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使用分布式温度传感定位和量化地下水地表水连接
海军优势 使用光纤 DTS 技术可为海军带来多种潜在优势。首先，它是唯一能够高分辨率识别大面积渗漏的技术。这可验证并改进地下水和污染物运输模型。它可精确定位值得关注的区域并排除渗漏程度极低或没有渗漏的区域。例如，最近一项 50 英亩的 DTS 研究发现，渗漏发生在不到 5% 的场地面积内。这种高分辨率数据可提高后续调查的成本效益，并让监管机构更加确信该场地的特征已得到充分描述。
紧密（双重）指数范围用于识别问题：定位主体设置和测试盖
foucaud等。[ICALP 2024]证明，当通过treewidth或顶点覆盖号参数化时，NP中的某些问题可以接受（紧密）双向指数下限。他们通过证明某些图形问题的条件下限，尤其是基于度量的识别问题（强）度量方面，展示了这些第一届的结果。我们继续进行这一研究，并强调了这种类型的问题的有用性，以证明（紧密）下限相对较少的类型。我们研究了图表中经典（基于非中线的）识别问题的细粒算法方面，即定位键合集合和集合系统，即测试盖。在第一个问题中，输入是n顶点上的图形g和整数k，目的是确定是否存在K顶点的子集S子集S子集S，以便S s中的任何两个不同的顶点在s中的任何两个不同的顶点都由s的不同子集主导。在第二个问题中，输入是一组u，u的子集f的集合和整数k，目标是在大多数k测试中选择一个集合s，以便在s的不同测试中包含任何两个不同的项目。对于我们的第一个结果，我们适应了Foucaud等人引入的技术。[ICALP 2024]证明这两个问题相似（紧密）的下限。
与粉丝俱乐部和DNA
如果有县历史，请搜索所有已知的粉丝俱乐部成员。，但还研究任何与您的起源地点相同的人 - 如果传记素描中提到的话，来自祖先的爱尔兰，您祖先的教区或城镇的每个人。您的祖先可能不包括在县历史中，或者有关他的数据可能无法提供诸如特定原产地的详细信息。但是，您的祖先粉丝俱乐部成员的参赛作品（“爱尔兰”称为“爱尔兰”，可能会有更多有关其起源的信息，例如移民日期，县或教区。这些地方是为祖先开始研究的起点。
Splu-Robonlp 2024空间上的第四届研讨会...
视觉接地（VG）旨在找到与给定自然语言表达式相匹配的前景实体。经典VG任务的先前数据集和方法主要依赖于先前的假设，即给定表达式必须从字面上参考目标对象，这极大地阻碍了代理在现实情况下的实际部署。由于用户倾向于为所需的对象提供基于意图的表达，而不是涵盖所有详细信息，因此代理商有必要解释意图驱动的说明。因此，在这项工作中，我们迈出了一个意图驱动的视觉语言（V-L）的一步。为了将经典的VG推广到人类意图解释，我们提出了一个新的意图驱动的视觉接地（IVG）任务，并构建一个以自由形式的意图来确定的大规模IVG数据集。考虑到实践代理需要在各种场景中移动并找到特定目标才能实现基础任务，因此我们的IVG任务和意图数据集将多个scenario感知和以Egipentric视图的关键属性考虑到了考虑。此外，将各种类型的模型设置为实现我们的IVG任务的基准。在我们的意图数据集和基线上进行的实验实验证明了我们对V-L领域方法的必要性和效率。为了朝着这个方向促进未来的研究，我们新建的数据集和基线将在https://github.com/rubics-xuan/ivg上公开获得。
通过手性对称性修复和霍金 - unruh效果
编辑器：F。Gelis QCD与字符串模型之间的关系是探索Quarks之间相互作用潜力的宝贵观点。在这项研究中，我们研究了与加速观察者所经历的临床相关的手性对称性的恢复。利用Schwinger模型，我们分析了Quark-Antiquarks之间的弦或染色体孔管的临界点，而夸克之间的分离增加。在这项研究中，确定Quark-Antiquark染色器式孔管或弦弦断裂的临界距离为𝑟= 1。294±0。040 FM。与此临界点相对应的加速度和未温度的温度表示系统的手性对称性从断裂状态到恢复状态的过渡。我们对临界加速度的估计值（𝑎=1。14×10 34 cm/s 2）和未温度（𝑇= 0。038 GEV）与以前的研究保持一致。此分析在夸克相互作用的背景下，阐明了手性对称性恢复，效果的效果以及弦乐或铬发射器的破裂之间的相互作用。
