•随机月球地形产生,具有大的(陨石坑,山丘)和小(迷你陨石坑,岩石)伪影。•其他地形样品是手工制作或缩放的NASA高分辨率地形。•许多可自定义的参数设置火山口,地形大小和特征。•培训数据收集的大面积,可为更广泛的唯一数据范围提供。
● 借助 Ola Digital Twin,Ola Electric 将其 Futurefactory 的制造运营从设计到调试的上市时间缩短了 20% 以上 ● Ola Digital Twin 平台无缝集成了 Krutrim AI 和 NVIDIA 技术 班加罗尔,2024 年 10 月 24 日:印度最大的纯电动汽车公司 Ola Electric 今天宣布推出突破性的 Ola Digital Twin 平台,以改变制造流程和产品开发生命周期。Ola Digital Twin 平台基于 NVIDIA Omniverse 开发,无缝集成了 Krutrim AI 和 NVIDIA 技术以及其他先进的模拟工具和物联网平台,以创建全面的数字孪生环境,从而加快 Ola Electric 制造设施的规划并优化设备布局、产品开发生命周期和基于计算机视觉的质量检测系统的构建。该平台还利用物理上精确的模拟和生成式 AI 执行从运动学模拟到生成用于训练自主移动机器人 (AMR) 和机械臂的合成图像数据等任务。通过整合 NVIDIA Omniverse(一个应用程序编程接口 (API)、软件开发工具包和服务平台,使开发人员能够利用通用场景描述 (OpenUSD) 实现物理 AI)以及 NVIDIA Isaac Sim(一个基于 Omniverse 构建的用于设计和测试机器人的参考模拟平台),Ola Electric 已将其 Futurefactory 的制造业务从设计到调试的上市时间缩短了 20% 以上。Ola Electric 还在 Futurefactory 的自动机器人焊接线上利用 Ola Digital Twin 来模拟焊接过程和质量检测系统。这可以在将更改实施到物理世界之前对其进行虚拟部署和测试。Ola 的开发人员使用 Ola Digital Twin 的生成 AI 功能和 NVIDIA Omniverse API 来生成合成资产,包括照明、环境场景、物体和缺陷,这有助于将感知 AI 模型训练时间从数月缩短到数周,同时考虑到现实世界中无法安全复制的场景。该平台还具有热模拟功能,可用于构建下一代 OLA Krutrim 数据中心和液冷基础设施。此外,Ola Consumer 还使用 NVIDIA Isaac Sim 训练其机器人拾取和放置应用程序,用于其自动化暗店中复杂的库存单元。这些机器人在虚拟模拟中接受训练,以便在动态、自动化的环境中自主处理复杂的操作。
生物治疗客户汉密尔顿,汉密尔顿,2024年10月17日 - 今天,Omniabio Inc.将宣布开放新的北美细胞和基因疗法(CGT)制造和人工智能(AI)卓越中心,该中心现在是加拿大最大的合同开发和制造组织(CDMO)设施(CDMO)。该设施位于安大略省的汉密尔顿,这是加拿大生物技术行业和更广泛的全球市场的开发发展。这种商业就绪的设施将增强这些变革性疗法的制造,进一步建立加拿大作为创新的枢纽,同时增加北美高级药物治疗的获取和负担能力。最初由加拿大再生医学商业化中心(CCRM)创立,后来由Omniabio的Medipost,Co.,由美国和国际伙伴关系开发了十年的制造和分析技术专业知识。Omniabio将与制药和生物技术公司和学术中心合作,从流程,分析和相关的AI开发到商业制造业提供全面的服务。新工厂的第一个商业阶段客户Medipost是干细胞疗法的公认创新者,并计划在Omniabio的汉密尔顿汉密尔顿(Hamilton)网站上为北美患者制造Cartistem®。Cartistem是一种同种异体(来自供体细胞)的脐带血液衍生的间充质干细胞产物,用于治疗由变性引起的骨关节炎患者的膝关节软骨缺陷。新的120,000平方米ft。Site位于麦克马斯特创新公园(McMaster Innovation Park),靠近美国边境和加拿大最大的国际机场,旨在满足特殊需求,例如关键的冷链物流,专门的员工培训基础设施,智能设计的生产流以及多模式的布局,促进了促进细胞和载体的制造。使用机器人技术,生物传感器和机器学习等先进技术,Omniabio将是全球最早将这些功能整合到其服务产品中的CDMO,有助于降低成本,提高成本,提高产品质量并提高生产率,而与常规CDMO方法相比。Omniabio的启用AI支持的制造将首先关注细胞免疫疗法和基于IPSC的疗法。
