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软着陆到奇异性：通过Agi-Soleded算法解决方案介导的控制
本文研究了安全至关重要的社会环境中日益增长的算法控制的张力 - 人类认知谬误的动力与AI的概率类型的兴起，主要是以大语言模型（LLMS）的形式形式。尽管人类认知和LLM都表现出固有的不确定性和偶尔的不可靠性，但对“奇异性”的某些未来视野在矛盾地辩护地倡导放弃对主要社会过程的控制 - 包括关键性过程 - 对这些概率的AI代理人，使这些概率的AI代理人的风险加剧了不可定制或“不可定制”的风险。作为替代方案，这里提出了一个“介导的控制”框架：一种更谨慎的替代方案，其中llm-agis从战略上被视为“元数据编程者”，以设计精致的基本确定性 - 等级 - 词汇和程序，或者，总的来说是确定性的，或一般而言。是这些算法或程序，在经典计算基础架构上以及在人类监督下执行，将要部署的系统基于人类的审议决策过程，这是关键系统和过程的实际控制者。这构成了一种利用算法创新的创造力的方法，同时保持了本质的可靠性，可预测性和人类对由如此生产的算法控制的过程的责任。框架强调了LLM-AGI与其设计算法之间的劳动分裂，严格的验证和验证协议作为安全算法生成的条件以及算法的介导应用。这种方法不能保证解决先进AI的挑战，但它被认为是一种更加与人类的，风险降低的，最终更有利于将AGI整合到社会治理中的更有益的途径，这可能会导致更安全的未来，同时维护人类自由和机构的基本领域。
引用Humphries F，Shmuel-Galia L，Jiang Z，Wilson R，Landis P，Ng SL，Parsi KM，Maehr R，Cruz J，Morales-Ramos A，Ramanjulu JM，Bertin JM，Bertin J，Pesir J，Pesir
截至2021年1月，最近出现的严重急性 - 病毒综合症2导致全球超过200万人死亡和超过1亿次感染（1）。sars-cov-2是冠状病毒家族的成员。呼吸道感染可能导致疾病的疾病，即covid-19。COVID-19的更严重的病例导致由于急性呼吸窘迫综合征和对肺泡腔的损害而导致死亡（2）。目前，对于Covid-19患者，几乎没有治疗选择。抗病毒RNA依赖性聚合酶抑制剂REMDESIVIR降低了COVID-19的住院时间和死亡（3）。此外，类固醇dexame-thasone也已被批准用于严重的Covid-19（4）。到目前为止，已经开发了许多有效的疫苗（5，6）。尽管有这些进展，但仍需要额外的抗病毒治疗剂来治疗未来的流行感染。目前正在进行的全球努力正在进行中，以识别和开发新的抗病毒和抗炎疗法，以减少相关的医院和死亡。
可以从苔藓着陆学会的课程
2025年1月26日加利福尼亚能源委员会715 P Street Sacramento，CA 95814 RE：CorbyBaʃery储能系统案例：24-OPT-05亲爱的专员，我的名字叫Derek Johnson，我是BeauɵfullufulSolano县的Vacaville的居民。我一直是社区的居民超过25年。我写信强烈鼓励CEC停止进一步保留Nextera在Solano县农村地区的Corby Bess项目。鉴于委员会的性质，毫无疑问，您熟悉Vistra Energy的苔藓登陆Besslocaɵon的最新火灾，该景点于1月16日星期四开始。通过各种新闻媒体报道，并在《圣何塞水星新闻》（San Jose Mercury News）广泛报道的情况下，这是自2019年以来第四次贝斯（Bess），在过去四年中是第三次。虽然遇到这种反复出现的问题令人惊讶，但最新的目的强调了醒目的社区和经济影响：