无人机自动着陆系统集成了野生环境中的定位，跟踪和降落
无人驾驶汽车（UAV）的抽象高可利用性着陆系统已广泛关注它们在复杂的野生环境中的适用性。准确的定位，灵活的跟踪和可靠的恢复是无人机着陆的主要挑战。在本文中，提出并实施了一个新型的无人机自动着陆系统及其控制框架。它由环境感知系统，无人接地车辆（UGV）以及斯图尔特平台定位，跟踪和自动恢复无人机。首先，开发基于多传感器融合的识别算法是为了借助一维转盘实时定位目标。其次，提出了由UGV和着陆平台组成的双阶段跟踪策略，以动态跟踪着陆无人机。在广泛的范围内，UGV负责通过人工电位场（APF）路径计划和模型预测控制（MPC）跟踪算法进行快速跟踪。虽然在平台控制器中采用了梯形速度计划来补偿UGV的跟踪误差，但在较小范围内实现了对无人机的精确跟踪。此外，一种恢复算法，包括姿态补偿控制器和阻抗控制器，是为Stewart平台设计的，可确保无人机的水平和合规降落。最后，广泛的模拟和实验致力于验证开发系统和框架的可行性和可靠性，这表明它是在野生环境（例如草原，斜坡和雪）中无人用自动降落的卓越案例。
找到旧免疫记录的提示
通常需要进行免疫记录才能进入育儿，学校，营地和新工作以及出国旅行。如果您正在看到新的医疗保健提供者，则需要此信息以确保您获得适当的医疗服务。提供商通常仅计算以书面记录或州或本地在线免疫信息系统（称为“ IIS”或注册表）的疫苗剂量进行记录的疫苗剂量。没有国家注册表维护此信息。因此，如果丢失或不可用的免疫记录，您或您的孩子可能需要重复疫苗剂量。这里有一些想法可以帮助您拼凑出旧的免疫记录。
找到共享自主
摘要：共享的自动驾驶电动汽车（SAEV）电流和车辆到网格（V2G）策略都具有减少温室气体排放的巨大潜力。这些概念具有互补的价值，它们甚至更有前途。据我们所知，尚未对具有V2G可行性的SAEV进行充电基础架构进行研究。对于这种构建，挑战在于，移动性需求（主要用于SAEV）和能源（用于收费基础设施的任何安装）都对此问题产生了重大影响。必须考虑具有V2G操作的SAEV的最佳充电基础架构（CI）分配，必须考虑移动性要求和网格约束。在本文中，我们发现优化模型是解决CI分配问题的最常用方法。我们对文献中已经提出的V2G和SAEVS位置优化模型进行了单独的检查，用于使用该模型，并考虑了哪些约束（对于移动性和电网）。我们发现SAEV和V2G模型具有重叠的元素，但在各自的角度仍然脱节。SAEVS的CI分配主要考虑到移动性，但倾向于忽略网格限制或影响。另一方面，V2G的CI分配专注于分销网络和网格，忘记了移动性需求。要利用SAEV-V2G潜力，未来的研究应结合流动性和网格方面，以找到具有V2G可行性的SAEV的最佳CI位置。
使用低精度异构声纳浮标传感器的纯角度测量定位水下目标
摘要：本文考虑了水下目标的定位，其中放置了许多声纳浮标来测量目标声音的方位。声纳浮标的方位精度非常低，例如 10 度。在实践中，我们可以使用多个异构声纳浮标，这样传感器噪声的方差可能与另一个传感器的方差不同。此外，一个传感器的最大感应范围可能与另一个传感器的最大感应范围不同。如果传感器检测到目标的方位，则真实目标必须存在于传感器的感应范围内。为了基于低精度的方位测量来估计目标位置，本文介绍了一种基于多个虚拟测量集 (VMS) 的新型目标定位方法。这里，每个 VMS 都是考虑到每个声纳传感器的方位测量噪声而得出的。据我们所知，本文在基于低精度的异构声纳浮标传感器定位目标的 2D 位置方面是新颖的，考虑到传感器的最大感应范围。通过使用计算机模拟将所提出的定位方法与其他最先进的定位方法进行比较，验证了所提出的定位方法的优越性（同时考虑时间效率和定位精度）。