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使用高斯进程回归机器学习模型的Flyrock投掷预测
I.引言Flyrock是爆炸启动时远离采矿区的岩石质量。通常考虑的第一个参数是：负担，爆炸孔直径，深度，粉末因子间距，茎，爆炸性材料类型和sub-drill在Flyrock预测期间是可控参数。此外，爆炸工程师无法影响的岩石性能是无法控制的参数，例如压缩间距和岩石的拉伸强度。因此，爆炸工程师必须更改第一个参数，以最大程度地减少flyrock掷距离。设计了各种经验方程，以设想由爆破操作[1]，[2]产生的fly架。经验模型是根据flyrock上的几个现场实验的有效参数开发的，即孔直径，爆炸性，茎，负担的密度，弹出材料，粉末因子和孔长度的初始发射速度。因此，这些经验方程的性能预测能力在许多情况下不是很有效[2]，[3]。
G7 广岛人工智能进程 G7 数字和技术部长声明
开发、部署和使用先进的人工智能系统，特别是基础模型和生成式人工智能。这些指导原则将成为开发先进人工智能系统的组织的国际行为准则的基础。我们还将继续考虑与知识产权有关的问题，例如版权保护和与数据保护有关的问题，作为这些原则的一部分。
PKD-MFF 信号轴将线粒体裂变与有丝分裂进程联系起来
Evanthia Pangou, 1,2,3,4,9 Olga Bielska, 1,2,3,4,9,10 Lucile Guerber, 1,2,3,4 Stephane Schmucker, 1,2,3,4 Arantxa Agote-Ara´ n, 1,2,3,4 Taozhi Ye, 1,2,3, Yong Ligta, 13, 13-3 1,2,3,4 Erwan Grandgirard, 1,2,3,4 Charlotte Kleiss, 1,2,3,4 Yansheng Liu, 5 Emmanuel Compe, 1,2,3,4 Zhirong Zhang, 1,2,3,4 Ruedi Aebersold, 6,7 Romeo Ricci, 1,2,8,3,13, * Sumara * 1 Institut de ´ ne ´ tique et de Biologie Mole ́ culaire et Sellulaire (IGBMC), Illkirch, France 2 Center National de la Recherche Scientifique UMR 7104, Strasbourg, France 3 Institut National de la Sante ́ et de la Recherche Medicale U964, Strasbourg University, Strasbourg, France France 5 Cancer Biology Institute, Yale School of Medicine, West Haven, CT, USA 6 Institute of Molecular Systems Biology, Department of Biology, ETH Z € urich, Z € urich, Switzerland 7 Faculty of Science, University of Z € urich, Z € urich, Switzerland 8 Laboratoire de Biochimi de Biologie Hospital, New Molecular Hospital bourg, France 9 These authors contributed equally 10 Present address: Buck Institute for Research on Aging, Novato, CA, USA 11 Lead contact *Correspondence: ricci@igbmc.fr (RR), sumara@igbmc.fr (IS)
周一经济路线图正在制定中，以加快 EPFO 的进程......