第二登陆电缆的任务范围.WBcomments.pdf
1. 简介 塞拉利昂政府 (GoSL) 致力于以更具包容性和以人为本的数字增长和发展方式实现经济转型。国家数字发展政策 (NDDP) 阐述了数字经济的高层愿景，该政策于 2021 年 12 月获内阁批准，确定了塞拉利昂政府的愿景，即将塞拉利昂转变为包容性的数字经济和社会，并利用数字技术支持塞拉利昂政府有效、高效地实施其国家发展计划。塞拉利昂数字化转型项目 (SLDTP) 旨在扩大宽带互联网接入、提高数字技能和提高政府以数字方式提供公共服务的能力。该项目将支持为国家数字化转型和数字发展议程建立强有力的有利环境，正如国家数字发展战略和国家电子政务计划所阐明的那样。
东北俄亥俄州传粉媒介协会2025冬季网络研讨会系列1月8日 - 戴夫·托马什夫斯基（Dave Tomashefski）用软着陆花园来充分利用您的树
东北俄亥俄州传媒体协会2025年冬季网络研讨会系列1月8日 - 戴夫·托马什夫斯基（Dave Tomashefski）用柔软的着陆花园在树下种植柔软的着陆花园来充分利用您的树木，这是支持院子里生物多样性的最佳方法之一。加入Meadow City的Dave Tomashefski本地植物托儿所，了解软着陆花园如何支持蝴蝶和飞蛾完成其生命周期（以及更多！）这个研讨会是最大程度地利用树木覆盖物在生长空间中的好处的绝佳机会。作为Meadow City的教育专家，Dave Tomashefski负责托儿所的教育计划和材料。他的礼物是为每个人找到理想的植物！在克利夫兰共同创立了Meadow City之前，Dave在俄亥俄州立大学的土壤，水和环境实验室工作，在那里他还获得了硕士学位。1月22日 - 俄亥俄州后院的Denise Ellsworth Wild Bees许多园丁在看到一个蜜蜂时就知道一个蜜蜂，但是其他400多种将俄亥俄州回家的400多种蜜蜂呢？该计划将重点放在一些最常见的蜜蜂上，包括它们引人入胜的生物学和生活史。我们还将讨论植物选择和景观实践，以支持我们的本地传粉媒介。为什么大黄蜂会振动其机翼肌肉，以中间C的音调？蜜蜂世界中的皇后有多罕见？为什么叶切蜜蜂从叶子和花瓣上切下圆盘？这些本地蜜蜂对授粉和生物多样性有多重要？丹妮丝通过俄亥俄州立大学昆虫学系指导传粉媒介教育计划，她自2012年以来一直担任的职位。在她的扩展和外展工作中，丹尼斯通过各种研讨会，网络研讨会，书面材料和电子资源来支持和教全州养蜂人，农民，园丁和其他人。在进入昆虫学之前，丹妮丝（Denise）在阿克伦（Akron）/广州地区担任农业和自然资源县推广教育家，曾担任园艺，综合有害生物管理和环境教育。除了追逐蜜蜂外，丹妮丝还与丈夫和狗一起沿着塔斯卡拉瓦斯河沿着托斯卡拉瓦斯河沿着拖车小径远足。
州长的登陆确定性分区米尔福德街（...
