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19季的共同学习
摘要：Covid 19的禁闭产品的新连词迫使新颖的大学生进行了纯粹的虚拟教育。 div>大学必须修改其课程网格，其中一些数年来提供了一些实际课程的面孔教育服务，这导致他们在学习中培养了自我雇用的学生，这需要这个新的大流行社会。 div>本文的目的是描述在第一个周期的新学生中以及在紧急情况下，利马私立大学系统工程学院第十个周期中经历的自主学习的存在。 div>研究方法具有描述性，其中两个教室的样本为116个，另一个是12名学生中的另一个，该问卷被用作2021 - 1中间的仪器所讨论的两组中获得的结果表明，第一个周期组提出了许多能量。 div>但是，自主学习领域的各种差距以及随着周期的通过一直在加强直到达到高水平，因此需要继续并增强这种方法，该方法是由专业教师和该高级研究所的专业教师和机构政策提供的服务。 div>
2024 ROBOTX的自主海洋系统...
I。多亏了不断增长的支持，阿莫尔（Amore）从入门级团队发展到了一支竞争激烈的球队，在比赛期间始终进入决赛，在Roboboat 2024和Virtual Robotx 2023中排名前五。Amore的工作涵盖了四个工程高级设计项目，研究课程，与其他机器人机构的国际合作，以及在北美大湖地区的机器人技术和生物学上发表的学术研究[1]，[2]。
O/O PAG（审核-I）下的自主机构列表
1个国家贫困统治任务（Kudumbasree），2个农场信息局，Kowdiar，Thiruvananthapuram 3喀拉拉邦州农村道路发展局（KSRRDA），4 KSUDP，Thiruvananthapuram，Thiruvananthapuram 5信息 Vellayani 8 Agency for Development of Aqua Culture (ADAK) 9 Kerala Fishermen's Welfare Fund Board (KFWFB) 10 Kerala Veterinary and Animal Sciences University (KVASU) 11 Suchithwa Mission, Thiruvananthapuram 12 Kerala State Co-Operative Federation for Fisheries Development Ltd. 13 Kerala Institute of Local Administration (KILA), Thrissur 14 Kerala University of渔业与海洋研究（Kufos））15 Kelappaji Agrl学院。Engg。Engg。& Tech.,Tavanur 16 Society for Assistance to Fisherwomen (SAF), Aluva, Ernakulam 17 Vegetable & Fruits Promotion Council, Kerala (VFPCK) 18 College of forestry Vellanikkara 19 Kerala Real Estate Regulatory Authority, Thiruvananthapuram 20 Goshree Island Development , Ernakulam 21 Kerala State Nirmithi Kendra (KESNIK), TVPM 22喀拉拉邦农业大学，Thrissur 23专业教育学院（CAPE）24合作银行与管理学院，Vellanikkara，Vellanikkara 25 Ambalavayal农业学院，Ambalavayal 26 Farm Informau Bureau，Kowdiar，Kowdiar，Thiruvananthapuram 27 Kerala State Council of Thiruvananthapuram 27 Kerala Seed Council of Kerala Seed Intersion（Kerala Seed Intersion（Kerala）28 KSERASS SERARA（KSERA）28 KSERA VETER（KSERA）（KERALA）28 KSERA（KERA）农业，帕达纳卡德30喀拉拉邦菠萝任务，纳杜克卡拉农业加工工厂，喀拉拉邦小型农民小农民农业联盟（SFAC），32喀拉拉邦州立渔业债务救济委员会33喀拉拉邦州立州住房委员会33喀拉拉邦州立住房委员会，北部国家董事会，州政府34号国府工资委员会（NIFAM）工资＆管理层（NIFAM）35 55 Thiruvananthapuram 36 State Agriculture Management and Extension Training Institute 37 State Fisheries Management Council (SFMC) 38 Tvm Development Authority (TRIDA), Thiruvananthapuram 39 State Fisheries Resource Management Society (FIRMA) 