工程团队 Leandro James (SE 主管) Earl Daley (机械) Matt McKay Mike Padgen (流体学) Victor Yeh Brandon Schmitt (软件) Bryan Kirsch Mareyna Karlin Nicholas Stoffle (ARES) Brett Stroozas (OPS 主管) Steven Ormsby Stephanie Mauro (热能) HK Vogelsong (I&T 主管) Shang Wu (电气) Nghia Mai Neil Davies Aidan Remy
什么是信息驱动的护理?信息驱动的护理是一种医疗保健的方法,它利用了整个社会的数字技术快速整合,从而实现预防和精确的行动。它使用数据和最先进的分析来在几个学科和ARES上创造价值。它用于在正确的时间为合适的人提供正确的护理 - 作为精确医学的一个例子。信息驱动的护理鼓励与其他机构和组织紧密合作,跨越医学,医疗保健提供,法律,健康经济学,人工智能,IT,管理和领导才能。跨部门学习本身就是一个目标。
6 实施 35 6.1 线性 MPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
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Buenos Ares,Argentina B国家科学和技术研究委员会(CONICET)的物理学系,Buenos Aires,Argentina C实验心理学和神经科学实验室(LPEN),认知和翻译神经科学研究所(Inco) OlógicasdelaInfícia(Fleni),蒙塔内斯2325,C1428,AQK,Buenos Aires,Argentina E部,牛津大学,英国牛津大学,英国牛津大学,大脑中的音乐中心(MIB) ,巴塞罗那,西班牙西班牙巴塞罗那法布拉和德国基尔大学神经病学系
本报告总结了 ARES 集团组织的研讨会“我们想要/需要什么样的未来欧洲国防技术和工业基础 (EDTIB)?”小组成员之间的交流。该研讨会于 2024 年 3 月 7 日举行,即欧洲国防工业战略 (EDIS) 和欧洲国防工业计划 (EDIP) 监管提案发布两天后。本次研讨会旨在为国家和欧洲决策者、金融利益相关者、国防公司和智库专家提供一个建设性和前瞻性辩论的机会,就欧洲国防技术和工业基础 (EDTIB) 的未来发展轨迹和必要性分享意见。
教育和健康是Amara Raja CSR政策的主要重点领域。教育的活动包括小学,中学和高等教育,农村青年的技能发展,向贫困阶层的有功学生提供奖学金,并促进预防性医疗保健活动,例如提供安全健康的饮用水,辅助医院等。将优先考虑其他主题领域,以达到妇女,经济和地理位置上的弱势群体和边缘化人群等人口的服务不足。该公司还强调员工在其所有企业社会责任工作中志愿服务。这些计划应通过Rajanna Foundation(以前称为Rajanna Trust)和Amara Raja教育协会(ARES)实施。
这项工作将作为第二年中心创新基金奖项目继续进行,旨在提高视觉保真度并在模拟中包含其他功能。与 Samuel Lawrence (XI) 团队、天体材料和研究探索科学 (ARES) 小组合作,为场地制作提供意见,并提供来自月球勘测轨道器 (LRO) 的最新权威数字高程地图。这与基于 SPICE 的插件相结合,该插件可以在模拟中设置日期/时间特定的星历表,并能够交换着陆器、探测车、工具和设备等地面资产,将有助于在任何拟议的感兴趣地点创建尽可能准确的环境。ARGOS 中的人机工程测试运行将用于改进混合现实界面与模型平台的性能并定义培训程序。
Android应用程序经常进行更新,以跟上不断变化的用户,硬件和业务需求。通过广泛的测试确保应用程序更新的正确性对于避免到达最终用户的潜在错误至关重要。现有的Android测试工具生成了GUI事件,该事件致力于改善整个应用程序的测试覆盖范围,而不是优先考虑更新和影响元素。研究提出了以变化为中心的测试,但依靠随机探索来进行锻炼影响的GUI元素,对于具有巨大输入探索空间的大型复杂应用程序而言,无效且缓慢。在BOTEDANCE上,我们既定的基于模型的GUI测试工具FastBot2已成功部署已有近三年。FastBot2利用了从过去的探索中得出的事件 - 活性转变模型,以有效地实现增强的测试覆盖率。我们获得的一个关键见解是,事件活动转变的知识同样有价值地定位更新引入的变化。这种见解推动了我们针对Hawkeye进行更新的指示测试的建议。Hawkeye优先考虑通过从历史探索数据中进行深入的强化学习与代码更改相关的GUI行动。在我们的经验评估中,我们严格地将鹰眼与诸如FastBot2和Ares(例如10个流行的开源应用程序和商业应用程序)等最新工具进行了比较。结果表明,鹰眼在生成GUI事件序列中始终优于FastBot2和Ares,这些序列在开源和商业应用程序上下文中有效地针对更改功能。在现实世界的工业部署中,鹰眼无缝地进入我们的开发管道,进行烟雾测试