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2. 简介：本欢迎信提供了有关 ATRRS 目录中学校 551L 下列出的功能课程的报告信息，这些课程由 USATSCH Fort Lee, VA 的运输管理培训部 (TMTD) 管理。所有课程将在 711 B Avenue, BLDG 2300 Fort Lee, VA 授课。课程列表如下：
3. 前往李堡：乘坐飞机、公共汽车、火车或私家车 (POV) 可轻松抵达李堡。如果乘坐飞机，请确保预订前往里士满国际机场 (RIC) 的车次。您必须从机场获得交通服务。地面交通是往返李堡和里士满机场 (RIC) 的授权班车服务。距离当地几英里的出租车可能会将乘客送往李堡，但许多出租车到达基地后可能不会载客。区域巴士服务由 Greyhound Trail Ways 提供。当地终点站位于弗吉尼亚州彼得斯堡西华盛顿街 100 号。此外，彼得斯堡地区交通 (PAT) 提供往返于基地和彼得斯堡之间的服务，并连接周边社区。区域和国家铁路服务由美国铁路公司提供。美国铁路公司车站位于弗吉尼亚州彼得斯堡南街 3516 号，Ettrick 车站 23803。请记住，您必须保留所有发生费用的收据，以便申请政府报销。如果通过 POV 旅行，请注意 Fort Lee 入口处将进行 100% 身份证检查。建议您在驻地时始终随身携带身份证和订单副本。
MEC的可重新配置智能计算表面...
摘要 - 在本文中，我们专注于通过使用车辆到基础结构（V2I）链接从蜂窝车辆（CVS）卸载的任务来提高自主驾驶安全性，并将其转移到多访问Edge Computing（MEC）服务器。考虑到可以将用于V2I链路的频率重复用于车辆到车辆（V2V）通信以改善频谱利用率，因此每个V2I链接的接收器可能会严重干扰，从而导致任务卸载过程中的中断。为了解决这个问题，我们建议部署可重新配置的智能构成表面（RIC），不仅可以启用V2I反射性链接，而且还可以在V2V链接处取消利用其超材料的计算能力。我们为CVS和MEC服务器之间的任务卸载比率，V2V和V2I通信之间的频谱共享策略以及RICS反射和折射矩阵设计了联合优化公式，目的是最大程度地利用基于安全的自动驱动任务。由于问题的非跨性别性和自由变量之间的耦合，我们将其转换为更易于处理的等效形式，然后将其分解为三个子问题，并通过替代近似方法求解。我们的仿真结果证明了拟议的RIC优化在提高自动驾驶网络安全性方面的有效性。索引项 - 功能，自动驾驶，多访问边缘计算，频谱共享，任务卸载。
工商管理，管理层 - 商业科学助理
选项1：完成CCRI工商管理学位课程，并转移到与CCRI已有转让协议的四年制大学之一。课程学分从大学到大学的不同转移。咨询咨询中心的特定中心。根据表达转移政策，确保录取至少2.4 GPA的CCRI科学学士学位的学生被保证进入罗德岛学院（RIC）或罗德岛大学（URI）。课程对学士学位的适用性取决于接收机构。有关更多信息，请访问转换学（https://transferology.com/login.htm），并联系您的CCRI顾问。
基于O-RAN的交通转向的状态空间分解的级联加固学习
摘要 - 我们研究开放无线接入网络（O-RAN）中的交通转向问题（TS）问题，利用其RAN智能控制器（RIC），其中RAN RAN RAN配置参数可以在接近现实的时间内共同且动态地优化。为了解决TS问题，我们提出了一种新颖的级联加固学习（CARL）框架，我们建议在其中提出状态空间分解和策略分解，以减轻对大型复杂模型和标记良好的数据集的需求。对于每个子州空间，对RL子政策进行了训练以优化服务质量（QoS）。要将CARL应用于新的网络领域，我们提出了一种知识转移方法，以根据受过训练的政策学到的知识来初始化新的子政策。为了评估卡尔，我们构建了一个数据驱动的RIC Digital Twin（DT），该数据使用现实世界中的数据进行建模，包括网络设置，用户地理分配和流量需求，以及其他tier-1 RAN操作员。我们在两个DT方案中评估了Carl，代表了两个不同的美国城市，并将其表现与惯常政策作为基线和其他竞争优化方法（即启发式和Q-表算法）进行了比较。此外，我们已经与RAN运营商进行了实地试验，以评估CARL在美国东北地区的两个地区的表现。索引术语 - 运行，交通转向，增强学习。