2024 年 12 月 30 日 – 星期一 经济 正在制定加快 EPFO 索赔结算的路线图 劳工和就业部成立了一个由五名成员组成的委员会，提出一项路线图，以加快雇员公积金组织 (EPFO) 的自动索赔结算流程并取消人工干预。一位高级政府官员告诉 ET：“我们的想法是让自动索赔结算流程在技术上更加精明和无缝，同时大幅减少拒绝。”此举将使超过 7500 万 EPFO 用户受益。该官员表示，该委员会由该部的财务顾问 G Madhumita Das 领导，预计将在下个月中旬提交报告。 https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/policy/road-map-in-works-to-speed-up-epfo-claim-settlements/articleshow/116774672.cms 德勤：受高消费推动，印度经济在 2025 财年增长 6.5-6.8% 德勤周日表示，受国内消费推动，印度经济本财年可能增长 6.5-6.8%，2026 财年增长略高至 6.7-7.3% 之间。德勤印度经济学家 Rumki Majumdar 表示，2025 财年上半年的增长速度低于预期，因为选举不确定性以及随后的大雨和地缘政治事件导致的经济活动中断，拖累了国内需求和出口。不过，印度在某些值得注意的领域继续表现出韧性——无论是消费趋势、服务业增长、高价值制造业在出口中的份额不断上升，还是资本市场。https://www.business-standard.com/economy/news/indian-economy-to-grow-at-6-5-6-8-in-fy25-on-high-consumption-deloitte-124122900142_1.html 金融 RBI 创新中心为零工试行数字无抵押贷款 两位知情人士透露，印度储备银行创新中心 (RBIH) 已与数字贷方 Vivifi Finance 合作开展一项试点项目，向零工提供无担保贷款。两周前启动的试点旨在创建一个数字平台，为 Ola 和 Uber 等出租车应用程序的司机、Swiggy 和 Zomato 雇用的送餐司机以及其他临时工提供贷款。一位知情人士表示：“印度储备银行创新中心正在与 Vivifi Finance 和其他三个零工平台进行试点，使用替代数据为这些零工工人提供担保。”“我们的想法是将他们带入正规银行渠道，并根据这些数据为他们提供信贷。”https://economictimes.indiatimes.com/industry/banking/finance/banking/rbi-innovation-hub-pilots-digital- unsecured-loans-for-gig-workers/articleshow/116775810。cms 提高 FCNR 利率未能带来资金 印度储备银行 (RBI) 允许银行在特定时期内提供更高的外币存款利率，以吸引资本流动，但自该计划宣布以来的三周内，似乎很少有人接受。银行家们表示，卢比最近的大幅下跌以及美国和印度之间利差的缩小将使吸引储户变得更加困难。
迈向广岛人工智能进程准则...
2024 年意大利担任 G7 主席国的优先事项之一是推动通过和实施《广岛人工智能进程先进人工智能系统开发组织国际行为准则》，该准则是 G7 广岛人工智能进程的成果，受到欢迎。应 G7 成员国的要求并根据《特伦托宣言》（2024 年 3 月 15 日）的承诺，意大利担任主席国期间的 G7 数字和技术工作组呼吁经合组织确定和制定适当的机制，以监督选择实施《行为准则》的组织自愿实施《行为准则》。G7 领导人在普利亚公报中重申了与经合组织合作制定报告框架的承诺。
区域规划进程
