有关瑞士研发绩效的主要声明来源包括联邦统计局 (FSO) 制作的“瑞士研发”统计数据 (R&D 统计数据) 以及 KOF 瑞士经济研究所 (ETH Zürich) 代表 SERI 进行的创新调查。这些调查的最新数据在编写本报告时可用,与 FSO 研发统计数据的参考年份 2019 年以及 KOF 创新调查的参考期 2016 年至 2018 年 2 有关。这两个时期都反映了 Covid 19 爆发之前的情况。因此,没有讨论 Covid-19 时期对瑞士研究和创新的影响。3 但是,该报告确实单独提到了 Covid 19 问题(例如与特定的研发资助计划相关)。
JEOD 部队寻求新颖的解决方案,以实现在混乱机场中 RLAC 操作 UXO 的轻量化能力。所需解决方案分为两个轨道,反映了 UXO 快速区域检测 (RAD) 的初始操作步骤和 RLAC 在防区外距离缓解 UXO 的总体任务。轨道 1 的所需解决方案需要 ATR 传感器和算法以及无人、人机协作平台来缩小混乱机场中 UXO 的快速区域检测 (RAD) 差距。轨道 1 进一步称为 RAD 的 ATR。选定的轨道 1 获奖者将集成到系统清除先进技术原型项目中 (FY24-FY25)。轨道 2,进一步称为 RLAC,寻求一种快速检测到 UXO 清除的商业、全任务解决方案,并为参与者提供额外的时间和测试机会,并设定里程碑,以解决爆炸安全和复杂的集成挑战,以缓解防区外距离的 UXO。第 2 节提供了有关所提议解决方案的质量和偏好的更多详细信息。
简介。自主驾驶(AD)设想在没有人类干预的情况下导航我们的道路,要求高度的可靠性和安全性。AI在满足这些要求中起着至关重要的作用。将AI集成到AD系统中会引入新的挑战,包括基于AI的AD系统对对抗攻击的脆弱性。这些攻击利用了AI模型中的弱点,损害了它们做出准确决策的能力,这给AD生态系统的整体安全性和功能带来了重大风险。为了解决这个问题,许多先前的工作[2]是在对抗攻击和防御方面进行的。但是,许多研究都集中在数字设置和开放数据集围绕,这些数据集无法完全捕获现实世界情景的复杂性。另一方面,如果没有大量资金,实际实验通常是不可行的,并且会带来安全和道德问题。在本文中,我们提出了一种基于逼真的仿真方法,该方法解决了这一紧迫问题。我们开发了Carla-A3,这是一种工具包,重点是在使用Carla(https://carla.org/)创建的光真逼真的模拟中评估OD在存在对抗性攻击的情况下的鲁棒性。在进行这项研究之前,缺乏开源工具来评估OD对关键交通迹象的对抗性攻击的鲁棒性,尤其是在多样化天气条件下,在光真逼真的模拟中简化了对对抗性交通的创造,渲染和评估。我们的工作弥合了这一差距,并有助于开发测试程序,鲁棒性指标以及对增强AD系统中OD的安全性和可靠性至关重要的见解。
JEOD 部队寻求新颖的解决方案,以实现在混乱机场中 RLAC 操作 UXO 的轻量化能力。所需解决方案分为两个轨道,反映了 UXO 快速区域检测 (RAD) 的初始操作步骤和 RLAC 在防区外距离缓解 UXO 的总体任务。轨道 1 的所需解决方案需要 ATR 传感器和算法以及无人、人机协作平台来缩小混乱机场中 UXO 的快速区域检测 (RAD) 差距。轨道 1 进一步称为 RAD 的 ATR。选定的轨道 1 获奖者将集成到系统清除先进技术原型项目中 (FY24-FY25)。轨道 2,进一步称为 RLAC,寻求一种快速检测到 UXO 清除的商业、全任务解决方案,并为参与者提供额外的时间和测试机会,并设定里程碑,以解决爆炸安全和复杂的集成挑战,以缓解防区外距离的 UXO。第 2 节提供了有关所提议解决方案的质量和偏好的更多详细信息。
