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问题21至24参考以下信息，基于以下信息有四个问题，其中之一与之一起询问。Manjeet，Rahim，Ram和Divya是住在一个村庄的四个朋友。已知：I。每个朋友都住在一个不同的房子里 - 橙色，黄色，绿色和蓝色。II。 每个朋友都有另一个宠物 - 蜜蜂，迪，Cee和Tee。 iii。 宠物每个都以不同的东西为食 - 叶子，鱼类，蔬菜和昆虫。 iv。 Manjeet不住在蓝房子里。 V. T恤吃叶子，但不与Rahim或Divya生活在一起。 vi。 Dee不吃昆虫。 vii。 Ram住在橙色的房子里，但不拥有Cee或Tee。 VIII。 以昆虫为食的宠物不住在绿色或蓝色的房屋中。 ix。 rahim不为他的宠物喂蔬菜或昆虫，这既不是Dee也不是Cee。 21。 哪个宠物吃鱼？II。每个朋友都有另一个宠物 - 蜜蜂，迪，Cee和Tee。iii。宠物每个都以不同的东西为食 - 叶子，鱼类，蔬菜和昆虫。iv。Manjeet不住在蓝房子里。V. T恤吃叶子，但不与Rahim或Divya生活在一起。vi。Dee不吃昆虫。 vii。 Ram住在橙色的房子里，但不拥有Cee或Tee。 VIII。 以昆虫为食的宠物不住在绿色或蓝色的房屋中。 ix。 rahim不为他的宠物喂蔬菜或昆虫，这既不是Dee也不是Cee。 21。 哪个宠物吃鱼？Dee不吃昆虫。vii。Ram住在橙色的房子里，但不拥有Cee或Tee。VIII。 以昆虫为食的宠物不住在绿色或蓝色的房屋中。 ix。 rahim不为他的宠物喂蔬菜或昆虫，这既不是Dee也不是Cee。 21。 哪个宠物吃鱼？VIII。以昆虫为食的宠物不住在绿色或蓝色的房屋中。ix。rahim不为他的宠物喂蔬菜或昆虫，这既不是Dee也不是Cee。21。哪个宠物吃鱼？
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EG4电子产品很高兴介绍我们的旗舰LifePower4系列的下一个演变-LifePower4 48V电池版本2（V2）。我们采用了原始LifePower4（V1）的可靠架构，并通过尖端升级进行了增强。结果是一个简单，耐用且适应能力的电池，可满足当今不断发展的能源需求的需求。LifePower4 V2铁磷酸铁电池由（16）UL识别的3.2V棱镜细胞组成，这些细胞已在6,000个深度放电周期中测试至80％的排放深度（DOD）。细胞组成，UL识别和DOD与原始LifePower4 V1保持一致。每个电池模块在51.2V，100AH上运行，并提供5.12kWh的储能容量。此外，每个LifePower4 V2都具有10年的有限保修以及集成的BMS通信和监控。与V1相比，V2的一些重大更改包括以下内容：
偶尔纸
作为美国总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）在一月份上任第二任期，对乔·拜登（Joe Biden）政府的遗产进行了批判性评估可能有助于告知印度 - 美国双边关系。在拜登总统的领导下，印度与美国之间的双边纽带稳步发展，通过大型销售获得了动力，并受到结构连续性的加强。双边防御关系得到了加强，并建立了一个技术主导的框架，系统选择了在印度太平洋中以技术为导向的合作意图的系统。关于关键和新兴技术的计划还将注意力与双边伙伴关系中的技术和创新重定向。在特朗普的第二个任期中，印度 - 美国关系有望连续性和进一步合并。特朗普2.0可能会保持战略联系的势头，尤其是在国防合作，能源合作和技术共享等领域，同时重新校准了有关地质经济事务的方法，例如贸易，关税和印度对共享安全性的贡献。
Jiles-Atherton 磁滞模型的改进与非正弦激励下 软磁材料复杂磁滞准确模拟
输入数据： 1 ） i = 0 时刻： H (0) = 0 ， M (0) = 0 ， H m = 0 2 ）磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 ）模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 ）磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]
理事会关于人工智能的第 8 号建议（非官方翻译）
c) 人工智能参与者应根据其角色、环境和能力，持续对人工智能系统生命周期的每个阶段应用系统的风险管理方法，并在适当情况下采取负责任的商业实践来应对与人工智能系统相关的风险，包括通过不同人工智能参与者、人工智能知识和人工智能资源提供者、人工智能系统用户和其他利益相关者之间的合作。风险包括与人权相关的风险，例如安全、保障和隐私、劳工权利和知识产权，以及有害偏见。
回顾纸纸实时道路车道检测
Sevagram，Wardha指导者：H.S.Belsare摘要：在这项研究中，一种新型的自动驾驶汽车导航算法，避免了与行人和临时障碍的碰撞。提出的算法通过使用RGB-D深度传感器来预测临时障碍和徘徊的行人的位置。考虑到这些环境不确定性，介绍了唯一的临时视觉流动性规则。提出了一种深入的增强学习（DRL）算法作为决策技术（以引导自动驾驶工具无事发生）。比较了深层Q-NETWORK（DQN），双重Q-Network（DDQN）和Dueling Double Deep Q-Network（D3DQN）算法，并且D3DQN的负率最少。我们使用CARLA模拟环境测试了算法，以检查RGB-D和RGB-LIDAR的输入值。构成综合神经网络D3DQN的一系列算法被选为最佳DRL算法。在减慢城市流量的建模中，RGB-D和RGB-LIDAR产生的结果基本相同。修改了更新的儿童驾驶汽车的自动驾驶版本，以证明拟议算法的实时效率。索引术语：自动驾驶工具，深度加固学习，临时凸进，避免障碍物，车道检测，对象检测。1。引言临时或临时障碍，例如路障，坑洼，速度颠簸和漫游行人，可能会为印度和类似国家的自动驾驶车辆提供挑战。另外，自动驾驶车辆可以使用Vanet（车辆临时网络）与路边单元或另一个移动车辆进行通信，以收集有关事故，道路障碍，交通拥堵和天气状况的最新信息。这种类型的信息对于允许自动驾驶车辆安全行驶并防止道路事故也很重要。研究人员已将传感器安装在车辆上，以识别临时障碍，例如，一些研究人员使用这些传感器来指导自动驾驶车辆，例如，一些研究人员开发了一种基于智能手机的Ad Hoc-Obstacle检测算法。同时，在中央服务器上记录了有关已确定障碍物（类似位置）的信息，并用于提醒其他驾驶员在同一道路上行驶的驾驶员。