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2022 年金融稳定回顾
第一个框检查住宅物业价格和利率之间的非线性关系。撇开卢森堡房地产市场的供需约束不谈，所采用的模型对参数施加了约束，从而产生了与理论一致的弹性迹象。第二个方框建议根据 CRS/2020/005 建议书，根据授信标准和价格指标，评估卢森堡启动差别化贷款价值比率限额的有效性。预测和房地产贷款。第三个框基于所谓的“风险价格”方法，旨在估计卢森堡住宅房地产价格最大跌幅风险的重要性。
PFAS 部长级行动计划
2022 年 12 月 22 日第 2022-1611 号命令将《人类饮用水质量指令》（EDCH）转化为法国法律，该命令涉及人类饮用水的获取和质量，以及 2022 年 12 月 29 日两项实施法令，涉及人类饮用水的健康安全和改善所有人获取人类饮用水的条件。这种转换意味着从 2026 年起有义务对供人类饮用的水中这些参数进行监测，并从 2023 年起将质量限制引入法国监管框架，以便地方卫生当局在根据当地情况和检测实施早期研究时具有管理价值。
联合使用空间高度测量和现场测量进行 Rio Negro 流域的流量分区
我们提出了根据 Topex/Poseidon 和 ENVISAT 雷达任务的测量结果来定义虚拟站（卫星轨道与水体之间的交叉点）水位高度时间序列的方法。水动力模型的实施使得将流量从几个现场测量站传播到虚拟站成为可能。然后可以在虚拟站估计评级曲线（高度/流量关系），从而可以完成原位测量并致密水文网络；并确定断面平均水深、床底坡度、曼宁粗糙度系数等物理参数。在里奥内格罗河和卡克塔河的主河道上分别引入了 21 个和 11 个虚拟站，使我们能够将流域的大小减少大约 10 倍，现在我们可以通过空间测量来测量流域的流量。
巴黎高科大学博士论文 -Theses.fr
我们描述了一种评估移动激光测量的准确性和/或精密度的新方法。这是基于城市场景的线性实体的提取和比较。配对段之间计算的平均距离（即修改后的 Hausdorff 距离）用于相对于现有参考对云进行评分。对于边缘的提取，我们提出了一种检测通过 RANSAC 算法找到的平面段之间的交叉点的方法，该算法通过相关组件的分析进行丰富。我们还在考虑一种通过同样基于线性元素的刚性配准来校正移动激光读数的方法。最后，我们研究边缘的相关性来推导移动系统外参标定的参数。我们在作为 TerraMobilita 项目一部分获得的模拟数据和实际数据上测试我们的方法。
NAAC的报告，PNBCRSMF _2024_
Burdwan University的CRSMF正在扩大农作物研究农场，覆盖10.5公顷的耕地，位于该大学的Tarabag校园，由著名的遗传学家和植物育种教授Param Nath Bhaduri FNA于1965年建立。自成立以来，在该大学不同部门的研究人员的帮助下，已经进行了许多由不同当局资助的研究活动。有一个农场实验室可以进行并加快研究活动。此外，从2002年开始与政府农业部合作。，为帕迪，芥末，克，小扁豆和摩恩的“基金会和认证”种子计划进行了成功，但仍被成功运行。该计划是在政府农业副总监的支持下启动的。西孟加拉邦，种子认证部，政府。 西孟加拉邦，种子公司和种子测试部门，政府。 西孟加拉邦。 CRSMF生产的种子以商品名称“ Kishan Bandhu”出售。 这些需求量很高，在全州的种植者和农民中都非常受欢迎，包括贾坎德邦和比哈尔等邻国，其质量和性能一致。 我们非常幸运的是，西孟加拉邦政府的所有官员都在这项企业中扩大了他们的极端支持。西孟加拉邦，种子认证部，政府。西孟加拉邦，种子公司和种子测试部门，政府。西孟加拉邦。 CRSMF生产的种子以商品名称“ Kishan Bandhu”出售。 这些需求量很高，在全州的种植者和农民中都非常受欢迎，包括贾坎德邦和比哈尔等邻国，其质量和性能一致。 我们非常幸运的是，西孟加拉邦政府的所有官员都在这项企业中扩大了他们的极端支持。西孟加拉邦。CRSMF生产的种子以商品名称“ Kishan Bandhu”出售。这些需求量很高，在全州的种植者和农民中都非常受欢迎，包括贾坎德邦和比哈尔等邻国，其质量和性能一致。我们非常幸运的是，西孟加拉邦政府的所有官员都在这项企业中扩大了他们的极端支持。朗大学（Andhra Pradesh），水稻研究站（Chisurah），中央马铃薯研究站（Jalandhar，旁遮普邦）和Pulse＆Oils种子研究站（西孟加拉邦贝伦普尔），以收集繁殖者种子以进行乘法计划。
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
实用的建模工作和控制水下机器人
简历：2021 - 2022年大学期间，首次促进了伊拉斯mus蒙德斯·米尔（Mundus Mir）（海洋和智能机器人技术的硕士学位），始于图伦大学。在第一年提供的课程中，一个模块旨在建模和控制水下机器人。在这一领域，有许多非模型现象，实验的使用对于使学生既有一定数量的非常具体的实验知识（尤其是对于模型的识别），并概述了高度非线性系统是水下车辆的控制。在本文中，我们描述了两个实际的工作会议，在此过程中，学生首次操纵水下机器人，并识别模型的某些模型，并根据两个自由度（深度和帽子）进行控制。学生以学生评估这一教学。关键字：水下机器人技术，自动，建模，控制，实际工作。
2022 年 6 月 8 日第 131 号 - 武装部队部
按照武装部队部长 2022 年 6 月 1 日的命令：一、无论有关军事残疾和战争受害者养老金法典受益人保留职位的立法和监管规定以及授权通过合同方式招聘《一般公务员法典》第 L.351-1 条中提到的就业义务受益人的立法和监管规定如何，授权在 2022 年举行基于资格的竞争性考试，以招聘国防部的普通级文职医务辅助技术人员。二. – 训练、研究和创新局 (DFRI) 负责组织竞赛，以造福武装部队。三– 提供的职位数量为 17 个，按专业分布在陆军训练医院 (HIA)、陆军输血中心 (CTSA) 和陆军中央药房 (PCA)，具体如下：