NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2):确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置,这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险,可能会迁移,使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂,取决于特定地点的考虑因素,例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者:Bryan Harre,NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni,美国 NRL 博士 日期:2022 年 11 月 9 日,星期三 时间:太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接,请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案,可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具,可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题:可持续的弹性修复演讲者:ITRC 日期:2022 年 11 月 17 日时间:太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会:https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息,请查看 ITRC 关于此主题的报告:https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集:现在到 2022 年 11 月 16 日链接:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新:2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地,活动举办批准将决定最终日期和地点。
量子性证明是一种质询-响应协议,其中经典验证者可以有效地证明不受信任的证明者的量子优势。也就是说,量子证明者可以正确回答验证者的质询并被接受,而任何多项式时间经典证明者都将基于合理的计算假设被高概率拒绝。为了回答验证者的质询,现有的量子性证明通常要求量子证明者执行多项式大小的量子电路和测量的组合。在本文中,我们给出了两种量子性证明构造,其中证明者只需执行恒定深度量子电路(和测量)以及对数深度经典计算。我们的第一个构造是一个通用编译器,它允许我们将所有现有的量子性证明转换为恒定量子深度版本。我们的第二个构造基于舍入问题学习,并且产生的电路深度比通用构造更短,需要的量子位更少。此外,第二种构造对噪声也具有一定的鲁棒性。
摘要:当选总统特朗普已选定亿万富翁霍华德·卢特尼克(Howard Lutnick)担任美国商务部部长,卢特尼克目前担任特朗普过渡期的联席主席,此前他为特朗普 2024 年竞选筹集了 7500 万美元。商务部是一个“庞大”的内阁部门,负责监管专利、国家气象局、太空卫星、科学标准、贸易限制、经济数据和一系列其他事务。卢特尼克是金融服务“巨头”坎托·菲茨杰拉德的董事长兼首席执行官,他已经被指控“将其商业利益与”特朗普的第二次过渡期混为一谈,如果他被任命,他可能会在制定“一系列经济政策”的角色中引发进一步的冲突。例如,卢特尼克已经申请了 1,000 多项专利,他将负责监管商务部的美国专利商标局。尽管 Lutnick 声称将撤资自己的商业帝国,但他与 Cantor Fitzgerald 的关系却十分密切,他似乎准备与 Cantor 保持密切的业务往来,他的儿子曾为 Cantor 的主要加密货币公司客户 Tether 工作,并将于 2024 年 12 月担任 Cantor 最新空白支票公司的首席执行官。现在,Accountable.US 的审查发现,Lutnick 和 Cantor Fitzgerald 在商业航天行业的利益可能会与 Lutnick 领导商务部的潜在角色产生具体冲突,同时也会使他的“亲密”盟友和亿万富翁埃隆·马斯克受益:
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统,其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发,Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言,Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测,以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的,以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架,它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
