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年度报告2024
•开创性的研究和认可：医学图像分析实验室的Amith Kamath赢得了Friborg的跌落墙竞赛，其AI-Enhanced放射疗法项目旨在减少胶质母细胞瘤患者的治疗时间从两周到近孔。•技术翻译：Valtech Lifesciences通过Venture Kick计划获得了150,000瑞士法郎，以推动下一代心脏阀假体。•促进创新：新的队列成员tighvalve™获得了SNSF桥梁的概念赠款，标记了我们的第四座桥梁拨款，而Implanz™获得了全部的Innosuisse支持，并通过国家创新资金来继续我们的成功。•包容和公平：AI医学（DAIM）的多样性倡议赢得了著名的Prix Lux 2024奖，因为它在解决AI系统中的偏见，促进包容性和促进多样性奖学金方面的工作。•卓越奖学金：Artorg主持了Unibe Venture和CAIM研究员，支持跨越精密医学，先进的生物医学设备和数字健康解决方案的开创性技术的项目，进一步增强了我们的转化重点和性别同等。
公告
撤回合作伙伴的条件这些请求通过注册信件发送给管理公司，并在RGAMF的第422-218条中按照登记册进行了登记。将根据可变性条款限制的注册顺序满足。提款价格等于不包括有效的税款的子记录委员会的降低的子量价价格。如果提款价格下跌，管理公司再次通过信件通知，要求确认收据的合作伙伴，他们要求在生效日期前一天提取他们的撤回。在从收到收据确认书推荐之日起十五天内没有假设的反应中，撤回被认为是以新价格维持的。此信息是通知信中的内容。在撤军的情况下，撤回的合伙人将从月份的第一天开始就从股息中获得股息的权利，从而将撤回记录在提款登记册中。支付提款价值的支付在15天内，具体取决于行政限制，从订阅每月关闭之日起，并且前提是有订阅补偿撤回的订阅。报销股票被取消。根据以下条款固定的提款价值进行报销：1。如果存在订阅请求，则至少等于相关补偿期的提款提款（或从Reali-div>订阅中取消的资金）
普利茅斯港口策略 - 会议，议程和会议记录
在普利茅斯的码头港内，有多种商业和娱乐用途。Cattewater是几个商业码头的所在地，可以处理燃料，饲料，水泥和粘土进出西南。Millbay Docks处理了一系列货物，并且是布列塔尼渡轮的所在地，他们在普利茅斯和欧洲之间经常服务。同时，萨顿港是普利茅斯钓鱼舰队的基地。休闲行业包括多个码头，水上访问点和俱乐部，可满足水手，划船者，游船，划独木舟，潜水员，冲浪者和游泳者的需求。举办的活动范围从海上摩托艇大奖赛和当地比赛到国际帆船锦标赛。
Visa Cash App RB 一级方程式车队选择 ROBOZE 的 3D 打印
红牛的意大利一级方程式车队自 2006 年以来一直是这项运动最稳定、最重要的竞争对手之一，已参加过 350 多场比赛。该车队以 Scuderia Toro Rosso 的名字成立，致力于将未来的冠军带入赛场，成功为一代车手开启了顶级职业生涯，这些车手后来赢得了一级方程式赛车和其他赛事的冠军和世界冠军。在 2020 年更名为 Scuderia AlphaTauri 之后，该车队继续取得成功，并在首个赛季就赢得了意大利大奖赛的胜利。如今，RB 车队重获新生，肩负着争夺这项运动最大奖项的更大使命，正全力以赴进入赛车运动巅峰的新时代。
2026 一级方程式赛车动力装置技术规则
1.1.1 国际汽联将组织国际汽联一级方程式世界锦标赛（简称“锦标赛”），该锦标赛归国际汽联所有，包括两个世界冠军头衔，一个属于车手，一个属于车队。它由一级方程式赛车日历中的一级方程式大奖赛组成，ASN 和组织者已就这些赛事与国际汽联签署了组织协议。所有参与方（国际汽联、ASN、组织者、参赛者、动力装置 (PU) 制造商、供应商和赛道）承诺遵守并遵守锦标赛规则，并在适用的情况下，必须持有颁发给车手、参赛者、官员、组织者和赛道的国际汽联超级驾照，或根据规则规定进行注册。
2026公式1动力单元技术...