•OCG提交的雨水管理研究，日期为2024年9月。审查了确定的细分计划提交的审查，以符合该镇的分区法律，分区规则和法规以及公认的工程实践。我们就董事会的考虑，就州长的登陆确定性细分计划提交了以下评论。现场访问是Stantec评论的一部分，David Glenn先生（Stantec）于2024年10月28日进行了现场访问，以审查现有的表面特征和现场条件。确定的细分计划，州长的着陆点由83.2 +/-占地的土地组成，在米尔福德街（Milford Street）（140号公路），位于厄普顿镇。该项目区域在米尔福德街（Milford Street）和西北（Graftly）和格拉夫顿（Grafton）和阿普顿铁路（Upton Railroad）右前进的一系列个人地段与东北部门界定。确定的细分计划由位于
可重复使用运载火箭下降与精确着陆的先进制导与鲁棒控制耦合
摘要：本文研究了连续凸优化制导与鲁棒结构化 H ∞ 控制的耦合，用于可重复使用运载火箭 (RLV) 的下降和精确着陆。更具体地说，该制导和控制 (G&C) 系统预计将集成到非线性六自由度 RLV 控制动力学模拟器中，该模拟器涵盖配备推力矢量控制系统和可操纵平面翼的第一级火箭的气动和动力下降阶段，直到垂直着陆。进行了成本函数策略分析，以找出最有效的闭环实现方法，其中包括鲁棒控制系统和所涉及的运载火箭飞行力学。此外，还详细介绍了通过结构化 H ∞ 进行控制器合成。后者是在下降轨迹的不同点使用比例-积分-微分 (PID) 类结构构建的，并对姿态角、速率和横向体速度进行反馈。通过上述模拟器的线性分析和非线性情况验证了该架构，并通过在正常条件下以及存在扰动的情况下与基线系统比较性能和稳健性来验证 G&C 方法。总体结果表明，所提出的 G&C 系统是可重复使用发射器真实下降飞行和精确着陆阶段的相关候选系统。
使用生成对抗网络的生成合成飞机着陆轨迹
摘要 - 空中交通管理（ATM）系统的需求增加和复杂性需要在自动化方面取得重大进步，以确保安全和效率。人工知识（AI）和机器学习（ML）正在成为管理这种日益复杂性的有希望的解决方案，提供了增强的决策和预测能力。但是，ML模型在ATM中的有效性在很大程度上依赖于广泛的高质量数据的可用性。在许多情况下，此类数据是稀缺或不完整的，这为训练强大的模型带来了主要障碍。合成数据生成（SDG）是解决此问题的可行解决方案，从而可以创建解锁ML值求主的现实数据集。终端操纵区域（TMA）是空域的关键部分，其特征是交通密度高和轨迹类型，需要颗粒状数据才能准确地对这些情况进行建模。这项工作的主要研究目标是调查时机在产生合成的4维飞机着陆轨迹方面的适用性，能够捕获该空域中的交通模式，从而有助于分析空域约束并延迟传播。根据数据多样性，保真度和实用性评估了所得的合成轨迹。研究期间确定的主要挑战是数据类别的不平衡，这影响了模型准确捕获数据模式的能力，尤其是在较不频繁的情况下。这项工作证明了时刻在产生多种现实的轨迹方面的能力，这些轨迹难以与实际历史数据区分开。基于单独的分组生成合成数据显示了解决这些不平衡的希望，尽管这种方法对组的名称敏感。关键字 - 空气流量管理，深层生成模型，生成对抗网络，多元时间序列序列，合成数据质量评估
巴黎登陆州立公园 2023 年战略管理计划
不良 设施/便利设施处于“不良”状态，是指它们在持续维护或维修方面存在重大问题，最终可能导致因维修/更换而暂停使用。维护和维修问题可能是维护不善的结果，显然是老化、过度使用或设计或操作缺陷的结果。由于预算和/或资源限制，维护和维修不断推迟，设施的问题往往会随着时间的推移而加剧。设施可能存在重大的设计或操作问题，导致使用减少或维护或保养增加。设施在重新投入使用之前需要花费过多精力进行清洁和维护，用户通常认为它们不适合使用并且处于严重损坏的状态。设施或结构可能需要大修或更换。
AI引导的火箭着陆：导航精确下降策略
摘要。自主火箭着陆是航空航天工程中的关键里程碑，这是实现安全且具有成本效益的太空任务的关键。本文介绍了一种开创性的方法，该方法采用了强化学习方法来提高火箭着陆程序的精确性和效率。基于逼真的Falcon 9模型，该研究集成了复杂的控制机制，包括推力矢量控制（TVC）和冷气推进器（CGT），以确保敏捷推进和平衡调整。观察数据，传递关键参数，例如火箭位置，方向和速度，指导强化学习算法做出实时决策以优化着陆轨迹。通过战略实施课程学习策略和近端政策优化（PPO）算法，火箭代理进行了迭代培训，稳步提高了其在指定垫上执行软着陆的能力。实验结果强调了所提出的方法的疗效，在实现精确和受控下降方面表现出非常熟练的能力。这项研究代表了自主着陆系统的进步，准备彻底改变太空探索任务，并在商业火箭企业中解锁新的边界。