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ROS MOOC门户手册
机器人操作系统（ROS）是一个开源框架，可简化构建机器人应用程序。它提供了用于开发模块化系统的库和工具，其中组件（节点）通过消息进行通信。这种体系结构促进了机器人开发中的灵活性和可重复性。
生成人工智能 - Portal Gov.br
巴西数据保护法 Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) 旨在保护自由和隐私的基本权利以及人格的自由发展，同时以经济、技术发展和创新为基础。因此，技术创新必须与个人数据保护相协调。为了充分保护数据主体权利，有必要了解数据，特别是个人数据，在基于生成模型的人工智能中是如何处理的。生成方法不同于其他人工智能方法，因为它具有生成内容（数据）的能力，与判别方法相反，总之，判别方法允许系统学习如何根据所使用的数据做出决策。需要强调的是，人工智能这一表达目前用于指基于机器学习的人工智能系统。然而，人工智能是一个比机器学习更广泛的领域。就本文而言，这些术语将互换使用。为了更好地理解本文，有必要定义一些概念。第一个概念是人工智能，它可以定义为研究人工智能系统发展的人类知识领域。人工智能系统被定义为一种基于机器的系统，该系统针对明确或隐含的目标，从其接收的输入中推断如何生成输出，例如预测、内容、建议或决策。机器学习被定义为机器通过经验提高其执行任务的性能的能力，而深度学习是机器学习的一种变体，它使用多层以高精度解决更复杂的问题并在每层中转换数据。生成模型是一种能够通过采样生成新数据的概率模型，而提示被定义为用于向人工智能模型提供指令的文本输入。
2024 年 12 月 17 日 通过联邦电子规则制定门户
Capella Space Corp.（“Capella”或“公司”）很高兴有机会就美国国务院国防贸易管制局（“DDTC”）于 2024 年 10 月 23 日在《联邦公报》上发布的关于法规标识号（“RIN”）1400–AE73（“拟议 ITAR 规则”）的拟议规则提交意见。拟议 ITAR 规则将修订《国际武器贸易条例》（“ITAR”）以修订美国军火清单（“USML”）第 IV 和 XV 类，并在 ITAR 中添加某些许可豁免。根据美国商务部工业和安全局（“BIS”）同一天发布的 RIN 0694-AH66 下的拟议规则，根据本拟议规则从 USML 中删除的物品将受《出口管理条例》（“EAR”）的约束。
货运铁路使用情况和性能 - ORR 数据门户
实际货运量数据涵盖所有干线基础设施。数据由以下货运运营商提供：DB Cargo UK、Freightliner Intermodal、Freightliner Heavy Haul、Direct Rail Services (DRS)、GB Railfreight、Colas Freight（从 2020 年 4 月至 6 月季度开始）和 Devon and Cornwall Railways（从 2024 年 4 月至 6 月季度开始）。为提高数据集的覆盖率，我们计算了 Colas Freight（2011 年至 2020 年财年结束）和 Devon and Cornwall Railways（2012 年至 2024 年财年结束）的估计值。有关用于估计这些值的方法的更多详细信息，可在本报告的准确性和可靠性部分找到。由于数据来自七个不同的运营商，因此供应的商品分组之间几乎没有一致性。因此，货运量数据不能以与货运量相同的分解级别发布。发布的货运量商品包括煤炭和其他商品（包括生物质、建筑、海运联运、非海运联运、生活垃圾、工业矿物、国际、金属以及石油）。
货运铁路的使用情况和性能 - ORR 数据门户
实际货运量数据涵盖所有干线基础设施。数据由以下货运运营商提供：DB Cargo UK、Freightliner Intermodal、Freightliner Heavy Haul、Direct Rail Services (DRS)、GB Railfreight、Colas Freight（从 2020 年 4 月至 6 月季度起）和德文郡和康沃尔郡铁路（从 2024 年 4 月至 6 月季度起）。为提高数据集的覆盖范围，我们计算了 Colas Freight（财年结束于 2011 年至 2020 年）和德文郡和康沃尔郡铁路（财年结束于 2012 年至 2024 年）的估计值。有关用于估算这些数据的方法的更多详细信息，可在本报告的准确性和可靠性部分找到。由于数据来自七家不同的运营商，所提供的商品分组之间几乎没有一致性。因此，货运量数据不能以与货物运输相同的分解级别发布。公布的货运商品为煤炭和其他商品（包括生物质、建筑、海运联运、非海运联运、生活垃圾、工业矿物、国际、金属以及石油和石油）。
机构存储库 - 研究门户dépôt机构
人类通过与照料者进行交流互动来获取其母语。这些互动是有意义的，有意的，并且位于日常环境中。互动的位置和交流性质对于语言获取过程至关重要，因为语言学习者依靠交流环境提供的线索来理解他们所感知的话语。因此，他们建立的语言知识植根于语言形式，其含义和交流功能。在机器方面，语言学习的位置，交流和互动方面经常会经过。这特别适用于当今的大语言模型（LLMS），其中输入主要基于文本，以及字符组或单词的分布作为建模语言表达含义的基础。在本文中，我们认为这种设计选择在于许多重要局限性的根源，尤其是关于模型的数据饥饿，它们执行人类逻辑和务实推理的有限能力以及它们对偏见的敏感性。同时，我们为一种替代方法提出了一种理由，该方法可以通过参与定位的交流相互作用来模拟人工毒剂如何获得语言结构。通过选择实验，我们展示了所得模型中捕获的语言知识与LLMS捕获的知识的根本不同，并认为这种观点的改变为机器中更类似人类的语言处理提供了有希望的途径。
这就是 Wärtsilä 2024 - Portal Gov.br
根据 Wärtsilä 的经验估算总储罐，考虑到储罐周围所需的检查空间。圆柱形储罐仅适用于 LNG，如果储存在棱柱形储罐中，则 LNG 总储罐尺寸系数对 LNG 比对甲醇更有利。*) 1.7x 膜式储罐，2.4x C 型储罐
基准测试和能源效率门户 (BEEP) 用户指南
注意：如果请求单个建筑物中少于 4 个位置的使用数据，系统将提示用户确认所有帐号。如果用户请求单个建筑物中 4 个或更多位置的使用数据，则需要提供其中一个帐号。此处将进行另一项检查，以确保不会将同一位置添加到多个建筑物中。