1.1.1国际汽联将组织国际汽联一级方程式世界冠军（“冠军”），该冠军是国际汽联的财产，并包括两个世界冠军的冠军，一个是驾驶员，另一个用于建筑商。它由一级方程式大奖赛竞赛组成，其中包括一级方程式日历中的一级大奖赛，就ASN和组织者与国际汽联签署了组织协议。All the participating parties (FIA, ASNs, organisers, Competitors, Power Unit (PU) Manufacturers, Suppliers and circuits) undertake to apply as well as observe the rules governing the Championship and, where applicable, must hold FIA Super Licences which are issued to drivers, competitors, officials, organisers and circuits, or register in accordance with the provision of the Regulations.
一级方程式竞赛策略的可解释的强化学习 *
在一级方程式赛中，团队竞争开发自己的汽车，并在每场比赛中达到最高的完成位置。但是，在比赛中，球队无法更改汽车，因此他们必须通过比赛策略改善汽车的完成位置，即优化他们选择哪种轮胎化合物可以涂在汽车上以及何时这样做。在这项工作中，我们引入了强化学习模型RSRL（种族策略增强学习），以控制模拟中的种族策略，为基于硬编码和蒙特卡洛的种族策略提供了更快的替代品。控制汽车的速度等于P5.5的预期完成位置（P1代表第一名，P20是最后的位置），RSRL在我们的测试竞赛中达到了P5.33的平均饰面位置，即2023 Bahrain Grand Prix，胜过P5.63的最佳基线。然后，我们在一项概括性研究中证明了如何通过训练优先考虑一个轨道或多个轨道的性能。此外，我们以特征重要性，基于决策的替代模型以及决策树的反事实来补充模型预测，以改善用户对模型的信任。最后，我们提供了插图，这些插图体现了我们在现实情况下的方法，在模拟和现实之间取得了相似之处。
解放使命推出其网站并呼吁解放儿童作证
“解放使命现在拥有 2024-2025 年纪念周期的重要展示。我们希望每一位法国人都能珍惜这80周年，牢记先辈的牺牲是我们为赢得如此珍贵的自由所付出的代价，而我们至今仍在享受着这种自由。解放团总干事米歇尔·德利翁将军说：“我们的集体记忆只有传递给年轻人才能经受住时间的侵蚀。”
新闻稿 - 武装部队部
Outsight 由四位在自动驾驶汽车、机器人和嵌入式人工智能领域拥有深厚行业知识和经验的科技企业家创立：Raul Bravo、Cédric Hutchings、Olivier Garcia 和 Scott Buchter。该团队在巴黎、索菲亚安提波利斯（尼斯）和旧金山开展业务，致力于创造创新而独特的解决方案，并已获得 70 多项专利申请和无数国际奖项。 2019 年，Outsight 整合了 LiDAR 处理先驱 Dibotics 的所有业务。
tinylidarnet：基于第2 f1th自主赛车的端到端深度学习模型
摘要 - 先前的研究证明了端到端深度学习对机器人导航的有效性，其中控制信号直接源自原始感觉数据。但是，大多数现有的端到端导航解决方案主要基于相机。在本文中，我们介绍了Tinylidarnet，这是一种基于自动赛车的基于轻量级的2D激光雷达的端到端深度学习模型。使用Tinylidarnet的第1辆汽车在第12场比赛中获得第三名，这表明了其竞争性能。我们会系统地分析其在未经训练的轨道和实时处理的计算要求上的性能。我们发现，基于Tinylidarnet的1D卷积Neu-ral网络（CNN）的体系结构显着胜过基于多层的多层感知器（MLP）体系结构。此外，我们表明它可以在低端微控制器单元（MCUS）上实时处理。