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制造和农业可持续物流的定量比较分析：途径
抽象的可持续物流实践对于旨在最大程度地减少环境足迹并满足对环保产品的需求不断增长的企业至关重要。尽管对这些实践进行了广泛的研究，但在理解制造业和农业之间的领域特定差异方面仍然存在很大的差距。这项研究对这两个关键行业的可持续物流实践进行了首次详细的比较分析。使用定量方法，我们发现了可持续物流实践的采用和影响中的不同模式，从而揭示了每个部门的独特挑战和机遇。我们的发现表明，尽管这两个行业都从环境和经济上从这些实践中受益，但驱动因素和障碍之间的差异很大。这项研究填补了文献中的重要空白，并为旨在提高供应链可持续性的企业和政策制定者提供了可行的见解。
Hanooman：一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，受到Hanuman勋爵的启发
摘要本文介绍了Hanooman，这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量，敏捷性和奉献精神的素质，利用尖端的语言处理能力，为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架，架构和培训程序，展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明，在响应准确性和上下文理解方面，Hanooman优于现有的聊天机器人，使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型（LLM）和生成AI是人工智能的重大进步，彻底改变了我们与技术的互动，生成内容和理解人类语言的方式。llms，在大量数据集中受过培训，在语言翻译，文本摘要，问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI（AI的一个子集）会产生自主输出，通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作，加入了AI竞赛，以推出“ Hanooman”，这是一集，该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字：哈诺曼，大语言模型，人工智能，生成AI1。简介
NSIN Vector 2024 作品集
在 Apiary，我们正在开发软件和硬件，使单个机器人能够在大型群体中自主协作，解决更复杂的问题。受大自然的启发，我们的群体技术增强了每个单元的能力，将地面和空中资产整合成一个多功能且有弹性的系统。我们的技术应用于国防、农业、灾难响应和太空探索，在广阔或危险的环境中蓬勃发展。我们率先采用智能团队来提升现有系统，开创机器人创新的协作时代，优先考虑集体努力而不是个人努力。
从越野设置中的长波高光谱图像
近年来，自主导航变得越来越流行。但是，大多数现有的方法在公路导航方面有效，并利用了主动传感器（例如LIDAR）。本文使用Passive传感器，特别是长波（LW）高光谱（HSI）的遍历性估计，重点介绍了自主越野导航。我们提出了一种方法，用于选择一部分高光谱带，该方法通过设计一个最小的传感器设计带选择模块，该模块设计一个最小的传感器，该模块设计了一个最小的传感器，该模块可以测量稀疏采样的光谱带，同时共同训练语义段网络网络，以进行遍历性估计。使用我们的LW HSI数据集在包括森林，沙漠，雪，池塘和开放式田野的各种越野场景中证明了我们方法的有效性。我们的数据集包括在各种天气条件下白天和夜间收集的图像，包括具有广泛障碍的具有挑战性的场景。使用我们的方法，我们学习了所有HSI频段中的一个小子集（2％），这些子频段可以在利用所有高光谱带时获得竞争性或更好的遍历性估计精度。仅使用5个频段，我们的方法能够实现平均类别的效果，该级别仅比使用完整的256波段HSI低1.3％，而仅比使用250频段HSI实现的效果仅比使用了0.1％，这证明了我们方法的成功。
阵列元素定位声纳浮标原型 - DTIC
特性由阵列的孔径决定。但是，由于稀疏阵列中的元素数量减少，平均旁瓣电平高于相同孔径的全采样阵列的预期值。假设主瓣幅度为 M，正如预期的那样，对于一个由 M 个标准化和完全局部化的元素组成的阵列，每个元素在主响应轴方向上贡献一个同相矢量。然而，在远离主响应轴的给定方向上，由于元素位置随机，矢量并不同相，而是表现出统计随机相位。单位矢量与随机相位相结合，产生一个均方根 (rms) 幅度为 rm 的旁瓣电平。因此，对于随机阵列，平均旁瓣与主瓣的功率比为 M/MI = 1/M (Lo, 1964, 1965)。
政治主任地点：远程报告：...
Evergreen寻求一名专职政治主管领导该组织的倡导运动，该活动将支持政策制定制定大胆，详细的政策，以使我们的经济脱碳并过渡到100％的清洁能源。主要责任将包括制定和执行倡导活动，与政策团队合作制定并倡导与清洁能源标准，联邦投资以及对联邦气候政策的环境正义方法的优先级排列的政策产品。理想的候选人将拥有成功的倡导运动，对气候政策的努力理解以及在联邦气候政策或政治上工作的5年以上经验，理想情况下，包括Hill经验，有5年以上的经验。职责和任务
X-ICP：在极端环境中稳健本地化的可本质性感光激光雷达注册
摘要 - 在具有挑战性的环境中需要可靠的定位，需要现代机器人系统才能运行。基于激光雷达的局部化方法，例如迭代最接近的点（ICP）算法，可能会在几何无知的环境中遭受损害，这些环境已知，这些环境已知会导致点云登记性能恶化，并沿弱受约束方向推动散落的优化。为了克服这个问题，这项工作提出了i）稳健的可局部性检测模块，ii）局限性感知到的受限的ICP优化模块，该模块将其与统一的局限性检测模块相结合。通过利用扫描和地图之间的对应关系来实现所提出的可区分性检测，以分析优化的主要方向的对齐强度，作为其细粒度的LIDAR固定性分析的一部分。在第二部分中，然后将此可本质性分析集成到扫描到映射点云注册中，以通过执行受控更新或离开优化的脱位方向来生成无漂移姿势更新。所提出的方法经过彻底评估并将其与模拟和现实世界实验1中的最新方法进行了比较，证明了激光挑战环境的性能和可靠性提高。在所有实验中，所提出的框架表明没有环境特异性参数调整的准确且可推广的可局部性检测和可靠的姿势估计。
