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CD 地平线™ 索雷拉™ 航海者™
使用 CD Horizon ™ Solera ™ Voyager ™ 5.5/6.0mm 脊柱系统时，患者应采取俯卧位或侧卧位（图 2a），并尽量使脊柱前凸最大化。切开皮肤前，建议确认可在前/后 (AP) 和侧位视图中获取足够的椎弓根荧光透视图像。如果在 AP 视图上难以识别 S1 椎弓根，则 Ferguson C 臂视图会有所帮助（图 2b）。为了协助准确插入椎弓根，棘突应位于 AP 视图上椎弓根和椎体终板的中间，并且侧位视图上椎弓根应清晰且单一。
地平线太阳事实1.25.24.indd
Horizon Solar致力于成为社区的敬业成员，并努力赢得我们邻居的信任。 我们与社区的互动远远超出了创造就业，经济投资以及提供清洁，可再生能源的范围。 我们努力与公民领袖，财产所有人和社区成员建立持久的伙伴关系。 我们为自己的沟通透明而感到自豪，并且在整个项目的一生中对公共反馈高度反应。 我们也相信参与意味着回馈。 我们认识我们的邻居，并有悠久的历史来支持社区充满热情。 无论是通过员工志愿者机会还是公司级的赞助，我们一直在寻找积极与社区积极互动并成为好公司邻居的积极方法。Horizon Solar致力于成为社区的敬业成员，并努力赢得我们邻居的信任。我们与社区的互动远远超出了创造就业，经济投资以及提供清洁，可再生能源的范围。我们努力与公民领袖，财产所有人和社区成员建立持久的伙伴关系。我们为自己的沟通透明而感到自豪，并且在整个项目的一生中对公共反馈高度反应。我们也相信参与意味着回馈。我们认识我们的邻居，并有悠久的历史来支持社区充满热情。无论是通过员工志愿者机会还是公司级的赞助，我们一直在寻找积极与社区积极互动并成为好公司邻居的积极方法。
事件地平线望远镜协作
在本文中，我们量化了SGR a *的地平尺度发射的时间变异性和图像形态，如EHT在2017年4月的波长1.3 mm所示。我们发现，SGR A *数据表现出可变性，超过了数据中的不确定性或星际散射的影响所能解释的。这种变异性的大小可能是相关孔密度的很大一部分，在某些基准线上达到约100％。通过对简单几何源模型的探索，我们证明了与其他具有可比复杂性的形态相比，环类形态为SGR A *数据提供了更好的拟合。我们开发了两种策略，以将静态几何环模型拟合到Time-sgr a * data；一种策略将模型拟合到源是静态并平均这些独立拟合的数据的简短段，而其他拟合模型则使用参数模型与平均源结构围绕结构可变性功率谱的参数模型进行完整数据集。几何建模和图像域特征提取技术都确定环直径为51.8±2.3μ，为（68％可靠的间隔），环形厚度约束，其FWHM的FWHM约为30％和50％。要将直径测量值提高到共同的物理尺度，我们使用GRMHD模拟产生的合成数据对其进行了校准。该校准将重力半径的角度大小限制为 - + 4.8 0.7 1.4μAS，我们将其与Maser视差的独立距离测量结合在一起，以确定SGR A *的质量为´ - + 4.0 10 10 0.6 1.1 6 1.1 6 M e。统一的天文学词库概念：黑洞（162）
增强学习中的地平线概括
我们通过概括的镜头研究目标条件的RL，但不是从传统的随机增强和域随机化的意义上。相反，我们旨在学习针对地平线的概括的目标指导的政策：在训练以实现附近的目标（这很容易学习）之后，这些政策应该成功实现遥远的目标（这是非常具有挑战性的学习）。In the same way that invariance is closely linked with generalization is other areas of machine learning (e.g., normalization layers make a network invariant to scale, and therefore generalize to inputs of varying scales), we show that this notion of horizon generalization is closely linked with invariance to planning: a policy navigating towards a goal will select the same actions as if it were navigating to a waypoint en route to that goal.因此，经过培训的实现附近目标的政策应成功实现任意途中的目标。我们的理论分析证明，在某些假设下，视野概括和计划不变性都是可能的。我们提出了新的实验结果，并从先前的工作中回忆起，以支持我们的理论结果。综上所述，我们的结果为研究在机器学习的其他领域开发的不变性和概括技术的方式可能会适应以实现这种诱人的属性。
HORIZON 2020 - 克罗地亚的成功案例
我们很高兴有机会展示克罗地亚在 2014 年至 2018 年 6 月 1 日期间在 Horizon 2020 各个行业和研发领域取得的成功。在此期间，克罗地亚参与者已成功完成 285 个项目，从研究机构和大学的创新项目到高科技公司，这些公司利用 Horizon 2020 作为机会来提高其能力并为全球市场上的新创业企业铺平道路。他们通过这个竞争极其激烈的计划获得了 5700 万欧元的欧盟资助，这通常意味着要与欧洲及其他地区的领先组织和最杰出的研究人员竞争。虽然超过一半的克罗地亚参与者是研究组织，但我很高兴地说，其中近三分之一来自商业部门。此外，部分资金还惠及政府机构、地方当局和非营利组织。
A-03：地平线 - 海军研究生院
GreenSight 正在与多家领先的葡萄园合作，应用无人机遥感数据和人工智能为葡萄栽培者提供可操作的见解。我们正在开发最佳实践，以应用这些先进的工具来减少水消耗并精确施用农用化学品。最终，该项目将量化这些结果，评估对葡萄园行业和罗德岛州环境状况的可衡量效益，并制定可普遍应用于全国葡萄酒行业的最佳实践。为了实现项目目标，GreenSight 正在利用我们的 Dreamer 无人机和智能平台，该平台已被证明能够为美国高尔夫和草坪行业大幅节省水和化学品使用量。我们计划在 JIFX 期间通过在罗伯茨营附近的葡萄园进行飞行来演示该系统。该项目由美国农业部资助开发，代表了 AARISS 实验中使用的相同无人机智能平台的农业应用。