必须以全新且更完善的方式汇集资源,以满足印尼总统愿景的规模和雄心勃勃的时间表。PT Sarana Multi Infrastruktur、印尼基础设施融资和印尼投资局等机构可以与能源和矿产资源部、财政部和印尼国家电力公司合作,创造必要的资源和流程。要使如此大规模的清洁能源采购计划取得成功,应确定优先项目组合,这些项目最好具有可供尽早实施的土地和资源。应采取关键的项目准备措施以降低风险,并通过商业上合理的合同和透明的采购流程提供支持。这种方法需要以可预测的方式持续复制,年复一年地用于众多项目。
建筑原则。我们开发了一个模块化系统,解决了任务基础的关键挑战:(i)(ii)开放世界人类环境中使用单眼相机进行视觉导航,并具有(iii)低频,高潜伏期感应和控制。不可靠的传感器流与嘈杂的本体感受相结合,在单眼环境中具有准确的深度和比例估计,具有挑战性。要解决(i),选择了依靠语义图像提示,而不是放弃3D度量几何估计,而是专注于2D图像空间中的遍历性估计。为了概括(ii)的不同场景和外观变化,使用了大规模数据集上预测的视觉特征,并在frodobots-2k数据的精选部分上进行了微调。由于硬件限制和延迟的不可预测性,(iii)很难直接解决。该系统的重点是处理次优路径找到引起的导航故障和较差的Trajectory跟踪,这是由于通信不良引起的。这是通过使用可靠的故障检测和恢复来增加导航管道来实现的。在高水平上,系统(图1)由受到启示,控制和故障检测和恢复模块组成。感知模块估计了从RGB输入的遍历性,并且还向下一个路点发出以自我为中心的方向向量。控制模块选择与Waypoint向量对齐并生成控制命令的基因差异可行的轨迹。感知。故障检测和恢复模块是对原始RGB进行的监督监视器,并预测从感知到检测失败的遍历性,覆盖控制模块以在必要时执行启发式恢复行为。鉴于需要在开放世界的人类环境中进行操作而没有由于单眼设置而没有可靠的深度感应,因此使用了基于场景语义的视觉遍历性预测。感知模块将RGB图像作为输入,并根据输入图像输出遍历性掩码,并在[0,1]中以遍历性得分为单位。在内部,快速的遍历性估计器会产生一个初始面膜,然后通过聚类启发式方法进一步进行后处理,以识别并强烈惩罚可能的障碍。估算器使用验证的恐龙视觉特征,可以对各种环境进行强有力的概括,并允许进行样品有效的训练和填充来适应新场景。在捕获不同地形上的偏好时,要训练轮式Frodobot配置的估计器,这是一种自动从Frodobots-2K
目标3 - 以身作则,以减少气候变化的影响:实施气候行动计划,以减少运营排放,扩大区域景观的弹性,通过伙伴关系,保护长期碳存储开放空间土地的能力以及气候变化适应策略,以保护当地物种可行物种
注意:种族和族裔目标声明中的数据反映的是公告日期——美国为 2020 年 9 月 1 日,英国和南非为 2020 年 10 月 1 日。进度数据截至 2024 年 12 月 1 日。性别指标反映在我们的企业管理系统 (EMS) 中自我报告为二元的人。指标不包括 Avanade,这是埃森哲和微软的合资企业,埃森哲拥有多数股权;以及最近的收购。我们致力于打造一个没有偏见的工作场所,所有就业决定均符合我们的非歧视和任人唯贤原则。 * 种族和族裔多样性指标基于我们 EMS 中自我报告的美国 EEO-1 类别“西班牙裔或拉丁裔”和“黑人或非裔美国人(非西班牙裔或拉丁裔)”。 ** 黑人包括在我们的 EMS 中自我报告为具有非洲和加勒比血统或具有白人和黑非洲或白人和黑加勒比双重血统的黑人/黑人英国同事。 *** 非洲黑人、有色人种和印度人包括在我们的 EMS 中自我报告的同事。有色人种是南非本土的多种族族群,他们的祖先来自该地区居住的不同人群,包括科伊桑人、班图人、阿非利卡人、白人、南岛人、东亚人或南亚人。
实验神经科学技术正在迅速发展,高密度电生理学和靶向电刺激方面取得了重大进展。结合这些技术,源自多能干细胞的皮质类器官有望成为大脑发育和功能的体外模型。尽管感觉输入对体内神经发育至关重要,但很少有研究探讨有意义的输入对体外神经培养物随时间的影响。在这项工作中,我们展示了脑类器官中目标导向学习的第一个例子。我们开发了一个闭环电生理学框架,将小鼠皮质类器官融入模拟动态任务(称为“Cartpole”的倒立摆问题)并通过高频训练信号评估学习。该框架支持的纵向实验阐明了选择训练信号的不同方法如何能够提高任务的效率。我们发现,对于大多数类器官,通过人工强化学习选择的训练信号比随机选择的训练信号或没有训练信号在任务上的表现更好。这种研究体外学习机制的系统方法为治疗干预和生物计算开辟了新的可能性。
印第安纳州 到 2025 年,将成人高等教育水平提高到印第安纳州人口的 60%。* *印第安纳州高等教育委员会的 2024 年高等教育状况报告为委员会的 HOPE 议程确定了七个 HOPE 目标,以使印第安纳州到 2030 年成为十大州之一:1. 青少年和成人的高中后教育和培训入学率 2. 退伍军人、残疾人和司法人员的中学后教育水平 3. 先前学习学分的利用率 4. 印第安纳州人成功完成所选学习领域的速度 5. 毕业后留住人才 6. 经济和社会流动性与繁荣的可衡量区别 7. 成为一个公认的基于人力资本实力发展或创业的州
