摘要 - 为了克服自动飞行中无人驾驶汽车(无人机)避免障碍物的挑战,本文提出了双重体验注意力卷积软卷积 - 批评者(DAC-SAC)算法。该算法与卷积网络集成了双重体验缓冲池,自我注意力的机制和软性批判性算法。由于缺乏成功的培训数据,双重体验缓冲池用于解决无效的无人机培训问题。为了克服处理图像数据中原始软演员 - 批评(SAC)算法的缺点,应用了卷积神经网络(CNN)来重建参与者和评论家网络,从而可以更好地提取图像特征提取和分类。此外,通过向网络添加卷积自我发项层来采用一种自我注意的机制。此修改可以根据不同输入图像特征对注意力重量进行动态调整,从而有效解决与焦点相关的挑战。进行了两个模拟实验,并且在处理未知环境时,DAC-SAC算法在已知环境中达到99.5%的成功率,成功率为84.8%。这些结果证实,即使将深度图像作为输入,提出的算法也可以避免无人机的自主障碍。
纽约市英语(NYCE)是北美方言中最受研究的品种之一,也是流行的想象中最臭名昭著的人之一:它既高度可识别又高度污名化(Niedzielski和Preston 2003)。这种显着性和污名使NYCE成为了索引过程和语言意识形态的丰富网站,以实现本地人和非本地人的语言。一种通用的语言意识形态是,纽约市在整个城市的五个行政区中都显示了可靠的地理变化,我们称之为自治市镇的口音意识形态(BAI)。然而,说话者的民间意识形态并不总是像Bai一样与可用的语言证据保持一致。本文通过调查听众是否可以准确地将纽约说话的人与他们的本地自治市镇相匹配,探讨了BAI的语言现实,引起了人们的态度。引起了人们的态度。
领导力问题是经合组织进行的最新国际研究表明,有效的学校领导力通过影响教师的动机和能力以及学校的气候和环境而在改善学校成果中起关键作用。1由华莱士基金会委托委托学校领导的研究项目发现,领导力的总(直接和间接)影响仅次于与学校相关的因素之间的教学 - 对学生学习的影响,占学校总效应的25%。2项目的研究人员指出,在研究的六年中,没有发现一个实例“在没有才华横溢的领导下,改善了其学生的成就记录”。3在学校的改进中,“领导力是催化剂”。 43在学校的改进中,“领导力是催化剂”。4
执行总结本文的目的是为整个系统范围内的总体框架和逻辑模型设定良好的计划解决健康不平等,并降低患心血管疾病,呼吸道疾病和癌症的风险。Be Fell程序将在整个系统范围内,整合现有的Worktreams和所有HWB合作伙伴的输入。该计划称为“保持良好”与浸入休闲服务的品牌相符,并为自治市镇的预防工作提供了可识别的重点。它的核心信息与生命5 - 五个行为风险因素变化的基于证据的综合,这将对预防产生最大的影响,并减少大多数长期条件的发展:
•恩菲尔德的人口估计为2023年为327,429,自2013年以来增加了5,675或1.8%。•恩菲尔德(Enfield)的儿童和年轻人比例比区域和民族平均值更高,尽管很小的孩子和年轻人的人数已经下降。•女性居民在20岁及20岁以上的人中的男性人数超过男性,而年轻人的相反是相反的。•截至2021年3月,估计有40%的恩菲尔德居民出生于海外,其中15%(约49,000人)出生在欧盟国家。•31%的人口是白人英国人,在其他白人群体中有21%,有6%是混合种族,12%的亚洲人,18%的黑人和12%的人在其他族裔中识别。•最大的族裔群体是土耳其或土耳其的塞人(7.6%)和其他白人(7.5%)•恩菲尔德居民在2021年的人口普查中以一种主要或唯一的语言称呼为主要或唯一的语言。希腊语(1.6%)。在恩菲尔德学童中,有51%的人说英语作为第一语言,尽管已经在学生记录中记录了195种语言或方言•截至2021年,基督教是最丰富的宗教(46%的居民),其次是宗教(20%)和伊斯兰教(19%)。超过10,000名居民遵循一种“其他”宗教,其中大多数(8,000岁以下)是Alevi。比在伦敦和整个国家中,恩菲尔德居民的比例更高。社会经济与健康•根据2021年的人口普查,估计有0.9%的恩菲尔德居民是同性恋或女同性恋,另外0.8%的居民为双性恋,而0.5%的居民具有“其他”方向。这个人口普查问题是自愿的,有9.7%的受访者拒绝回答。•2021名受访者中有1.1%给予其性别认同,而不是出生时分配的性别。再次,这是16岁及以上的人的自愿性问题,其中8.6%的人拒绝回答。•截至2021年,恩菲尔德(Enfield)居民(所有年龄段)的居民(所有年龄段)的人口占人口的残疾,比英格兰和威尔士的比例低。•2021年3月正式居住的家庭数量约为121,000 - 这被认为低于目前的数字,因为在人口普查期间有一些迁移(发生在锁定期间)。•平均家庭规模为2.7人 - 高于伦敦和英国的平均值。超过1%的家庭包含八个以上的成员。•与66岁及66岁以上的单人家庭数量一样,具有非依赖(成人)儿童的家庭的数量和比例也增加了。
政策解释是描述自治系统行为的过程,在有效地将代理商的决策理由与人类合作者联系起来,对安全现实世界的部署至关重要。在有效的人类机器人团队中更为至关重要,良好的沟通允许团队通过在团队内实现价值一致性在不确定的情况下成功地适应和进步。本论文提出的提议是通过开发以人为以人为本的可解释的AI(XAI)技术来改善人机团队的,该技术使自主代理人能够通过多种方式来传达其cap骨和局限性,并教学和实现人类团队的行为作为决策Sys-tems-tems-tems-tems-tems-tems-tems-Tems和Manders belds buits ind buits int y hiri systyst in hri hri hri hri hri hi ri hri hi ri hi ri hi ri。
现有文献解决了这些挑战的各个方面。一方面,研究重点是过渡到低碳能源系统的策略,突出了可再生能源和新兴技术的作用。另一方面,一项更加地缘政治的研究研究了与欧洲对外部供应商(尤其是俄罗斯)的依赖相关的风险,以及对欧盟外交政策的影响。然而,对最近的能源危机如何重新定义战略自治的概念和影响欧洲的长期政策的概念的系统性理解仍然存在很大的差距。缺乏综合观点,它将来源多样化,技术创新和成员国之间的政治协调的挑战联系起来。
木原 淳(自治医科大学医学部病理学讲座 横浜市立大学医学部・大学院医学研究科分子病理学教室) Atsushi Kihara(Department of Pathology, Jichi Medical University, Tochigi, Japan Department of Molecular Pathology, Yokohama City University, Kanagawa, Japan)