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白皮书 | 为何迁移至 p25 数字 lmr - 摩托罗拉系统
安全性 任务关键型系统是黑客的主要目标，而 P25 数字 LMR 系统可提供多层安全性，保护您的系统、网络、语音通信和设备。数字无线电提供安全的端到端加密通信，因此未经授权的用户无法访问您的对话和数据。如果无线电丢失或被盗，您可以“杀死”该设备，使其变得毫无用处，并确保它不会被用来对付您。您还可以定期远程更改无线电加密密钥，以防止外部人员侵入您的通信。
文化、创新和动力 - KIE 会议
版权所有 © 2023 知识、创新与企业会议 版权所有 © 2023 个人作者* 保留所有权利。未经出版商书面许可，不得以任何形式或任何方式（电子、机械、影印、录音或其他方式）复制、存储在检索系统中或传播本出版物的任何部分。首次出版于 2023 年 由 KIE Conference 在英国伦敦出版 由 Corporate Document Services（英国英格兰利兹）在英国印刷和装订 如需许可请求，请通过以下电子邮件地址写信给出版商： 电子邮件：Kieteam@kiecon.org https://kiecon.org/creativity-books/ ISBN 978-1-85924-261-2 创造力书籍卷中的其他标题 卷 IX：庆祝巨人和开拓者：创造力研究和相关领域名人录 A-Z（2021 年） 卷 VIII：70 年的创造力研究：JP Guildford 的角色和当今的焦点（2020 年） 卷 VII：纪念当代现代创造力之父 E. Paul Torrance 诞辰 105 周年（2019 年） 卷 VI：STEM 教育中的创造力和创新（2018 年） 卷 V：创造力、创新和幸福感 (2017) 第 IV 卷：艺术、科学和技术中的创造力 (2016) 第 III 卷：KIE 创造力手册 (2015) 第 II 卷：商业中的创造力 (2014) 第 I 卷：创造力：过程、产品、个性、环境和技术 (2013) 建议章节引用（示例）：Kaufman, J. C. & Zheng, M. (2023)。创造力与未来：技术、全球化和善，Reisman, F.(编辑)，（第321-325 页）伦敦：KIE 出版物。可在线获取：https://kiecon.org/creativity-books/ [或插入您的大学存储库网址] 创造力书籍卷 KIE 出版物
Gonzalez v。 NISWI，LLC和AL。 -3：24-CV-50038邦森v。公司和其他。 -2：25-cv-00627
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电动摩托车的再生制动系统...
摘要 - 由于当前电动汽车（EV）所表现出的高效率，在世界上最先进的国家中，电动流动性开发正在迅速传播。在这方面，拉丁美洲已经开始在某些国家 /地区纳入这些技术。尽管如此，尽管电动汽车（例如电动摩托车）的技术发展，但仍在研究其自主权的提高。本研究提出了针对特定电摩托车的再生制动系统：Sakura M500型号，目的是增加上述EV的自主权。VDI 2206方法应用于再生制动系统的开发，包括概念设计，详细的设计和实验测试；以自治的积极结果结束。
敏捷自动驾驶汽车的实时运动计划
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通过运动吸引强大的通信网络
协作感知允许在多个代理（例如车辆和基础）之间共享信息，以通过交流和融合来获得对环境的全面看法。当前对多机构协作感知系统的研究通常会构成理想的沟通和感知环境，并忽略了现实世界噪声的效果，例如姿势噪声，运动模糊和感知噪声。为了解决这一差距，在本文中，我们提出了一种新颖的运动感知robus-Busban通信网络（MRCNET），可减轻噪声干扰，并实现准确且强大的协作感知。MRCNET由两个主要组成部分组成：多尺度稳健融合（MRF）通过驱动跨语义的多尺度增强的聚集到不同尺度的融合特征，而运动增强机制（MEM）捕获运动上下文，以补偿动作对物体引起的信息，从而解决了姿势噪声。对流行的协作3D对象检测数据集的实验结果表明，在噪声方案中，MRCNET优于使用较少的带宽感知性能的噪声方案。我们的代码将在https://github.com/indigochildren/collaborative-ception-mrcnet上进行重新释放。
三模式运动通过学习联合嵌入空间
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求，尤其是在在线获取中，导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上，例如文本和运动任务，但是很少探索三模式学习。直觉上，额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案，更重要的是，对额外模式的适当选择也可以充当中介，并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中，我们介绍了Lavimo（语言视频 - 动作对齐），这是一个三模式学习的新型框架，将以人为中心的视频整合为一种额外的方式，从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是，我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本，视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验，我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明，Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现，包括文本到动作，动作到运动，视频，视频到视频，动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。
离子热运动的量子逻辑光谱
量子逻辑光谱 (QLS) 可用于缺乏合适电子能级结构来直接执行这些任务的原子和分子离子种类的内部状态制备和读出[1 – 4]。原则上，通过使用“逻辑离子”(LI) 及其与共捕获的“光谱离子”(SI) 的运动耦合，QLS 可以控制任何离子种类。如参考文献 [1] 中所述，传统 QLS 协议有两个主要局限性。首先，它要求将离子冷却到接近运动基态。其次，它的读出效率与 SI 的数量关系不大，这可能会阻碍将量子逻辑原子钟扩展到多个离子所带来的更高的稳定性[5]。已经开发出使用重复量子非破坏 (QND) 测量来减轻这些影响的方法[6 – 8]。然而，由于电子结构不合适，应用它们可能不可行，重复测量会降低光谱探针的占空比。在这里，我们演示了文献 [9] 中基于几何相位门提出的 QLS 方法
