根据 ASCE 7 等标准中的分析程序进行调整来获得。这种方法(本文中简称为“建筑规范方法”)基于一些普遍适用的概念,包括将迎面而来的风速定义为特定通用暴露条件(“地面粗糙度”)的高度函数,以及原始建筑形状的压力系数或形状因子,这些可能是参考历史风洞测试获得的。“通用”暴露条件的特征是从几个预定类别中选择的均匀地面粗糙度,“原始”建筑形状几乎总是简单的矩形棱柱。对于真实环境中的真实建筑,这两种简化都限制了使用分析程序获得准确载荷的能力。例如,众所周知,位于附近类似或更高高度的建筑物密集区域内的建筑物将免受迎面而来的风的影响,并且可能会承受比规范预测的载荷低得多的载荷。另一方面,附近建筑物的特定布置已知可以通过将加速的风“引导”到狭窄的间隙中来增加负载。此外,由于逆风建筑物尾流中的平均和湍流特性,单个孤立的附近建筑物已证明可以使顺风建筑物的负载增加两倍或更多倍,对于迎面而来的风的某些相对方向。真实建筑物所经历的真实情况可能是所有这些现象在各个方向上的某种组合。
建筑框架上的风荷载通常使用建筑规范规定的简单规则或根据 ASCE 7 等标准中的分析程序进行调整来获得。这种方法(本文中简称为“建筑规范方法”)基于一些普遍适用的概念,包括将迎面而来的风速定义为特定通用暴露条件(“地面粗糙度”)的高度函数,以及原始建筑形状的压力系数或形状因子,这些可能是参考历史风洞测试获得的。“通用”暴露条件的特征是从几个预定类别中选择的均匀地面粗糙度,“原始”建筑形状几乎总是简单的矩形棱柱。对于真实环境中的真实建筑,这两种简化都限制了使用分析程序获得准确载荷的能力。例如,众所周知,位于附近类似或更高高度的建筑物密集区域内的建筑物将免受迎面而来的风的影响,并且可能会承受比规范预测的载荷低得多的载荷。另一方面,附近建筑物的特定布置已知可以通过将加速的风“引导”到狭窄的间隙中来增加负载。此外,由于逆风建筑物尾流中的平均和湍流特性,单个孤立的附近建筑物已证明可以使顺风建筑物的负载增加两倍或更多倍,对于迎面而来的风的某些相对方向。真实建筑物所经历的真实情况可能是所有这些现象在各个方向上的某种组合。
建筑框架上的风荷载通常使用建筑规范规定的简单规则或根据 ASCE 7 等标准中的分析程序进行调整来获得。这种方法(本文中简称为“建筑规范方法”)基于一些普遍适用的概念,包括将迎面而来的风速定义为特定通用暴露条件(“地面粗糙度”)的高度函数,以及原始建筑形状的压力系数或形状因子,这些可能是参考历史风洞测试获得的。“通用”暴露条件的特征是从几个预定类别中选择的均匀地面粗糙度,“原始”建筑形状几乎总是简单的矩形棱柱。对于真实环境中的真实建筑,这两种简化都限制了使用分析程序获得准确载荷的能力。例如,众所周知,位于附近类似或更高高度的建筑物密集区域内的建筑物将免受迎面而来的风的影响,并且可能会承受比规范预测的载荷低得多的载荷。另一方面,附近建筑物的特定布置已知可以通过将加速的风“引导”到狭窄的间隙中来增加负载。此外,由于逆风建筑物尾流中的平均和湍流特性,单个孤立的附近建筑物已证明可以使顺风建筑物的负载增加两倍或更多倍,对于迎面而来的风的某些相对方向。真实建筑物所经历的真实情况可能是所有这些现象在各个方向上的某种组合。
建筑框架上的风荷载通常使用建筑规范规定的简单规则或根据 ASCE 7 等标准中的分析程序进行调整来获得。这种方法(本文中简称为“建筑规范方法”)基于一些普遍适用的概念,包括将迎面而来的风速定义为特定通用暴露条件(“地面粗糙度”)的高度函数,以及原始建筑形状的压力系数或形状因子,这些可能是参考历史风洞测试获得的。“通用”暴露条件的特征是从几个预定类别中选择的均匀地面粗糙度,“原始”建筑形状几乎总是简单的矩形棱柱。对于真实环境中的真实建筑,这两种简化都限制了使用分析程序获得准确载荷的能力。例如,众所周知,位于附近类似或更高高度的建筑物密集区域内的建筑物将免受迎面而来的风的影响,并且可能会承受比规范预测的载荷低得多的载荷。另一方面,附近建筑物的特定布置已知可以通过将加速的风“引导”到狭窄的间隙中来增加负载。此外,由于逆风建筑物尾流中的平均和湍流特性,单个孤立的附近建筑物已证明可以使顺风建筑物的负载增加两倍或更多倍,对于迎面而来的风的某些相对方向。真实建筑物所经历的真实情况可能是所有这些现象在各个方向上的某种组合。