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JRDB-Social：一个多方面的机器人数据集，用于理解社会群体内人类互动的上下文和动态
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察（例如，分裂行动）不足，需要采取一种全面的方法来考虑个人行为，组内动态和社会群体层次，以彻底理解。要解决数据集限制，本文引入了JRDB-Social，JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白，JRDB-Social提供了三个层次的注释：个体属性，组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型，我们评估了我们的基准，以表达其破译社会人类行为的能力。
火山社区弹性项目（VCRP）-RDB
（咨询服务）国家：卢旺达项目名称：火山社区弹性项目（VCRP）贷款编号/Credit No./Grant No.：7419-RW分配标题：智能绿色村庄的设计和监督，以在VNP公园扩展下搬迁社区。由环境部代表的卢旺达政府（GOR）已从世界银行获得融资，以实施火山社区弹性项目（VCRP）。该项目旨在增强气候韧性，降低洪水风险，改善卢旺达火山地区的自然资源和旅游资产管理。客户打算将部分咨询服务应用于该咨询服务。咨询服务（“服务”）包括对智能绿色村庄的建筑工程的设计和监督，以托管约510户家庭，这些家庭将从目前在火山国家公园内占领的土地区域搬迁。绿色村庄将在Kaguhu Cell，Kinigi行业的50多公顷土地上建造，跨越住宅区，社会基础设施，与农业，牲畜和旅游业有关的经济设施以及相关的现场发展工作。拟议中的村庄被设想为一个自我维持的，气候夸大的农村社区，它与居民的高生活水平和生活质量之间的平衡以及生态设计，绿色基础设施，可再生能源，可持续农业，可持续农业和社区保护旅游业的创新。可以在以下网站https://rdb.rw/media/#tenders上找到分配的主要采购阶段的参考条款（tor）。
JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
确保 RDBMS 中的 AI 数据访问控制
访问控制是关系数据库管理系统 (RDBMS) 中数据安全的一个关键方面，尤其是在人工智能 (AI) 应用环境中。本文全面回顾了确保 RDBMS 中 AI 数据访问控制的技术和策略。回顾涵盖了各个方面，包括基于角色的访问控制、基于属性的访问控制以及针对 AI 驱动环境量身定制的动态访问控制机制。此外，本文还探讨了 AI 数据访问控制中的挑战和新兴趋势，强调了集成 AI 技术以增强 RDBMS 安全性和隐私性的重要性。通过综合现有文献和研究成果，本文旨在为在 RDBMS 环境中有效实施 AI 数据访问控制提供见解和建议。
MSCD/MSRDB-236对越野柴油的法规...
通过在下面签署，我是负责任的官员或指定的官员，根据加利福尼亚州的法律，根据伪证的罚款和认证，我在准备这份报告中使用了所有合理的勤奋，我已经审查了此报告，并审查了上面指示的越野车队的信息，以确保上面指示的越野车队，是正确的，准确的，是我的知识。通过签署下面的签名，我同意我知道必须满足该确认必须有效的要求，在加利福尼亚州法规第13条，第2449条，第2449条，第（g）（d）（d）（d）（d），（h）（10），第2449.1节，第2449.1节，分区（F）中，并满足了这些要求。通过在下面签署，我进一步证明我有权代表上述越野车队进行确认和认证。
UM12145，RDBESS772BJBEVB电池接线盒
NXP在以下条件下提供产品：此评估套件仅用于工程开发或评估目的。它作为样本IC预先售出的样本IC提供给印刷电路板，以使访问输入，输出和供应终端更容易。该评估板可通过通过现成的电缆将其连接到主机MCU计算机板，将其与任何开发系统或其他I/O信号一起使用。该评估委员会不是参考设计，也不是要代表任何特定应用程序的最终设计建议。应用程序中的最终设备在很大程度上取决于正确的印刷电路板布局和散热器设计，以及对供应过滤，瞬态抑制和I/O信号质量的关注。所提供的产品可能无法完成所需的设计，营销和或与制造相关的保护考虑因素，包括通常在结合产品的最终设备中发现的产品安全措施。由于产品的开放构造，用户有责任采取所有适当的电动预防措施进行电动排放。为了最大程度地降低与客户应用程序相关的风险，客户必须提供足够的设计和操作保障措施，以最大程度地减少固有或程序上的危害。有关任何安全问题，请联系NXP销售和技术支持服务。
RDBMS 中表的量子存储设计
新兴的量子计算利用量子现象有望显著提高特定任务的运行速度，这引起了越来越多研究人员将量子计算纳入其研究领域的兴趣。考虑到目前的数据库系统在传统计算机上存储和处理大型数据集时遇到困难，我们可以尝试使用量子计算机来处理大数据，从而显著减少存储需求并提高各种数据库操作和分析的速度。然而，为了在量子计算机上支持 RDBMS 的关系表，关系数据需要以量子兼容的格式表示。在本文中，我们提出了两种存储方法，量子列导向存储 (QCOS) 和量子行导向存储 (QROS)，专门用于在通用量子计算机上存储关系表。我们对这两种存储方法中量子比特和量子门的成本进行了理论分析和模拟验证。结果表明，两种存储方法的量子比特成本都随着数据量的增加呈对数增长趋势。此外，这两种方法都保持了对 𝑀𝐶𝑇 门的线性要求。我们在 IBM 的各种真实量子机器上进行了大量实验，结果表明我们的方法可以使现有设备保存数据集。
CoreData、Realm 和 GRDB 之间的性能差距
轻量级存储：CoreData、Realm 和 GRDB 之间的性能差距 Amit Gupta 加利福尼亚州圣何塞 电子邮件 ID：gupta25@gmail.com 摘要 在 Apple 应用程序开发领域，选择正确的数据库管理系统对于实现最佳性能和效率至关重要。本文对三个主要选项进行了彻底的比较分析：CoreData、Realm 和 GRDB。评估围绕关键性能指标进行，包括写入、读取、删除和模式创建功能。通过结合现有研究、实证测试和基准数据，该分析旨在全面了解每个系统的优势和劣势。通过阐明这些数据库的细微性能属性，开发人员可以根据其特定项目要求和约束做出明智的决策。 关键词 移动应用程序、Apple 应用程序、数据库、CoreData、Realm、GRDB、性能、性能比较、基准测试、性能分析、性能评估、存储性能 简介 选择合适的数据库管理系统对于塑造 Apple 生态系统中应用程序的性能和响应能力至关重要。 CoreData、Realm 和 GRDB 是开发人员的首选，它们各自都具有独特的功能和性能属性，可满足不同的应用需求。认识到这些系统发挥的关键作用，本文致力于提供详细的比较，深入探讨 CoreData、Realm 和 GRDB 的细微差别。通过揭示它们各自的优缺点，本分析旨在为开发人员提供必要的洞察力，以驾驭复杂的数据库选择环境，使他们能够根据项目要求和目标做出明智的决策。方法论本研究采用的方法融合了从广泛的文献综述和严格的实证基准测试工作中获得的洞察力。基准测试是利用性质相似的数据集和精心选择的统一硬件配置精心进行的，以在整个评估过程中保持一致性。对一系列关键性能指标进行了细致的评估，包括对模式创建、写入、获取、更新和删除操作的全面分析，从而确保对所审查的数据库管理系统进行全面而稳健的检查。文献综述已经进行了多项研究和基准测试来评估 CoreData、Realm 和 GRDB 的性能。根据 Smith 等人 (2019) 的一项研究，Realm 在写入和读取操作方面优于 CoreData，因为它具有优化的存储引擎和高效的数据结构。同样，Johnson 的基准测试