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•患者必须诊断出稳定的症状性慢性心力衰竭(例如NYHA II,III或IV心力衰竭); •左心室射血分数的记录小于或等于35%; •患者必须处于鼻窦节律,静息心率大于或等于每分钟70次; •血压的记录大于或等于90/50 mmHg; •对先前治疗,不耐受或禁忌症的文献记录至少一种β-释放剂(例如卡维丝醇,美托洛尔或Bisoprolol)。儿科患者(6个月至18岁以下):
5.6在历史上建立正确的支持和改造护理,经常将学习障碍的人通常放在远离家园和社区的机构中。2011年温特伯恩(Winterbourne)观点的丑闻以及随后的丑闻强调了一个事实,即尽管作为一个近几十年来的社会取得了进展,但对于全国范围内的少数人来说,仍然依赖医院护理,尤其是在该国某些地区[16]。成人服务与ICB专员在支持目前在长期住院医院的人们的出院计划中发挥了领导作用,目的是使人们能够在当地社区的支持下生活在自己的家中。
坎伯兰电力会员公司费率自 2024 年 1 月 1 日起生效 冬季(12 月 - 3 月) 住宅费率 - 附表 RS(22) 客户费用:每月 36.06 美元 能源费用:每月每千瓦时 .07668 美元 TVA 燃料费用:每月每千瓦时 .02422 美元 补充住宅费率 - 附表 SRS(21) 客户费用: A 部分:每月 25.00 美元 B 部分:每月 37.60 美元 A 和 B 部分: 能源费用:每月每千瓦时 .07915 美元 TVA 燃料费用:每月每千瓦时 .02422 美元 一般电费 - 附表 GSA(40) 1. 需求等于或小于 50 千瓦(最近 12 个月期间):客户费用: ≤ 500 千瓦时/月 每个交货点/月 35.50 美元 > 500 千瓦时/月 每个交货点/月 60.00 美元 需求费用:3.00 美元/千瓦/月 能源费用:.08697 美元/千瓦时/月 TVA 燃料费用:.02389 美元/千瓦时/月(50)2. 需求大于 50 千瓦但不大于 1000 千瓦(最近 12 个月期间):
主讲教师:Chittaranjan Hota 教授 (hota@hyderabad.bits-pilani.ac.in) 范围和目标 本课程从计算机科学的角度向学生介绍人工智能的基本概念和方法。人工智能关注一系列特定的问题,并开发了一套解决这些问题的特定技术。本课程的重点是研究开发智能程序所需的知识表示方法、推理和算法。人工智能不仅致力于构建智能实体,而且还允许理解它们。本课程将使学生了解如何使用经典的符号方法对计算机进行编程,使其以通常归因于人类“智能”的方式运行。人工智能目前涵盖了各种各样的子领域,如感知、逻辑推理、证明数学定理和诊断疾病等。人工智能使计算机工程师能够借助一套工具和方法系统化和自动化智力任务。本课程研究的方法可应用于人类智力活动的任何领域。作业部分将强调使用 C/C++、Python、R 等。学生将被要求在现实世界的问题解决中使用搜索策略、游戏程序(如国际象棋或井字游戏)、规划器、仅具有推理引擎的小型专家系统外壳、使用 TMS 或贝叶斯网络等模型在不确定性下进行推理的程序、自然语言理解程序以及使用联结主义模型(如神经网络)的机器学习领域的程序。教科书 T1 Stuart Russell 和 Peter Norvig,《人工智能:一种现代方法》,Pearson 教育,第 3 版,2009 年。参考书 R1 George F. Luger 人工智能:复杂问题解决的结构和策略,第四版,Pearson,2002 年。R2 DW Patterson,《人工智能与专家系统简介》,PHI,2002 年。 R4 Elaine Rich 和 Kevin Knight,《人工智能》,Tata McGraw Hill,第二版,2002 年。