引言 软交互设备正变得越来越流行,因为它们提供了独特的功能,并且可以无缝嵌入到要求苛刻的物理环境中。除了柔性设备之外,人们还探索了各种各样的软界面,包括可拉伸物体[61]、适形皮肤穿戴界面[59]、电子纺织品[3,21]和变形设备[8,37,42,66]。这些设备通常使用丝网印刷[38,62]、缝纫[13]或硅胶铸造[8,34,59,67]等技术制作。这些技术虽然用途广泛,但却很复杂且耗时,因为它们通常需要大量的手动步骤、专业知识和先进的设备。例如,创建一个丝网印刷或硅胶铸造的电路通常需要几个小时。这极大地限制了研究和创客社区探索新的软设备和交互。
2 详细描述 ................................................................................................ G-1 2.1 协议基本规则 ................................................................................ G-1 2.2 数据包结构描述 .............................................................................. G-2 2.2.1 消息建立字段 ................................................................ G-2 2.2.2 控制信息字段 ...................................................................... G-2 2.2.3 地址信息字段 ...................................................................... G-2 2.2.4 数据字段 ............................................................................. G-2 2.2.5 消息终止字段 ...................................................................... G-3 2.3 广播数据包 ............................................................................................. G-3 2.4 网络时序考虑 ............................................................................. G-4
1.0简介卫星通信是一项有前途的技术,因为它能够为大量具有高数据速率服务的用户服务。尽管光纤链接大量部署,但由于其固有的长距离通信的固有优势,卫星通信技术被认为占主导地位行业(Jayadev,2011年)。更高容量卫星链路的用户需求的几何增加激发了卫星操作员以更高频段(例如KA波段及以上)操作以适应必要的数据速率(Leshan等人。,2016年)。移动到这些较高频段采用了通信系统设计,这些设计需要在发射器和接收器之间开发链路预算。这些设计在接收器的解调器上提供了足够的信号水平,以达到所需的性能和可用性水平(Pratt等,2003)。可以使用位错误率(BER)和载波(C/N)比率评估链接的卫星系统性能。成功设计沟通链接涉及许多因素,例如各种损失以及天线功率和增益(Kilcoyne等人。,2016年)。
2 详细描述 ................................................................................................................ G-1 2.1 协议基本规则 .............................................................................................. G-1 2.2 数据包结构描述 .............................................................................................. G-2 2.2.1 消息建立字段 .............................................................................. G-2 2.2.2 控制信息字段 .............................................................................. G-2 2.2.3 地址信息字段 .............................................................................. G-2 2.2.4 数据字段 ...................................................................................... G-2 2.2.5 消息终止字段 .............................................................................. G-3 2.3 广播数据包 ................................................................................................ G-3 2.4 网络时序考虑 .............................................................................................. G-4
