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审计与风险委员会 - 2024 年 5 月 8 日 - 动议通知
但是，由于市政府的初步简报中没有具体寻求有关第 3.59 节的建议，因此并未提供所有相关信息。因此，在收到初步建议后，市政府向 Mcleods（于 2020 年 12 月 16 日）提供了所有相关信息，以便根据第 3.59 节的适用和要求以及《1996 年地方政府（职能和一般）条例》第 8 和 9 条下的豁免规定对 Saltwater 项目进行详细评估，并指示 Mcleods 进行审查并在必要时更新其初步建议。作为第二份简报的一部分，提供给 Mcleods 的信息包括 Saltwater 商业案例、2020 年商业运营计划草案 V2 以及与建设和租赁安排有关的信息。
3D打印的多腔软执行器具有集成运动和传感功能，并通过生物启发的交织可折叠的内分体
人类的肌肉束具有同步神经感觉的多功能运动，使人可以执行复杂的任务，这激发了对机器人动作和感知机器人的功能整合的研究。尽管使用固有的依从性，软动力器已经开发了多种运动能力，但同时使用的方法通常涉及添加感应组件或嵌入某些信号的底层基质，从而导致结构复杂性和具有高度变化的部分的驱动部分之间的结构复杂性和差异。受到肌肉束多纤维机制的启发，提出了一种多腔功能整合（MCFI）方法，用于软气动执行器，以同时实现多维运动并通过分离和协调主动和被动腔来感知。引入了一个由生物启发的交织可折叠内体（Bife），以使用优化的目的可折叠性来构建和加强多腔室，从而实现3D打印单物质制造。执行伸长，收缩和双向弯曲，以基于基于多腔压力的运动学和感应模型感知其空间位置，方向和轴向力。建立了两个MCFI-ACTUATOR驱动的机器人：一个具有路径重建的软爬行机器人，具有对象外部感受的狭窄节流柔软的握把，验证了执行执行器的实用性以及对MCFI方法的智能软机器人创新的潜在的潜力。
命令；1.) 被告 BPD 的驳回动议 14 获准。2.) 被告奥格登警官的驳回动议 18 部分获准。3.) 被告警官的驳回动议 20 获准。4.) 原告对被告的平等保护索赔、过失索赔和蒙大拿州宪法索赔在此不带偏见地被驳回。原告对被告警官和奥格登的州法律索赔在此不带偏见地被驳回。原告对奥格登警官的 § 1983 索赔在此部分不带偏见地被驳回。由法官 Brian Morris 于 2024 年 11 月 18 日签署。（TLO）
根据本章第 1 至 3 部分的规定对政府实体提起的追偿完全禁止原告以相同事项为由对导致索赔的疏忽或其他可诉行为的员工提起任何诉讼或追偿损害赔偿。在针对政府实体的诉讼中，如果政府实体承认或受以下条款的约束，则导致诉讼的员工因相同事项免于承担责任：
基于地形力学的动态模型...