根据输电系统规范 [1] (TSC) 第 3C.3.3 节，输电商必须在每年 11 月 1 日向安大略能源委员会 (OEB 或委员会) 提交年度报告，说明其各自区域的区域规划状况。这是 Hydro One Networks Inc. (Hydro One) 制作的第 11 份年度状况报告，它提供了 2023 年 11 月至 2024 年 10 月期间区域规划活动状况、建议的区域计划和成就的最新情况。迄今为止的进展：根据规划流程工作组 (PPWG) [2] 制定的流程，21 个地区的第一轮和第二轮区域规划分别于 2017 年和 2023 年成功完成。第三轮区域规划目前正在进行中。在这些区域规划周期中，我们吸取了一些教训，Hydro One 也对流程进行了改进。例如，最近在加强电力规划与市政和天然气规划之间的协调方面做出了改进。 2022 年 12 月，OEB 的区域规划流程咨询小组 (RPPAG) 发布了一份市政信息指南，名为“改善安大略省的电力规划流程：加强市政当局与电力部门实体之间的协调”。本指南提供了相关市政规划信息的列表，这些信息将帮助地方配电公司 (LDC) 为区域规划目的制定更准确的负荷预测。2024 年，Hydro One 输电公司创建了一个新模板，市政规划人员可以使用它来提供此输入。该模板与指南一致，是市政当局向 LDC 提供规划信息的有效且高效的方式。Hydro 在加强与市政当局的协调方面采取的另一个措施是积极参与区域规划网络研讨会。例如，2023 年 4 月，Hydro One 在“安大略省市政协会 (AMO) 安大略省区域规划网络研讨会”上进行了演讲，以进一步提高市政当局对区域规划流程和市政信息指南的认识。 Hydro One 目前正在与 AMO 再次合作，计划于 2025 年举办第二次网络研讨会，讨论区域规划流程、市政信息指南以及 Hydro One 为持续提高市政当局的认识和教育而准备的新模板。Hydro One 还与 Enbridge Gas Inc. 合作，以加强天然气和电力部门之间的协调。今年，Hydro One 继续与 Enbridge 讨论如何促进协调，并向 Enbridge 提供有关电力和天然气需求预测以及系统容量和限制的反馈，以便 Hydro One 和 Enbridge 都可以将其纳入各自的规划目的。Hydro One 进行的另一个改进领域是继续完善需求评估 (NA) 和区域基础设施规划 (RIP) 报告。一些关键更新包括 NA 报告中新增的“敏感性分析”部分（从第三周期伯灵顿至南蒂科克区域 NA 报告开始）、关于“合适规模”设备更换主要输电资产的继续理论和文件，以及各种更新，使报告更易于阅读，例如附加相关报告的超链接和包含该地区市政当局列表的附录。
联合国大会第四次预防和控制非传染性疾病高级别会议筹备进程
EB156 - 联合国大会第三次非传染性疾病问题高级别会议政治宣言的后续行动 • 通过加强糖尿病的预防和控制来减轻非传染性疾病的负担 • 口腔健康 • 加速消除宫颈癌这一公共卫生问题的全球战略及其 2020-2030 年期间的相关目标和具体目标 • 预防和控制非传染性疾病全球协调机制在世卫组织非传染性疾病多利益相关方参与工作中的作用
纤溶酶原激活剂抑制剂1通过促进程序性细胞死亡 - 凸的表达1
记录的版本：此预印本的一个版本于2024年10月5日在自然通讯上发布。请参阅https://doi.org/10.1038/s41467-024-52960-9。
tc-ltio：激光雷达和视觉进程降解环境的紧密耦合激光偶尔惯性进程
自动移动机器人在交付，制造，耕作，采矿和太空探索的自动化中起着重要作用。尽管这些机器人在传统上依靠其与GNSS/INS系统的本地化[1]，但在室内，室内，屋顶或茂密植被的区域，在发生信号损失的情况下，会出现挑战。为了克服这一限制，已经提出了同时定位和映射（SLAM）[2]方法。猛击通常将其分为光检测和范围（LIDAR）大满贯和视觉猛击，具体取决于所用的主要传感器。LIDAR SLAM在涉及敏捷运动和复杂结构化环境的场景中具有很高的精度和鲁棒性，这是由于其能力直接使用多个射线直接测量对象和传感器之间的距离[3]。但是，由于LiDar SLAM通过匹配每种结构扫描来执行定位，LIDAR的大满贯可以在无结构的场景中退化，例如隧道，庞大的平面和走廊[4]。另一方面，视觉猛击，利用RGB图像的纹理信息可以在无结构环境中起作用，因为它依赖基于纹理的特征，即使在缺乏明确的结构元素的场景中，也可以提取这些特征[5]。然而，视觉大满贯的规模估计有弱点，并且可以在照明条件下快速变化。为了解决LiDAR和Visual Slam的局限性，已经提出了各种LiDAR视觉大满贯方法，这些方法同时整合了LiDar和Visual Sensor的信息[6-8]。这些方法可以有效地处理结构和，因为这些方法大多数都依赖于松散耦合的方式（系统间融合）[6，7]，这两个系统中的故障都会导致总体猛击失败。为了解决松散耦合方式的弱点，已经提出了紧密耦合的方法（功能间融合）[8]。