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印尼众议院最终通过了法律2020年11月11日在2020年11月上旬引起了议会辩论,这变成了激烈的公众讨论。使用综合法律(OL)战略,该法律规范了十个关键政策领域,由186篇文章和基本修改和废除79条有关发展和投资的法律1)。该法律被视为旨在解决几个问题的法律突破,包括与投资生态系统的简化和改进和加速国家战略项目相关的问题。这些战略项目之一是电力基础设施开发(本地“ Pembangunan Infrastruktur ketenagalistrikan”或“ Pik”),其中包括与发电,传输,分销,变电站和其他支持设施相关的所有项目。PIK的加速需要生产35,000 MW和安装46,000公里的传输网络。 此PIK加速优先使用可再生能源来支持减少温室气体(GHG)PIK的加速需要生产35,000 MW和安装46,000公里的传输网络。此PIK加速优先使用可再生能源来支持减少温室气体(GHG)
我们试图研究解决黑洞信息悖论的本体论方面。我们对这一悖论的解决产生了几个现在对我们理解量子力学至关重要的概念,这些概念指出所有信息都是守恒的,即使是在量子层面上。如果量子信息是守恒的,永远不会被抹去或摧毁,那么这表明所有信息至少在理论上、最终都是可以从宇宙的事件视界中检索和了解的。从本体论上讲,这支持了宇宙中所有信息的储存库因此必须存在的论点。在此,我们追溯了这一争论的步骤,并得出结论,我们对宇宙的理解指向一个无所不知的实体的存在。
AI系统通过增强学习(RL)算法具有促进社会发展的巨大潜力,但他们的部署经常受到安全的安全问题的阻碍。尤其是在关键安全应用中,研究人员提出了人们对未对齐RL代理的意外危害或不安全行为的担忧。安全加强学习的哲学(Saferl)是使RL代理与无害的意图和安全的行为模式保持一致。在Saferl中,代理商通过从环境中收到反馈来制定最佳政策,同时还满足了最大程度地减少意外伤害或不安全行为的风险的要求。但是,由于Saferl算法实现的复杂性质,将各个领域的方法结合起来提出了巨大的挑战。这导致在当代Saferl Research Milieu中缺乏凝聚力和有效的学习框架。在这项工作中,我们引入了一个旨在加快Saferl研究努力的基础框架。我们的综合框架涵盖了一系列涉及不同RL域的算法,并对安全元素进行了极大的重视。我们的效果将使与Saferl相关的搜索过程更加精简和有效,从而促进了AI安全性的进一步研究。我们的项目发布于:https://github.com/pku-alignment/omnisafe。关键字:安全加强学习,学习框架,并行加速
美国宇航局的使命是探索空中和太空中的未知世界,为人类利益而创新,并通过发现激励世界。这项使命的关键是通过人类对月球、火星及更远地方的探索来扩大人类的影响力。正如《月球到火星战略和目标》中所述,我们探索的“原因”包括三个支柱:科学、灵感和国家姿态。要确保在这三个领域取得成功,需要一种架构方法,该方法结合了创新、协作和伙伴关系,并可以在数十年的努力中持续下去。为了实现这一目标,美国宇航局开发了一种创新方法来定义美国宇航局的月球到火星载人探索架构,从目标(从右边)进行架构设计,以确保开发的架构满足机构目标。在完善月球到火星架构的过程中,在阿尔特弥斯月球架构中发现了两个缺陷,即运输和交付月球表面物流和月球表面无人移动系统,这些都是实现拟议的月球探索活动所必需的。
802.11AX高性能和坚固的AP1360系列型号旨在满足下一代移动性和支持IoT的网络的各种容量需求。为了提高网络安全性和Wi-Fi质量,访问点由四个内置无线电,2.4 GHz/5 GHz频段上的双收音机提供动力,以服务于高密度Wi-Fi客户端,以及专门用于扫描的完整频段无线电。他们还拥有集成的蓝牙/Zigbee广播,启用位置和建筑自动化服务。访问点对室外环境进行了IP67的评分,例如暴露于高温和低温以及持续的水分和降水量,并且具有工业强度浪涌保护。AP1360系列模型支持〜3 Gbps的最大骨料数据速率(5 GHz为2.4 Gbps和2.4 GHz的574 Mbps),为了支持此更高容量,APS由多智素以太网式上行链路(UL)供电。AP1360系列模型可以使用SFP进行长距离回程连接到网络,并为有线Iot设备端点连接提供额外的下行链路(DL)以太网接口,从而在当今要求的室外环境中迎合各种部署选项。