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World File Search SystemKDE
指导文件：推进端到端可追溯性
1. 经营者独特身份和独特海产品原料标识符的主要 KDE 14 2. 主要供应链停点，确定由船旗国监管的 CTE 和 KDE 16 3. 沿海国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 20 4. 港口国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 24 5. 加工国监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 28 6. 终端市场国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 30 7. 饲料生产和分销的主要供应链停点、CTE 和 KDE 33 8. 孵化场/苗种养殖的主要供应链停点、CTE 和 KDE 35 9.农场/养殖区 38 10. 确定水产养殖产品加工 42 的主要供应链站点、CTE 和 KDE 11. 确定双壳类 44 水产养殖产品的特定供应链站点、CTE 和 KDE
食品可追溯性规则 - 供应链示例 - 新芽
在这种情况下，零售业的新芽种植者包装了新鲜的芽菜。键数据元素（KDE）是图形所示的点所需的新鲜新芽。种子不在食品可追溯性清单上，因此规则不涵盖种子种植者，种子护发素和种子供应商。作为芽菜的初始包装工，Sprouter必须维持与种子生长，调理，包装和供应有关的某些KDE。所有蓝色的实体都涵盖了规则，除了KDE外，还必须维护可追溯性计划。
供应链示例熟食沙拉
在这种情况下，熟食沙拉是用罐头金枪鱼和非ftl成分制成的。海鲜处理器罐中的金枪鱼。密钥数据元素（KDE）是图形指示的点所需的新鲜金枪鱼。（除非达成书面协议，如§1.1305（d）（6）中所述）。海鲜处理器必须维护新鲜金枪鱼的KDE。由于海鲜处理器将新鲜金枪鱼更改为不在FTL上的表格（即罐装金枪鱼），因此海鲜处理器不需要维护转换或运输记录。制作熟食沙拉的处理器不需要维护金枪鱼罐头的记录，因为它的形式不在FTL上。但是，由于熟食沙拉在FTL上，因此处理器需要维护转换KDES和运送熟食沙拉的KDES。所有蓝色的实体都涵盖了最终规则，除了KDE之外，还必须维护一个可追溯性计划。
更改ZR_NOR_DGO-20125，有效期为1.1.2025
其中：在文件中“ doc_zr_nor_dgo.html”中的文件中：支票15、16、17、18、19、20在此检查中扰乱了警告 +对R11的R11行索引的更改
改进美国海产品进口监控的行动计划...
行动：将 SIMP 可追溯性要求扩展到所有美国海产品进口 NOAA 渔业局计划发布一项拟议规则，该规则将考虑建立一个两级系统来涵盖所有进口到美国的海产品。NOAA 渔业局将提议设立一个层级，其中包括目前包含在 SIMP 中的所有物种和物种组，以及任何被确定为面临更高 IUU 捕捞和海产品欺诈风险的其他物种或物种组，而第二层级将包括所有其他海产品进口。NOAA 渔业局将提议，现有的全套 SIMP 数据报告要求（称为“关键数据元素”（KDE））以及我们对该数据集所做的任何修改（如下所述）将适用于第一层级，而第二层级将受制于较小的 KDE 子集，包括但不限于捕捞国。拟议规则将解释根据风险分析定期审查和调整每个层级的物种清单的过程，并根据需要在层级之间移动物种。
利用数据驱动的稳健模型预测控制实现混合可再生能源系统的建筑气候控制
