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机场协作决策 - 代尔夫特理工大学资料库
为了密切监控飞机的旅程，我们定义了 16 个里程碑。这些里程碑提供了一个通用定义，所有利益相关者都会遵循这个定义 [22]。A-CDM 中的一个关键里程碑是目标起飞时间 (TOBT)。TOBT 是飞机预计准备就绪的时间，所有舱门都关闭，登机桥都拆除。机场利益相关者使用 TOBT 来规划他们的活动。ATC 使用 TOBT 进行起飞前顺序规划系统，该系统确定飞机从跑道起飞的最佳顺序。周转协调员根据他掌握的周转过程（如餐饮、清洁、加油和乘客登机）的进度信息来更新 TOBT。然而，这些 TOBT 更新中的大部分发生在周转的最后 10 分钟内。这些最后一刻的更新会打乱机场利益相关者的日程安排，从而降低效率。
最终符号 - 自动施加 - 刹车系统 -
1 https://crashstats.nhtsa.dot.gov/api/public/public/viewpublication/813079行人交通事实2019年数据，2021年5月。2 ID。 ，表1行人死亡2010 - 4,302，2019 - 6,272。 3向前碰撞警告（FCW）系统使用传感器检测到车辆前面的对象并为驾驶员提供警报。 FCW系统能够使用传感器的输入来确定其前面对象的速度以及车辆和对象之间的距离。 如果FCW系统确定车辆和物体之间的闭合距离和速度可能是碰撞的，则该系统旨在诱导车辆操作员立即避免前向崩溃的响应。 FCW系统可能会发现即将发生的任何数量道路障碍物（包括车辆和行人）的碰撞。 当今使用中的警告系统为驾驶员提供了视觉警告信号，例如仪表板上或附近的亮点，听觉信号或触觉信号，该信号向驾驶员提供触觉反馈，以警告驾驶员即将发生的碰撞，以便驾驶员可以干预。 FCW系统不会制动车辆。2 ID。，表1行人死亡2010 - 4,302，2019 - 6,272。3向前碰撞警告（FCW）系统使用传感器检测到车辆前面的对象并为驾驶员提供警报。FCW系统能够使用传感器的输入来确定其前面对象的速度以及车辆和对象之间的距离。如果FCW系统确定车辆和物体之间的闭合距离和速度可能是碰撞的，则该系统旨在诱导车辆操作员立即避免前向崩溃的响应。FCW系统可能会发现即将发生的任何数量道路障碍物（包括车辆和行人）的碰撞。当今使用中的警告系统为驾驶员提供了视觉警告信号，例如仪表板上或附近的亮点，听觉信号或触觉信号，该信号向驾驶员提供触觉反馈，以警告驾驶员即将发生的碰撞，以便驾驶员可以干预。FCW系统不会制动车辆。FCW系统不会制动车辆。
全球参与中的制导和导航...
在存在不必要的干扰（例如风）和飞行器模型中的不确定性（例如空气动力学特性中的错误）的情况下实现制导命令。导航、制导和控制可以松散或非常紧密地耦合。松散耦合的系统可能类似于大型水面舰艇。舰船的导航系统确定当前位置、速度和航向。可以执行相当简单的制导计算来确定到达下一个目标位置的最有效的“大圆”路线。在这种情况下，控制系统是舰船的舵和轴，并发出命令以达到制导计算指示的所需速度和航向。然而，高速机动再入飞行器需要紧密耦合的系统。飞行器可以利用 INS 或 GPS 的测量值进行导航；同时，它可以根据更新的导航计算修改制导命令，并同时使用这些计算来评估控制律对飞行器的操纵效果，并在导航测量中出现错误时修改命令。
密尔沃基市和县销售税和养老金改革
2023 Act 12 Act 12授权一流的城市（通常只有密尔沃基市）采用一个或饮食，以市政销售和使用税为2.0％，但符合以下条件：（a）销售和使用税收税收税收和使用税收征收的税收税收税收和使用税收税收税收税收和使用税收税收税收。 （b）纽约市选举为所有新员工，包括目前参与城市退休系统的其他实体的员工加入威斯康星州退休系统（WRS）； （c）从2025年开始，纽约市根据该法案支付根据该法案所需的年度金额，以根据城市退休制度下的无资金精算性赔偿责任，直到该系统确定该制度的行为将获得充分资金的第一年。密尔沃基市于2024年1月1日加入WRS。允许使用该法案规定，在每年，该市必须利用市政销售产生的收入，并使用税款如下：
在CT检查儿童和年轻人的辐射暴露后的脑癌：Epi-CT队列研究的结果
