现在判断这将如何影响人工智能还为时过早,也不清楚其对某一特定工作岗位的影响是积极的还是消极的。研究开始强调哪些工作最有可能受到影响而不是消失 (8)。例如,图像识别等分类任务可以用人工智能来完成,这将影响那些工作涉及分类任务的工作者,如放射科医生 (7)。最近有研究表明,生成式人工智能 (特别是法学硕士) 和非生成式人工智能之间的差异 [如 (7) 所述],数百万个工作岗位可能会受到法学硕士的影响。值得注意的是,这些研究强调“影响”并不意味着“取代”。对于许多工作而言,将工作流程的某些方面自动化可能会提高生产率、从事该工作的员工的工资以及雇用该工作的员工数量。
我们要感谢 David Bigger、Brian Gerber、Emily Argo 和 Tom Wittig 对模型、用户界面和用户手册的早期版本进行审查;感谢 Susi von Oettingen、Wendy Walsh 和 Anne Hecht 对纳入模型的物种数据提供的意见;以及 David Bigger、Timothy White 和 Michael Rasser 对本报告早期版本的审查。Sarah Dodgin 和 Wing Goodale 支持了本研究的某些方面。罗德岛大学的 Chris Field 和 Brian Gerber 构思并开发了模型的初始版本。此外,在 Gerber 博士负责的项目部分完成后,他继续提供有用的项目反馈。项目转移后,BRI 完成并测试了所有模型,修改了用户界面 (UI) 和自动报告,征求了有关方法、UI 和报告的反馈,并为方法和工具创建了文档。
摘要:随着物联网 (IoT) 的发展,无论在哪个领域,部署的监控应用数量都在大幅增加:智慧城市、智慧农业、环境监测、空气污染监测等等。LoRaWAN(长距离广域网)架构具有长距离通信、抗干扰能力强和能耗低等特点,是支持此类应用的绝佳选择。但是,如果终端设备数量很多,LoRaWAN 的可靠性(以数据包传送率 (PDR) 衡量)会因过多的冲突而变得不可接受。在本文中,我们提出了两种不同的解决方案系列,以确保无冲突传输。第一个系列基于 TDMA(时分多址)。所有集群按顺序传输,并且允许属于同一集群的最多六个具有不同扩频因子的终端设备并行传输。第二个系列基于 FDMA(频分多址)。所有集群并行传输,每个集群使用自己的频率。在每个集群内,所有终端设备按顺序传输。从 PDR、终端设备能耗和支持的最大终端设备数量等方面比较它们的性能。模拟结果证实了理论结果,并显示了所提解决方案的高效性。
对空间基础设施及其快速扩张的日益依赖性需要开发和增强空间碎片和破碎研究的工具。准确预测与卫星分裂相关的风险需要全面了解所涉及的动态。为了满足这一需求,本文中采用了广泛使用的NASA标准分手模型(SBM)来预测破裂事件引起的碎片特征。另外,还引入了一种新方法来确定这些片段的方向,这是SBM直接覆盖的。此外,动态气体理论的原理用于计算碎片和预定的卫星种群之间的总体长期碰撞风险。该结果揭示了SBM在准确模拟某些卫星类型的碎片中的局限性。然而,新实施的片段方向性方法与观察到的数据很好地保持一致,这表明其进行了进一步研究的潜力。同样,风险模型与ESA的主人表现出强烈的对应关系,ESA的主体是一种用于评估碎屑碰撞风险的模型,其偏差可能是由于所使用的影响速度模型不同所致。最后,合并了经过验证的碎片和风险模型,并使用合并模型来分析现实世界中的碎片事件。
diatom-Diatom碰撞的量子古典(QC)方法是由G.D.计费[6],被证明是准确,有效的,可以获得涉及振动能传递的重型突击过程的横截面和速率系数。该方法的关键特征是,振动的自由度是机械处理的,而其他自由度(翻译和旋转运动)则经过经典处理。为了以自洽的方式处理整个系统,量子机械的自由度必须在周围经典动作的影响下正确地发展。反过来,经典的自由度必须对量子过渡做出正确的反应。在目前的两个双原子分子的量子古典方法中,振动和旋转振动耦合通过紧密耦合方程式对量子进行量子处理。首先,总振动波函数是根据旋转扰动的摩尔斯波波函数ϕ v 1(r 1,t)ϕ v 2(r 2,t)扩展的:
5.分离函数推导 ................................................................................................ 72 5.1.碰撞风险建模 ................................................................................................ 72 5.2.数据分析 ............................................................................................................. 77 5.3.性能指标 ............................................................................................................. 93 5.4.碰撞概率 ............................................................................................................. 102 5.5.区间分析 ............................................................................................................. 111
广泛的研究制定了生态驾驶策略,以使交通平稳并减少信号交叉点的能量融合和排放。这项研究的第一部分(Zhang and du,2022)为以生态驾驶(PCC-edriving)开发了一种新颖的以排为中心的控制,考虑到涉及连接和自动驾驶汽车(CAVS)和人类驱动的车辆(HDVS)的混合流动。此PCC涡流是通过混合模型预测控制(MPC)系统来数学实现的,并通过基于主动集的最佳条件分解算法(AS-OCD)解决。它生成离散的控制定律,以使排接近,根据需要将其分为子平原,然后平稳有效地通过交叉点。尽管数值实验验证了有效性,但未研究混合MPC系统和溶液算法的理论特性。因此,本研究的第二部分侧重于这些理论分析。主要是,我们首先分析并证明了MPC的顺序可行性和混合系统切换可行性,以确保混合MPC系统的控制连续性。接下来,我们考虑了CAV控制不确定性,并证明了强大的MPC控制器的输入到州稳定性。这些证据理论上确保了混合MPC系统的有效性和鲁棒性。最后,我们证明了AS-OCD算法的解决方案最优性和收敛性。它证实,AS-OCD算法可以通过线性转化性速率找到MPC优化器的全局最佳解决方案。
印度是全球最大的农用车市场,据业内估计,其销量从 2011 年到 2022 年翻了一番,并在 2022-23 年创下 95 万辆的历史新高,同比增长 12%。因此,农业部门约占印度柴油总消费量的 13%(https://pib.gov.in/newsite/printrelease.aspx?relid=102799),即 2022-23 年约为 1100 万吨。根据 IEA 2021 年的报告,能源需求持续增加(2021 年能源需求与 2019 年相比增长约 4.6%),这表明这种情况会导致温室气体 (GHG) 进一步增加。超过 196 个国家在 COP-21(2016 年巴黎协议)上同意通过控制温室气体将全球气温升幅限制在 1.50 摄氏度以下。与其他发达国家一样,印度也采取了多项举措,如电动汽车政策、替代燃料政策、鼓励可再生电力生产等,旨在到 2030 年将温室气体排放量减少到 2005 年水平的 33-35%。然而,非公路运输领域是一个典型领域,未来一年或几十年将依赖柴油驱动的原动机。在此背景下,制造商正在致力于各种技术改进,以减少燃料消耗/二氧化碳排放,这也将有助于降低整体车队运营成本。
至少符合 23.4.2.1.5.1.2 中规定的 2 级要求。注 1:1 级可获准在单个国家或地区空中航行协议条款内使用。S 模式 1 级应答器包含 S 模式应答器与 SSR S 模式询问器兼容运行的最低限度的功能集。它旨在防止 2 级以下与 SSR S 模式询问器不兼容的应答器类型的激增。注 2:2 级能力要求旨在确保广泛使用 ICAO 标准应答器能力,以便在全球范围内规划 S 模式地面设施和服务。该要求也不鼓励最初安装 1 级
对于由美国商务部、美国联邦航空管理局 (FAA) 和美国联邦通信委员会 (FCC) 等其他美国机构监管的太空运营,NASA 将听从这些机构的意见。作为机构间磋商的一部分,为了促进安全和可持续的太空运营,NASA 合作伙伴(如 FAA 和 FCC)要求 NASA 审查商业太空运营商向美国政府监管机构提出的许可证、有效载荷和/或政策申请。除了这些监管机构要求的信息外,NASA 还准备了各种类型任务的信息示例,这些信息对于加快 NASA 的审查非常有价值。当前的示例可在 https://www.nasa.gov/recommendations-commercial-space-operators 找到。欢迎商业太空运营商就这些示例联系 NASA。