摘要 - 基于Terramogealics的轨道车辆（TRV）的动态模型被广泛用于动态分析中。但是，由于其高复杂性和计算成本，这些模型与基于模型的控制器设计不相容。本研究提出了一种新型且简化的基于TRAMEGRAINIC的动态模型，可用于基于优化的实时运动控制器设计。到此为止，我们使用轨道剪切应力的平均项近似轨道的相互作用，以使模型在计算上有效且可线化。通过在轮式车辆场中引入滑动比和滑动角的概念，最终将基于Terramogearics的动态模型简化为紧凑而实用的单轨动态模型，从而降低了对精确滑移比的需求。单轨模型使我们能够通过分别考虑侧面和纵向动力学来设计有效的运动控制方案。最后，在各种道路条件下使用实际TRV对提出的动态模型进行了验证和验证。此外，在模拟中比较了不同模型的性能，以证明所提出的模型在TRV路径遵循任务中的表现优于现有模型。
3D人类运动扩散模型
工作描述人类运动生成是计算机图形的关键任务，对于涉及虚拟字符（例如电影制作或虚拟现实体验）的应用至关重要。最近的深度学习方法，尤其是生成模型，开始在该领域做出重大贡献。虽然早期的神经方法着重于生动和现实的人类运动序列的无条件产生，但最新的方法指导使用各种条件信号（包括动作类别，文本和音频）的运动产生。中，基于扩散的模型已显示出巨大的成功，主要是研究前沿[TRG * 23，KKC23，ZCP ∗ 24，DMGT23]。
egosim：运动和活动期间的egecentric多视图模拟器和真实的型摄像机的真实数据集
对计算机视觉中以自我为中心任务的研究主要集中在标题相机上，例如鱼眼摄像机或沉浸式耳机内的嵌入式相机。我们认为，越来越多的光学传感器的微型化将导致相机在各个位置的多产摄像机中的多产。这将为计算机视觉中的确定任务带来新的观点，并使关键领域（例如人类运动跟踪，身体姿势估计或行动识别）尤其是针对下半身，通常会被遮挡。在本文中，我们介绍了Egosim，这是一种新颖的人体镜头相机的模拟器，该相机从佩戴者的身体上从多个角度产生了逼真的自我中心效果图。Egosim的关键特征是它使用真实的运动捕获数据来渲染运动伪像，这在手臂或腿部的摄像机中尤其明显。此外，我们还介绍了多款镜头的数据集，该数据集来自六个身体上的相机和地面真实真实的全身3D姿势：119小时的数据是从四个高效率的虚拟环境中的积极运动序列得出的，我们使用13个Gopro的5小时的运动范围和3 g的运动来增强，这些数据来自5小时，并从13个小时内增强。 套装。我们通过训练仅端到端视频3D姿势估计网络来证明Egosim的有效性。分析其域间隙，我们表明我们的数据集和模拟器大大帮助推断现实世界数据。EgoSim代码和MultieGoview数据集：https：//siplab.org/projects/egosim
Physord：一种用于越野驾驶物理学运动预测的神经符号方法
摘要 - 运动预测对于自主越野驾驶至关重要，但是，由于车辆和地形之间的复杂相互作用，它比公路驾驶更大挑战。传统的基于物理的AP-在准确建模动态系统和外部干扰时会遇到困难。相比之下，数据驱动的神经网络需要广泛的数据集，并在明确捕获基本的物理定律方面挣扎，这很容易导致概括不良。通过合并两种方法的优点，神经符号方法提出了一个有希望的方向。这些方法将物理定律嵌入神经模型中，可能会显着改善概括性。但是，在实际世界环境中没有对越野驾驶的事务进行评估。为了弥合这一差距，我们提出了Physord，这是一种神经符号方法，将保护定律（即Euler-Lagrange方程）整合到数据驱动的神经模型中，以进行越野驾驶中的运动预测。我们的实验表明，物理学可以通过建模不确定性来准确预测车辆运动并耐受外部干扰。与数据驱动的方法相比，仅使用参数的3.1％，学到的动力学模型可实现46.7％的精度，证明了我们的神经符号方法的数据效率和出色的概括能力。
议会关于可再生能源的议案 - 后续报告
1 目的/执行摘要 1.1 在 2024 年 9 月 30 日的理事会会议上，通过了一项动议，以塑造理事会向社区提供有关整个理事会地区规划的主要能源相关开发规划过程的信息的方式。 1.2 该动议分为多个部分，并已获得通过，但须进行财务评估。本报告包含有关实施该动议的计划以及为评估该动议的财务影响而开展的工作的信息。 1.3 虽然该决定已得到成员的批准，但应理解，官员实施该决定的能力将取决于资源的可用性，以满足预期的要求，以及预计将这些资源投入使用的时间表，特别是在对人员配备和其他业务领域产生连锁反应的情况下。 1.4 此外，报告明确指出，尽管高地议会做出了决定，但拟议的措施仍存在许多法律和程序问题。 1.5 根据动议条款，官员们必须向下一次理事会会议提交一份文件，以分享更多有关财务影响的细节并规划实施路径。财务影响估计为全年 278,000 英镑的额外未列入预算的费用，可能在 2024/25 年产生部分年度费用，这些费用的资金需要理事会考虑。