方法，我们从九个欧洲国家组合了这项研究研究的数据。符合条件的参与者在1977年至2014年之间有22岁之前至少进行了一次CT检查，以前没有诊断出癌症或良性脑肿瘤，并且在第一次CT之后至少在5年后还活着且无癌。通过276家医院的放射学信息系统确定参与者。参与者与癌症和生命状况的国家或区域登记处有关，符合条件的病例是根据谁的国际肿瘤疾病分类的脑癌患者。神经胶质瘤分别分析到所有脑癌。使用历史机器设置和大量CT图像重建器官剂量。通过线性剂量反应建模计算每100 mGY累积脑剂量的脑癌的过量相对风险（错误）。结果是在第一次以电子记录的CT检查后5年的排除期之后，首次报道了脑癌的诊断。
模式识别信 - usiena air
尽管开发了用于合成图像归因的多种方法，但其中大多数只能归因于训练集中包含的模型或体系结构生成的图像，并且不适用于未知体系结构，从而阻碍了其在现实世界中的适用性。在本文中，我们提出了一个依赖暹罗网络来解决合成图像对生成它们的体系结构的开放设定归因的问题。我们考虑两个不同的设置。在第一个设置中，系统确定是否由相同的生成体系结构产生了两个图像。在第二个设置中，系统验证了用于生成合成图像的体系结构的主张，并利用由声明的体系结构生成的一个或多个参考图像。提出的系统的主要优势在于它在封闭和开放式场景中都可以操作的能力，以便输入图像（查询和参考图像）可以属于训练期间考虑的体系结构。实验评估包括各种生成架构，例如gan，扩散模型和变压器，重点关注合成面部图像产生，并在封闭和开放设定的设置以及其强大的概括能力中确认了我们方法的出色性能。
使用子空间技术在脑电图中与任务无关的人特异性签名的证据
摘要 - 电脑摄影（EEG）信号是其他生物识别技术的替代方案，因为它们的保护源于SPOOFIF。以前的研究集中在通过分析任务/条件特异性脑电图来捕获个人变异性。这项工作试图通过标准化相关方差来模拟独立于任务/条件的生物特征特征。朝向这个目标，本文从基于子空间的文本独立说话者识别中扩展了想法，并提出了用于建模多渠道脑电图数据的新型修改。所提出的技术假设生物特征识别信息存在于整个脑电图信号中，并在高维空间中跨时间积累统计。然后将这些高维统计数据投影到保留生物识别信息的较低维空间。使用所提出的方法获得的较低维嵌入显示为任务是独立的。最佳的子空间系统确定精度为86的个体。4％和35。在数据集中分别使用30和920受试者的数据集使用仅使用9个EEG通道。本文还提供了有关子空间模型在培训期间未见任务和个人的可扩展性以及子空间建模所需的渠道数量的见解。
使用GAN歧视器检测...
印度摘要 - 随着数字内容产生的增加，深层假图像已成为日益关注的问题，对隐私，安全性和信誉构成威胁。本文介绍了基于生成对抗网络（GAN）的深假伪造图检测工具的研究，该工具的目的是将真实图像与合成生成的图像区分开。通过利用深度学习，特别是GAN框架的歧视者，该系统确定了深层假图像中的不一致之处，为在媒体验证，网络安全和法律应用等各个领域提供可靠的检测提供了可靠的检测。我们的系统采用了发电机 - 歧视器架构，在该架构中训练了鉴别器以识别发电机生成的假图像，从而提高了其发现深色伪造的Telltale迹象的能力。在真实图像和虚假图像的广泛数据集上进行了培训，该模型能够学习细微的差异并准确地标记合成内容。该工具的目标是增强操纵图像的检测，这是需要图像真实性验证的帮助扇区。关键字 - 深处伪造，深伪，对抗网络，机器学习，生成对抗网络（GAN）
自动测试管的机器人操纵器的开发
摘要：近年来，机器人技术在各个制造业中都经历了重大的发展和广泛的应用。这一进步是由人工智能和计算机视觉等技术中突破的整合所驱动的，从而使机器人在执行特定任务时变得更加聪明和适应。因此，将机器人纳入人类生产和研究活动的需求得到了加速。具体来说，在化学相关的行业中，减少或避免与化学物质的直接接触对于确保表演者的安全至关重要。在实验室环境中，已经出现了自动化任务，例如使用机器人臂的化学管布置，以提高安全性并节省研究人员的时间。以这个概念为基础，本文提出了一个机器人系统，该系统是将离心管排成托盘的实验室助理。该系统由一个5度自由的机器人组，反应堆X-150，以及深度摄像头D435和计算机视觉模型Yolov8组成。通过从Yolov8收集图像识别信息并将其与深度摄像头数据结合进行分析，系统确定管子的位置和方向，然后将其传输到机器人以进行布置过程。这种综合方法旨在提高处理离心实验的安全性。