40 Kerala State Farmers Debt Releif Commission, Thiruvananthapuram 41 State Horticulture Mission (SHM) 42 Kerala State Science and Technology Museum (Director) 43 Kannur大学（登记官）44 SAMAGRA SIKSHA KERALA（州项目主管）45 Sree Sake Sankaracharya梵文大学（注册官）46喀拉拉邦技术大学，CET校园，Thiruvananthapuram- 47 Cochin Cochin University of Science of Sceennal of Science and Divarrar of Science of Science of Science of Science of Science and Divarrar
多功能自动无人机解决方案
将车站作为艾登的待机点，期望精确着陆和起飞。体验快速部署和电池交换，从长时间的停机时间延迟了。车站的心脏是机器人手臂。它不仅可以在降落和起飞过程中充当稳定器，而且还可以执行闪电般的电池互换。
通过组合MILP优化和生命周期评估
量子热力学的资源理论一直是一个非常成功的理论，并且在社区中产生了很多后续工作。，它要求在系统，浴室和催化剂上实施能源的统一操作，作为其范式的一部分。到目前为止，这种统一的操作被认为是该理论中的“免费”资源。但是，这只是一个不必要过程的理想化。在这里，我们包括一个额外的辅助控制系统，该系统可以通过打开或关闭的交互来自主实现统一。”但是，由于统一的实施而导致的背部。我们得出了控制装置质量的条件，因此热力学定律不会通过使用良好的量子时钟来改变并证明量子力学定律允许反应足够小，从而可以满足这些条件。我们将非理想的控制纳入资源框架也会引起有趣的前景，在考虑理想化的控制时，这是不存在的。除其他外，第三定律的出现而无需假设光锥。我们的结果和框架将自动量热机器的自动量量子资源理论统一，并为所有量子加工设备与完全自主机统一的所有量子处理设备奠定了基础。
您说话时开车：在自动驾驶汽车中启用与大语言模型的人类互动
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客，而且还将互动并适应他们的欲望，从而使旅程变得舒适，有效且令人愉悦。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解，专业工具使用，协同推理，并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用，该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式，提供个性化援助，持续学习和透明决策的潜力，最终为更安全，更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
人工智能和自主系统应用设计中的伦理
我们被媒体大肆宣传，谈论智能复杂系统、大数据分析 [附录中的第 1 项] 和机器学习、机器人和人工智能 [附录中的第 2 项]、超级自动化以及人机之争 [附录中的第 3 项] 的希望和危害。然而，严肃的研究，尤其是来自工程和信息通信技术 (ICT) 背景的研究，以及伦理学家和最终用户的研究，却严重缺乏。炒作可能预示着我们所知道的世界末日 [附录中的第 4 项]，“因为自主系统会决定不加区别地派遣无人机”，而其他人则预示着一种增强的人类生存的愿景，其中可持续性存在于生活的各个方面，所有个人的“繁重工作”都将被消除，世界和平将通过集体意识专注于所有正确的事情 [附录中的第 5 项]。中间派观点承认一种既不是乌托邦也不是反乌托邦的中间道路，其中所有事情都是可能的，但不一定会发生，人类可能在某些时候做对，但并非总是如此 [附录中的第 6 项]。AI/AS 领域的谨慎乐观主义者对机器（硬件或软件）的未来充满信心，但即使不期待，他们也要做好准备，因为在此过程中会遇到困难、失败，甚至侵犯人权 [附录中的第 7 项]。尽管围绕机器伦理的话题有很多讨论和猜测，从“机器没有认知能力，怎么会有伦理？”一直到“人工智能拥有灵魂意味着什么”，[附录中的第 8 项] 我们脑海中最重要的应该是“人工智能”这个词，它位于“智能”之前。我们不是带着拟人化的希望深入研究机器，好像它以某种方式获得了“生命之气”，而是将它理解为一个由人类精心设计和实现的实体，使用
使用仿真来设计以下路径和自主机器人的障碍策略
1简介自主控制算法的设计是一项艰巨的任务，因为它传统上需要大量的现实测试，这既耗时又昂贵。仿真是自治设计的宝贵工具，例如，以时间和成本效益的方式协助参数调整，算法测试。此外，在机器学习范围（ML）的范围内，由于其生成训练数据的能力，模拟具有吸引力。在此，我们证明了模拟引擎[1]和自治研究床（ART）[2]平台来促进自治政策制定过程，以避免ML控制政策。这项工作建立了以前的贡献，这些贡献证明了控制策略的各种多速路径的可传递性[3，4]。这项研究证明了通过机器学习（ML）避免障碍物的额外能力。ML已通过收集的数据进行了培训，而人类驾驶员则在模拟器中驱动。