我们同意各方的观点,即召集当局的行动含糊不清,需要将记录退还给召集当局进行新的审判后处理。我们注意到,根据裁定的降级,审判中裁定的刑期超出了特别军事法庭的管辖范围。本案的军事法官判处上诉人扣发 1,721.00 美元的工资,为期八个月,这相当于上诉人 E-4 级时每月基本工资的三分之二。根据军事法庭规则 (RCM) 1003(b)(2),“最高扣发金额应根据被告被降级的级别确定。”在本案中,上诉人被降级为 E-1;因此,可以裁定的最高扣发金额为每月 1,190.00 美元的工资,为期八个月。
作为在线平台的透明度要求是什么?期间:如果您打算更改一般条款和条件,则必须至少提前15天通知业务用户。在您终止提供的服务的地方,必须在终止生效前30天提供相应的业务用户,并提供终止原因的说明。限制,暂停或终止服务原因的说明,您必须以一般条款和条件列出您提供给企业用户的服务的暂停,限制或终止的理由。例如,如果您(暂时)删除产品或服务,请关闭企业用户的帐户或与业务用户终止整个合同。如果您决定限制,暂停或终止服务,则必须提供理由陈述。您必须在持久媒介(例如通过电子邮件)上向业务用户提供此原因。不平等的治疗方法:您必须在一般条款和条件下包括对任何类型的不平等处理的描述(例如,与企业用户的产品相比,对您自己的产品的不同处理)您提供或可能给予或可能给予。您还必须陈述申请或能够申请不平等待遇的主要考虑因素。排名的主要参数:您必须在确定排名的一般术语和条件下清楚地指出。对其他销售渠道上使用不同条款和条件的限制:如果您对企业用户在提供与在线平台上相同的商品和服务时可能应用的条款和条件相关的条款和条件限制,则必须在一般条款和条件下说明这一点,并解释为什么要施加这些限制。这意味着您必须列出确定排名的主要参数,包括这些主要参数相对重要的原因,而不是其他参数。处理投诉:您必须在一般条款和条件下包括企业用户如何访问您的内部投诉处理系统及其运作方式。
纽约,纽约,2025年3月5日 - ACM,计算机协会,今天,Andrew G. Barto和Richard S. Sutton是2024 ACM A.M.的接受者图灵(Turing)因发展强化学习的概念和算法基础而奖。在从1980年代开始的一系列论文中,Barto和Sutton介绍了主要思想,构建了数学基础,并开发了强化学习的重要算法,这是创建智能系统的最重要方法之一。Barto是马萨诸塞大学阿默斯特大学的信息和计算机科学名誉教授。Sutton是艾伯塔大学(University of Alberta)的计算机科学教授,Keen Technologies的研究科学家,AMII的研究员(Alberta Machine Intelligence Institute)。ACM A.M.图灵奖,通常称为“计算机上的诺贝尔奖”,带有100万美元的奖金,并提供了Google,Inc.提供的财务支持。该奖项以英国数学家Alan M. Turing的名字命名,他阐明了计算机的数学基础。什么是强化学习?人工智能(AI)的领域通常与建造代理有关,即感知和行动的实体。更聪明的代理人是那些选择更好的行动方案的代理商。因此,某些行动方案比其他行动更好的概念是AI的核心。奖励 - 从心理学和神经科学中借来的一个术语 - 指示提供给与其行为质量相关的代理商的信号。强化学习(RL)是学习信号更成功地学习的过程。从奖励中学习的想法已经熟悉了数千年。后来,艾伦·图灵(Alan Turing)1950年的论文“计算机和智能”,解决了“ can can
摘要视频会议系统为最终用户提供的经验质量(QOE)部分取决于正确估计发件人和接收器之间的瓶颈链接的能力。实时通信(RTC)的带宽估计仍然是一个重要的挑战,这主要是由于不断发展的杂项网络架构和技术。从ACM MMSYS 2021举办的第一个带宽估计挑战中,我们了解到,在模拟中训练经过加固学习(RL)训练的带宽估计模型,以最大程度地提高基于网络的奖励功能,这可能是现实中的选择,因为SIMP-to-to-Real差距和与用户perce perce perce perce perce perce perce qoe qoe的难以使基于网络的奖励难以使基于网络的奖励变得良好。这个盛大的挑战旨在通过使用离线RL和一个现实世界中的数据集将奖励最大化与具有高度相关性的Microsoft团队中的主观音频/视频质量相关的真实奖励数据集来提高带宽估计模型设计。提交给大挑战的所有模型在我们的仿真平台上进行了初步评估。对于在各种网络条件下进行临时波动的全面评估,通过使用每个模型在12天的时间内对我们的地理分布式测试台进行了进一步评估,在我们的地理分布式测试中进行了进一步评估。获胜模型显示出可与发布数据集中的顶级行为策略提供可比的性能。通过利用现实世界数据并将客观的音频/视频质量分数作为奖励,离线RL可以促进RTC的竞争带宽估计器的开发。
这又是 ICCAD 创纪录的一年!我们收到了 750 份最终提交的论文,分为 18 个分会,并由来自学术界和工业界的 349 名杰出国际 TPC 成员进行评审。TPC 会议在线进行,双盲评审过程的质量没有受到影响。最终,172 篇论文被接受,竞争录取率为 22.9%。分会分为 39 个会议,中间穿插海报会议。我们还收到了创纪录的 29 份特别会议和教程提案提交。最终,9 个特别会议和 2 个嵌入式教程被接受,28 篇受邀论文被纳入会议记录。这些特别会议和教程完美地补充了常规会议,形成了强大的技术 ICCAD 2023 计划!
在过去十年中,“微出行”一词已灵活地涵盖各种小型联网车辆,用于短距离运送人员和货物。电动滑板车和自动送货机器人等服务被誉为解决汽车拥堵和公共交通不足的双重问题的答案,它们迅速发展成为城市计划的焦点,促进了美国各城市的经济发展、可持续发展和交通。例如,匹兹堡市长比尔·佩杜托(Bill Peduto)简要总结了政府参与共享微出行等创新计划的吸引力。“你可以设置繁文缛节,也可以铺开红地毯。如果你想成为 21 世纪的技术实验室,你就铺上红地毯” [53]。佩杜托市长和许多其他政府代表都认为监管可能会扼杀商业进步,他们热情地将自己的城市作为试验台,以获得对支持发展所谓的新型智慧城市的认可 [29,56]。