OSSE已制定了以下潜在数据源列表,这些数据源由五(5)个加速DC学校改善领域组织,以支持进行彻底需求评估(NA)的学校,这反过来又将为他们的学校改进计划(SIP)提供了信息。以下数据是建议;学校可以考虑此处未列出的其他数据源。进行需求评估时,所审查的证据可以是定量的或定性的。一所学校可以参考学校轨道的定量数据,例如临时评估,调查数据,纪律事件或出勤。或证据可能是定性的,例如在活动中收到的反馈或对活动的观察结果。此外,在确定学校将如何监视和衡量其目标的进度作为学校改善计划的一部分时,数据源可能很有用。通过学校改进计划(SIP)设定的智能目标必须具有定量性,以便可以经常和客观地监控学校团队的加速进度(Stap),LEA加速进度(LTAP)和国家教育总监办公室(OSSE)。学校可能已经在下面建议的大多数指标上都有数据,但是OSSE还建议学校在DC学校成绩单上查看可用数据以及教育工作者的人才和股票仪表板。
摘要本文在设计科学研究(DSR)框架之后有助于正在进行的研究项目。该项目着重于建立一个概念框架,该概念框架通过模型和方法支持设计师和军事指挥官,旨在增强对军事指挥和控制系统(C2-Systems)的理解和评估。军事C2系统越来越依赖新兴技术,这突出了指导集成和发展的概念框架的需求。在本文中,我们提出了一种方法来完善目标模型,特别是在C2系统中的低级目标。总体目标是验证和完善现有的概念模型,尤其是与开发方面有关的概念模型。我们对低级目标进行结构化分析,以确定所设想框架的方法组件。通过建立这些连接,本文旨在研究现有方法和潜在方法差距的适用性。应在低级目标与以概念模型的形式概述的方法组件之间出现任何断开连接,这是对开发新方法组件的发展的倡导者。这些发现有助于对增强C2系统设计和实施策略的实用见解。文章Herby展示了4EM方法在理解和完善概念模型中的适用性。
阿布扎比,阿联酋和雅典,希腊 - 2024年11月28日 - 阿联酋的清洁能源领导人阿布扎比未来能源公司PJSC - Masdar(“ Masdar”),今天宣布已成功地收购了70%的Encort of Terna Energy Sa(Tenerehort and Tenergy.At)(tenergy.at)(geketers)的70%的股份(geke),geker.ata sa。所有监管批准。该交易以每股20欧元的价格达成协议,以32亿欧元的企业价值估值,这是雅典证券交易所有史以来最大的能源交易,也是欧盟可再生能源行业中最大的能源交易之一。交易结束后,马斯达尔将寻求希腊资本市场委员会(HCNC)的监管部门批准,以启动全现金强制性招标要约(“ MTO”),以获取Terna Energy的流通股。Terna Energy在可再生能源领域一直是二十多年来的关键参与者,在希腊拥有最大,最多样化的投资组合以及保加利亚和波兰的项目。公司在风,太阳能,生物量和水力技术中拥有并运营清洁能源项目 - 希腊可再生能源领导者还在建立欧洲最大的抽水水电项目之一,即680MW AMFILOCHIA项目。由于Terna Energy目前运营的能力为1.2吉瓦(GW)(GW),此次收购反映了Masdar对公司令人印象深刻的增长潜力的信心,到2029年为6GW。Terna Energy将在增强Masdar的整个欧洲投资组合中发挥重要作用,因为到2030年,它以100GW的全球能力为目标,以支持能源过渡。Masdar首席执行官Mohamed Jameel Al Ramahi评论说:“ Masdar很荣幸能成为Terna Energy的主要股东,汇集了两个能源冠军。 我们坚定的愿景和长期资本将为Terna Energy的扩张而进一步增长,因为它执行了支持希腊可再生能源目标的战略。Masdar首席执行官Mohamed Jameel Al Ramahi评论说:“ Masdar很荣幸能成为Terna Energy的主要股东,汇集了两个能源冠军。我们坚定的愿景和长期资本将为Terna Energy的扩张而进一步增长,因为它执行了支持希腊可再生能源目标的战略。
打击气候变化并实现联合国可持续发展目标(SDG)是人类面临的两个重要挑战。自然气候解决方案(NCSS)可以为实现这两项承诺做出贡献,但也可能产生冲突的权衡。在这里,我们审查了文献,并根据专家知识进行了研究,以评估12个选定的生态系统内150个可持续发展目标和NCS之间的共同效果和权衡。我们证明,陆地,沿海和海洋NCSS可以实现不同的可持续发展目标靶标,并且冗余低。因此,在各种生态系统中实施NCSS将最大化可持续发展目标目标的实现,但也会引起权衡取舍,尤其是在不遵循最佳实践的情况下。依靠大规模的NCSS将需要考虑这些权衡,以确保对不同利益相关者的积极气候成果和多个可持续发展目标的同时实现。