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m/s Azure Power Maple
在CEA主席CEA的主席将于13.10.2023在06:00 PM与CTUIL，GRID-INDIA和RE Developers的代表在混合模式下举行。参与者名单附有附件 - i。CEA主席指示首席工程师（网格管理），CEA介绍了会议议程。2。首席工程师（GM部门）表示，讨论的主要议程是解决可再生能源（RE）开发人员不合规的问题，该问题根据CEA（到30.09.2023）的CEA（技术标准）（技术标准），并讨论此方面要采取进一步行动的过程。他还向M/S Azure Power Maple Private Limited提交的请愿书，以寻求时间延长时间来安装拉贾斯坦邦巴德拉（Bhadla）连接的300 MW太阳能项目所需的反应性电力补偿设备。他说M/s Azure Power Maple Pvt。Ltd.由Hon'ble CERC指示，以解决CEA解决此问题。3。主席，CEA强调，根据RE开发人员本人所做的承诺和承诺，发出了条件/临时连通性/第一次收费，他们将在2023年6月30日之前遵守所有现有法规。遵守现有法规的时间表进一步延长至2023年9月30日，所有RE开发商都相互同意。这一扩展旨在促进将一代产生整合到电网中，以实现印度政府设定的可再生能源发电目标。4。主席，CEA表示，无法按照上述时间限制遵守的植物应该挺身而出，说他们错过了合规时间表，并可能采取适当的行动对他们采取适当的行动，包括Re Plant的断开连接。主席，CEA询问所有Re Replant和M/S Azure Power Maple Pvt。Ltd.尤其要分享他们为遵守现有法规而采取的措施，并履行自己的承诺和承诺，并在获得有条件的连通性 /首次收取批准时提交的承诺。Grid-India分享说，各自的RLDC与日期为13.09.2023的妈妈发出了信件，向所有临时/条件FTC发行了基于CEA Mom，日期为2023年3月5日和2023年5月22日，2023年5月22日。m/s Azure Maple Pvt。Ltd.提交了日期为28.03.2023的承诺，指出它应安装55 MVA额外的逆变器容量（0.185MVA×296 NOS。）根据RE工厂在2023年9月30日之前提交的研究。5。m/s Azure Maple Pvt。Ltd.指出，根据研究报告，大约需要55 MVA额外的逆变器才能满足反应性赔偿以满足合规性。大约24 MVA容量的逆变器（0.185MVA×130号）处于执行的各个阶段，并安装相同的安装应在2023年11月底完成。6。主席，CEA表示关注Re工厂未能履行自己的承诺，因为他们错过了他们同意的30.06.23的时间表，进一步的RE RE工厂也未能见面但是，鉴于他们的理解可能会改变反应性电力补偿要求可能会改变，但迄今为止，尚未采取任何措施。
基于空间表征语义层次的机器人探索与绘图策略
许多科学家 [Lynch，1960；Piaget 和 Inhelder，1967；Siegel 和 White，1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层，并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点；路线控制知识（从一个地方到另一个地方的过程）；连通性、顺序和包含的拓扑模型；以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来，认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型，如 TOUR 模型 [Kuipers，1978]。该模型由一组节点和弧组成，其中节点代表环境中可识别的位置，弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
PCI/DSS 4.0 CloudFlare技术合规映射
专门的云根据定义不支持跨多云环境的合规性控制，无法以其现有功能以可合理或统一的方式运行计算和安全服务，从而导致入门摩擦，安全风险和高TCO。“共同责任”合规模型给客户带来负担，以了解其整个合规环境，或者面临失败的审计或违规行为的后果。复杂的UI和脱节的产品为需要执行更专业合规任务的客户创造了陡峭的学习曲线，并且提供商锁定意味着添加其他云环境需要重复的努力来确保完全合规性就绪。此外，在满足数据本地化和居住要求
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。
LandCover.ai：用于建筑物自动测绘的数据集……
土地覆盖和土地利用的监测和评估在自然资源管理中至关重要。遥感数据和图像处理技术已广泛应用于城市和农村地区的土地描述和变化检测。关于土地利用或土地覆盖的详细信息是各个领域的宝贵信息来源，例如城市规划[30,43]、变化检测[17]、植被监测[2]，甚至军事侦察。土地覆盖变化是环境变化[38,37]、森林覆盖动态[32]和退化[21]的指标，也是生物多样性监测的方法之一[31]。此类数据可用于研究景观中发生的过程，例如各种土地覆盖之间的流动 [ 16 ]，从而可以研究城市化、森林砍伐、农业强度和其他人为变化的速度。
加拿大可再生能源和电池储能地图：方法和源材料
概述 1 查找项目 2 各省特定数据库 3 阿尔伯塔省 3 萨斯喀彻温省 4 马尼托巴省 4 西北地区 4 爱德华王子岛省 4 安大略省 4 新斯科舍省 5 新不伦瑞克省 5 纽芬兰和拉布拉多省 5 育空地区 6 不列颠哥伦比亚省 6 魁北克省 7 附加地图图层 7 电池储能 7 本土可再生能源 9 太阳能潜力 10 主要发现总结 10 参考文献 12