虽然可再生能源系统和模型预测控制 (MPC) 的实施可以减少不可再生能源的消耗，但使用 MPC 进行建筑气候控制的一个挑战是天气预报的不确定性。在这项工作中，我们提出了一个数据驱动的稳健模型预测控制 (DDRMPC) 框架，以解决天气预报不确定的情况下使用可再生混合能源系统进行建筑气候控制的问题。控制和能源系统配置包括供暖、通风、空调、地热热泵、光伏板和电力储存电池。从气象站收集历史天气预报和测量数据，以识别预测误差并用于不确定性集构建。数据驱动的不确定性集是使用多种机器学习技术构建的，包括带核密度估计 (KDE) 的主成分分析 (PCA)、结合 PCA 和 KDE 的 K 均值聚类以及狄利克雷过程混合模型 (DPMM)。最后，开发了一个数据驱动的稳健优化问题，以获得具有可再生能源系统的建筑物的最佳控制输入。使用康奈尔大学校园内控制带有可再生能源系统的建筑物的案例研究来展示所提出的 DDRMPC 框架的优势。
FSMA 204食品可追溯性解决方案产品表
我们的审核专注于验证您的食品可追溯性计划，并确保关键数据元素（KDE）和关键跟踪事件（CTES）的准确性，完整性和及时性。我们将评估您的可追溯性系统是否可以通过供应链快速准确地跟踪食品，以提高食品安全并最大程度地降低风险。我们的审计师将确定合规性的差距，建议改进以提高运营效率和法规合规性，并验证您的记录保存系统
肯塔基州图书馆媒体学术标准
KETS 教育技术总体规划（2018-2024）将重点放在数字课程、教学和评估，以及空间和时间的创新使用上，作为肯塔基州教育部 (KDE) 与当地学区和专业合作伙伴合作的重点和优先事项。该计划对学生学习的愿景与图书馆媒体学习相关，并强调为所有学生提供公平、个性化、应用和参与的数字、远程和远程学习。数字工具可以增强学生的学习能力，因为它们将努力确定学生应该知道什么和能够做什么，并帮助学生和教育工作者评估实现学术目标的进展情况。强大的图书馆媒体技能还可以帮助学生表现、应用和展示他们所学到的知识。为了满足当今学生的需求并确保他们为大学和职业做好准备，学校应鼓励创新，为学生提供学习体验，采用技术和教学方式，以有意义地吸引数字一代。因此，肯塔基州教育部 (KDE) 与州和地方合作伙伴合作制定了肯塔基州图书馆媒体学术标准，该标准侧重于为学生提供发展所有大学和职业道路所必需的基本技能的机会；从而刺激肯塔基州的经济和劳动力。
在 Infinite Campus 的学生记录中添加阅读改进计划的指导文件
为了帮助各学区有效地制定和实施阅读改进计划，肯塔基州教育部 (KDE) 开发了一个模板作为示例，该模板结合了 KRS 158.305 的要求。学区可以根据需要修改模板以适应当地情况。此模板可用于解决问题过程中记录干预计划、进度监控数据和家长通知，现已在 Infinite Campus (IC) 中提供。本文档提供了在 IC 中使用阅读改进计划的说明。
实时3D语义场景感知具有双眼视觉的自我中心机器人
摘要 - 在室内移动的同时，感知具有多个对象的三维（3D）场景对于基于视觉的移动配件至关重要，尤其是对于增强其操纵任务的尤其是。在这项工作中，我们为具有双眼视觉的自我中心机器人提供了实例分割，特征匹配和点集注册的端到端管道，并通过拟议的管道展示了机器人的抓地力。首先，我们为单视图3D语义场景分割设计了一个基于RGB图像的分割方法，并利用2D数据集中的常见对象类将3D点封装在对象实例的点云中，通过相应的深度映射。接下来，根据先前步骤中匹配的RGB图像中感兴趣的对象之间的匹配关键，提取了两个连续的点云的3D对应关系。此外，要意识到3D特征分布的空间变化，我们还根据使用内核密度估计（KDE）的估计分布（KDE）来称量每个3D点对，随后可以使稳健性具有较小的中心范围，同时求解点云之间的刚性转换。最后，我们在7-DOF双臂Baxter机器人上测试了我们提出的管道，并使用安装的Intel Realsense D435i RGB-D相机测试了我们的管道。结果表明我们的机器人可以在移动时分割感兴趣的对象，注册多个视图，并掌握目标对象。源代码可在https://github.com/mkhangg/semantic Scene感知上获得。