“行星边界”定义了人类可以改变他们正在塑造的人类世环境的框架,而不会通过对生态系统进行不可逆转或灾难性的改变而危及地球生命的存在[1]。地球的极限在于大气中二氧化碳浓度的增加、氮和磷的排放、土地用于粮食生产、淡水的消耗以及生物多样性的丧失。农业被认为是导致地球环境变化的最主要因素 [2]。与温室效应相关的温室气体排放中约有三分之一来自农业。森林转变为耕地时会释放二氧化碳,施肥的田地会排放氮氧化物,畜牧业和水稻种植会释放甲烷。除此之外,还有食品运输和加工过程中的排放。氮和磷限制植物的生产力。因此,施肥可以显著提高产量。
摘要:为了改变我们的生活,自主系统需要在复杂的共享环境中与其他代理进行互动。例如,自动驾驶汽车需要与行人,人驱动的汽车和其他自动驾驶汽车互动。自主交付无人机需要在其他无人机共享的空中空间中导航,或者仓库中的移动机器人必须在机器人共享的出厂空间中导航。此类应用领域的多机构性质要求我们开发一种系统的方法,以实现各种应用程序自主系统的有效相互作用。在这次演讲中,我将首先关注游戏理论计划和机器人的控制。要达到智能的机器人互动,机器人必须考虑代理人彼此决定的依赖性。我将讨论游戏理论计划和控制如何使机器人意识到它们对其他代理的影响。我将介绍我们最新的结果,以利用交互中固有的结构来开发有效的运动计划算法,该算法适用于机器人硬件上的实时操作。在谈话的第二部分中,我将重点介绍机器人如何学习和推断其周围代理的意图,以说明代理人的偏好和目标。目前,机器人可以推断出逆增强学习形式中孤立的代理的目标;但是,在多机构域中,没有孤立的代理,并且所有代理的决策均互相耦合。i将讨论一种数学理论和数值算法,以从观察到代理相互作用的观察结果中推断出这些相互关联的偏好。
1 Livestock Production and Management, Pir Mehr Ali Shah - Arid Agriculture University, Rawalpindi, Rawalpindi, Punjab, Pakistan, 2 University Institute of Biochemistry and Biotechnology (UIBB), Pir Mehr Ali Shah - Arid Agriculture University, Rawalpindi, Rawalpindi, Punjab, Pakistan, 3 National Center of Industrial生物技术(NCIB),Pir Mehr Ali Shah-干旱农业大学,拉瓦尔品第,拉瓦尔品第,旁遮普邦,巴基斯坦
1 Livestock Production and Management, Pir Mehr Ali Shah - Arid Agriculture University, Rawalpindi, Rawalpindi, Punjab, Pakistan, 2 University Institute of Biochemistry and Biotechnology (UIBB), Pir Mehr Ali Shah - Arid Agriculture University, Rawalpindi, Rawalpindi, Punjab, Pakistan, 3 National Center of Industrial生物技术(NCIB),Pir Mehr Ali Shah-干旱农业大学,拉瓦尔品第,拉瓦尔品第,旁遮普邦,巴基斯坦
O-04研究中AI驱动的手动分析,以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士;医学博士Eric S. Hungness; Amy L. Halverson,医学博士,FACS;以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克(Jeffrey H.西北医学 - 西北大学,伊利诺伊州芝加哥,简介:人工智能(AI)可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具,可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动,以区分新手和专家表现。 方法:我们对一位作者(JAM)进行了视频记录的简单中断缝合任务,该任务(JAM)在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具(图)记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧,然后传递到Google MediaPipe库,该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标,以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络,以区分专家和新手。 构建了一个评分系统,用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组(p值<0.05)。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析,以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士;医学博士Eric S. Hungness; Amy L. Halverson,医学博士,FACS;以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克(Jeffrey H.西北医学 - 西北大学,伊利诺伊州芝加哥,简介:人工智能(AI)可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具,可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动,以区分新手和专家表现。方法:我们对一位作者(JAM)进行了视频记录的简单中断缝合任务,该任务(JAM)在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具(图)记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧,然后传递到Google MediaPipe库,该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标,以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络,以区分专家和新手。构建了一个评分系统,用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组(p值<0.05)。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后,同一位作者将模拟更多的专家和新手表演,并允许该工具根据评分系统预测性能水平:初步结果:使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85%和90%。下一步:我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架,能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求,在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。
由于质量数据提供了统计和临床意义,因此AJCC已授予专家,以在全球适用的框架内更新解剖学和非动态因素。
在铝加工领域,需要更大的加工量,功率超过 100 kW,转速超过 30,000 rpm,进给速度超过 50 m/min,也需要更强大的刀具。 。结构部件的加工率高达 95%,金属去除率超过 10,000 cm3/min(相当于 27 kg/min 左右),选择合适的加工刀具是降低部件生产成本的决定性因素在航空航天工业中。因此,为了在竞争中脱颖而出,对切削几何形状和硬质合金基体的最高要求至关重要。 Ingersoll 为您提供这些使用可转位刀片和整体硬质合金刀具进行粗加工和精加工的刀具。
工业转型总体规划 未来,欧洲工业企业将需要大量可再生且廉价的电力、强大、可靠的能源基础设施系统以及更多用于研究和投资的私人和公共资金、法律确定性以及对创新技术和流程(例如化学回收和基因编辑)的更加开放。否则,欧盟将面临全球竞争力排名进一步下滑的风险。
TJ Atwell (主持人) 公共事务办公室 Janet Cote (演讲者) 项目经理和规划 Donnie Faughnan (演讲者) 环境资源专家 Marc Paiva (现场) 考古学家 - 文化资源 Bill Mehr (现场) 房地产专家 Matthew Fleming (现场) 工程师 (岩土技术) Paul Morelli (在线) GIS/制图 Mike Andryuk (在线) 工程师 (结构) Kevin Hebard (在线) 工程师 (土木) Jenny Palacio (在线) 经济学家 Chris Tilley (在线) 工程师 (成本) Thomas Mihlbachler 土木工程师 (土木 - 水力学/水文学)
计划时间表大学大学生物化学与生物技术研究所Pir Mehr Ali Ali Ali Ali Shaharid农业大学来宾到达8:30 AM - 04:00 pm 10:00 AM来自Holy Quran 10:10 Am欢迎地址,欢迎地址课程:Kjeldahl仪器和分析”上午10:30讲话,首席嘉宾上午11:00 AM SAQIB JABBAR博士,高级科学官员食品科学雷达研究所,NARC,伊斯兰堡,“氮确定的质量控制方面”