Frédéric Alexandre、Peter Ford Dominey、Philippe Gaussier、Benoît Girard、Mehdi Khamassi 等人。当人工智能与计算神经科学相遇时。Springer。人工智能研究导览，人工智能的界面和应用，3，2020，人工智能的界面和应用，978-3-030-06170-8。hal-01735123
摘要 计算智能和人工智能都旨在构建具有智能行为的机器和软件。因此，它们容易发生相互作用，即使后者不一定对理解认知如何从大脑基础中产生感兴趣。在本章中，我们列举、描述和讨论了最重要的交互领域。有些是方法论的，涉及信息表示、处理和学习。在功能层面，重点放在感知、导航、决策和语言等主要认知功能上。在计算神经科学对智能系统发展的重要贡献的显着特征中，其对大脑功能的系统性观点对于建模决策等高度多模态的认知功能特别有价值
最初发表于：塞恩维尔，Éric； Zaina Albalawi； Van Asten，Suzanne A；阿巴斯，Zulfiqarali G；艾莉森，吉夫； JavierAragón-Sánchez；胚胎
1瑞士苏黎世市8092 Collegium Helveticum 2苏黎世大学医学病毒学研究所，苏黎世8057苏黎世，瑞士苏黎世3号苏黎世3个传染病和医院流行病学系苏黎世大学医院，苏黎世大学医院，苏黎世大学，苏黎世大学，苏黎世大学，8091苏黎世，瑞士8091，瑞士4091和儿童。斯德哥尔摩，瑞典5 5综合生物学研究所，苏黎世，苏黎世8092，瑞士6瑞士6物理学系统，马萨诸塞州技术研究所，剑桥，马萨诸塞州剑桥市02139，美国7，美国7，美国临床神经科学系，洛桑大学医院（CHUV），洛萨尼大学和洛杉矶大学，瑞士大学，苏格兰大学，苏格兰大学，苏格兰大学，伊斯兰教兰州。奥斯陆，挪威9号牛津大学，牛津大学的精神病学系，牛津奥克斯3 7JX，英国10个青少年风湿病学中心，UCL，UCLH，UCLH和GOSH，伦敦WC1E 6JF，英国11月11日瑞典哥德堡13 Scilifelab，哥德堡大学，40530哥德堡，瑞典14 14 14个免疫学研究所，大学医学中心汉堡 - 埃平地，20251年，德国汉堡，德国15莱布尼兹病毒学研究院
非高斯随机激励的疲劳寿命
哲学博士学位论文 非高斯随机激励下的疲劳寿命 Frédéric Kihm 本论文介绍了分析机械部件在各种随机激励和随后的机械振动下的疲劳寿命的几种进展。通常，组件必须以这样的方式设计，即它们可以承受环境条件的影响而不被损坏。必须使用实验室测试或有限元 (FE) 计算来验证其设计。通常，设计和测试是根据内部、国家或国际标准的规范进行的，隐含的假设是，如果设备在特定环境中幸存下来，它也将在使用中承受振动。
通过 SLM 和 EBM 获得的 Ti-6Al-4V 零件的疲劳行为：粗糙度的影响
评审团：Jean-Yves Buffière、里昂国立应用科学学院、MATEIS、评审团主席 Éric Charkaluk 大学教授、巴黎综合理工学院、LMS、CNRS 研究主任报告员 Stéphane Godet、布鲁塞尔自由大学、4MAT、大学教授报告员 Anis Hor、 ISAE-SUPAERO，ICA，讲师、考官 Nicolas Saintier，ENSAM 波尔多， I2M，教授兼论文主任考官 Charles Brugger，ENSAM 波尔多，I2M，讲师和论文导师考官 Mohamed El May，ENSAM 波尔多，I2M，工程师，博士和共同导师论文考官
BILLET 所有者指南 - 宣传职位
• JDAL 锁定/JDC 锁定 - 如果为“是”，则可保护 JDAL 编号不因任何 MPES 更改而自动更新 • 特别兴趣小组 - 针对需要 SIT 坐标进行申请和投标的职位进行填充 • 巡视类型 - 目前仅用于识别 CONUS/OS 巡视 • RIC - 来自 UMD 并识别职位状态标识符 • 功能类别 - 来自 UMD 并进一步识别职位 • 职位类型 - 职位状态的长文本 • CRK3 - 来自 UMD 并可识别该职位是关键职位、指挥职位还是联合职位 • MNT - 来自 UMD 并反映资金
日本农业的技术创新
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