2024 TNP 债务周期 TNP 司机执照持有者(Lyft 和 Uber 司机)常见问题解答 如果我不偿还未偿债务怎么办?如果您未能在 2024 年 6 月 13 日之前付款或达成付款计划,您将无法在芝加哥市为 TNP(例如 Lyft 和 Uber)驾驶。 我如何查找未付罚单?2024 年 3 月 5 日,市政府通过电子邮件地址 CityDebt@ticket.chicago-il.gov 向司机发送了一份未付罚单清单及付款方式。 我应该联系谁来询问有关罚单的问题?请联系财政部客户服务团队,电话 312-744-7275。 如何加入付款计划? 在线 要在线加入付款计划,请访问 www.chicago.gov/parking 并单击“在线付款计划”。在线注册付款计划可为您节省 22% 的催收费(如果罚单被转交给催收公司或代理机构,则该费用会加到罚单中)。如果您在线注册时遇到任何困难,请致电 312-744-7275 寻求帮助。我需要联系催收公司或代理机构来注册付款计划吗?不需要。市政府鼓励 TNP 司机注册在线付款计划,以节省 22% 的催收费。TNP(例如 Lyft 和 Uber)将如何收到我已解决债务问题的通知?TNP 将每周收到有关司机债务的更新,直到 2024 年 6 月 13 日,并每天(MF)收到更新,直到 2024 年 6 月 20 日。2024 年 6 月 20 日之后,TNP 将每周收到有关司机债务的更新。因此,您无需联系市政府或 TNP 来证明您已解决债务问题。如果我申请了 Clear Path Relief Program (“CPR”),但我的申请在 2024 年 6 月 13 日仍在等待处理,该怎么办?CPR 申请按收到的顺序处理。如果您计划申请 CPR,市政府鼓励您在收到 2024 年 3 月 5 日发送的债务通知电子邮件后尽快申请。如果您的 CPR 申请在 2024 年 6 月 13 日仍在等待处理,为避免帐户停用,您需要加入标准停车付款计划。如果您的 CPR 申请获得批准,则标准付款计划中登记的债务将转移到您的 CPR 付款计划中。
摘要:当选总统特朗普已选择亿万富翁霍华德·卢特尼克(Howard Lutnick)担任美国商务部的秘书,该部门是一个“庞大的”内阁部门,负责监督专利,国家气象局,太空卫星,科学标准,贸易限制,经济数据以及其他事项。金融服务“ Titan” Cantor Fitzgerald的董事长兼首席执行官Lutnick已经被指控将“将他的商业利益”与第二个特朗普过渡“混合”,如果他被确认为商业秘书,则可能会在其角色构成“广泛的经济政策”的角色中造成进一步的冲突。例如,已提交1000多项专利的卢特尼克(Lutnick)将监督商业部的美国专利商标局。尽管卢特尼克(Lutnick)声称他将从自己的商业帝国中脱离,但他与康托尔·菲茨杰拉德(Cantor Fitzgerald)深深地“纠缠”了,他似乎准备好与他的儿子一起工作,他的儿子为康托尔(Cantor)的主要加密货币公司Tether工作,被列为Cantor最新的Blank-Check Company of Cantor列出的最新空白合作公司。尤其是卢特尼克(Lutnick)作为加密货币的声音倡导者而闻名。卢特尼克(Lutnick)在一次行业会议上说,加密货币的领先形式应被接受“''毫无例外,无限制。'“他还是大型加密公司Tether的“关键盟友”,坎托持有约6亿美元,坎托在2024年11月加入了一个新的20亿美元贷款项目。现在,负责任的研究发现,卢特尼克在加密货币行业中的巨大股份如何与他对美国商务部的潜在控制相抵触,该部门在制定加密法规和研究加密技术方面发挥了核心作用:
在我的指导下成功完成了题为“联系人管理系统”的项目,部分满足了 2023-2024 学年 Savitribai Phule Pune 大学人工智能与数据科学系工程二年级的要求。
104 Baishali Nayak Kamrup(M)19-Sep-72 Gen4。SG-I DR-97工业,商务与公共企业部联合秘书兼阿萨姆邦政府建筑公司有限公司(AGCCL)(ADDL),OSD,新德里阿萨姆邦(ADDL)3/16/2024
通过将自然语言纳入附加指导来实现单眼深度估计的最新进展。尽管产生了令人印象深刻的结果,但语言先验的影响,尤其是在发生和鲁棒性方面,仍未得到探索。在此过程中,我们通过量化此之前的影响来解决这一差距,并引入方法以在各种环境中基准其有效性。我们生成“低级”句子,传达以对象为中心的三维空间关系,将它们纳入其他语言先验,并评估其对深度估计的下游影响。我们的关键发现是,当前语言引导的深度估计仅通过场景级别的描述和违反直觉的效果最佳地发挥作用。尽管利用了其他数据,但这些方法对于对抗性攻击并随着分配变化的增加而对性攻击和绩效下降并不强大。fi-nally,为了为未来的研究提供基础,我们识别出失败点,并提供见解以更好地理解这些缺点。使用语言进行深度估算的越来越多的方法,我们的发现突出了需要仔细考虑在现实世界中有效部署的机会和陷阱。1
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计(MDE)很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁,因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域,但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制,我们提出了3D深度傻瓜(3d 2傻瓜),这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化,以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型,并在恶劣天气条件(例如雨水和雾)中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能,包括车辆,MDE Mod-els,天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明,我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
