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欧洲协调员第四个工作计划
bn 十亿 CEF 连接欧洲设施 CEMT 等级 根据 CEMT（欧洲交通部长会议）第 92/2 号决议对内河航道进行分类 CNC 核心网络走廊 DG MOVE 欧盟委员会 – 交通运输总司 EC 欧盟委员会 EIA 环境影响评估 ERTMS 欧洲铁路交通管理系统 ESIF 欧洲结构和投资基金 ETCS 欧洲列车控制系统 EU 欧盟 GDP 国内生产总值 GHG 温室气体 INEA 创新和网络执行机构（欧盟） ITS 智能交通系统 IWW 内河航道 km 公里 KPI 关键绩效指标 LNG 液化天然气 LPG 液化石油气 m 米 mn 百万 MoS 海上高速公路 MTMS 多式联运市场研究 MS 欧盟成员国 NSB 北海 - 波罗的海 na 不适用/不适用 RFC 铁路货运走廊 RRT 铁路和公路终点站 TEN-T 泛欧交通网
国防部人力资源活动运营和...
描述性摘要：国防部人力资源活动 (DHRA) 是国防部范围内的一项实地活动，旨在支持国防部副部长（人事和战备）（USD(P&R)）。国防部副部长批准将国防部支持活动国防人力数据中心 (DMDC) 与国防部实地活动民事人事管理局 (CPMS) 合并，并将合并后的组织更名为国防部人力资源活动。1999 财年，DHRA 承担了教育和职业发展校长办公室、军事薪酬四年期审查主任办公室以及永久职责旅行 (PDT) 和预备役旅行 (RRT) 工作组的责任。 DHRA 是国防部 (DoD) 的一项中央活动，负责收集和分析人力和人事数据，以支持全部门的跟踪、分析、研究、调查和各种报告要求。DHRA 为国防部各部门和活动提供文职人员政策支持、功能信息管理和文职人员行政服务。DHRA 计划提高了整个国防部人事行动的有效性、效率和生产力。
效果2024-2025
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移动机器人的快速适应和持续学习尖峰神经网络路径计划算法
摘要 - 基于此地图的环境和计划途径中的遍历成本对于自主航很重要。我们提出了一种神经动物导航系统，该系统利用尖峰神经网络（SNN）波前策划者和电子企业学习同时绘制和计划路径在大而复杂的环境中。，我们结合了一种新颖的映射方法，当与尖峰波前计划器（SWP）结合使用时，通过选择性地考虑任何成本组合，可以进行自适应计划。该系统在室外环境中具有障碍物和不同地形的室外环境中进行测试。结果表明，该系统能够使用三种成本量度，（1）轮子的能量消耗，（2）在存在障碍物的情况下花费的时间以及（3）地形斜率。在仅十二个小时的在线培训中，电子prop通过更新SWP中的延迟来学习并将遍历成本纳入路径计划地图。在模拟路径上，SWP计划比A*和RRT*明显短，成本较低。SWP与神经形态硬件兼容，可用于需要低尺寸，重量和功率的应用。
舰载飞机-拖拉机的轨迹规划与跟踪...
如何自主规划出协同运动轨迹并及时准确地控制舰载机的运动是提升整体甲板作业效率的关键。本文主要讨论的问题是多舰载机协调轨迹规划策略及牵引机与舰载机的协同控制。首先，建立无拖杆牵引系统运动学模型和三自由度动力学模型；其次，提出一种飞机系统协同进化机制以确保多飞机协调轨迹规划并基于混合RRT∗算法生成适应于牵引机系统的轨迹；其次，在不完全约束和各种物理条件约束下，设计双层闭环控制器实现甲板上牵引机系统的轨迹跟踪。外层模型预测控制器有效控制载机与牵引车的协同运动，内层基于自适应模糊PID控制的力矩控制策略严格保证系统的稳定性。仿真结果表明，与反步控制和LQR算法相比，该控制器具有更快、更精确的控制速度，对有初始偏差的直线轨迹、大曲率正弦曲线、甲板上的复杂轨迹具有更强的鲁棒性。
美国太空军场司令部成功发射 GPS III，展示快速发射能力 摘要：美国太空军场司令部首次成功发射 GPS III，展示快速发射能力
加利福尼亚州埃尔塞贡多和科罗拉多州科罗拉多斯普林斯——美国太空部队的空间系统司令部 (SSC) 和空间作战司令部 (SpOC) 通过快速反应开拓者 (RRT) 发射执行了加速时间表，以满足特定作战人员的需求。与 SpaceX 合作，猎鹰 9 号火箭于美国东部时间 12 月 16 日晚上 7 点 52 分（太平洋标准时间下午 4 点 52 分）从佛罗里达州布里瓦德县卡纳维拉尔角太空军站 40 号航天发射中心发射了这项国家安全太空发射 (NSSL) 任务，搭载全球定位系统 (GPS) III 太空飞行器 (SV) SV-07。此次任务成功展示了多个太空部队组织的复杂整合工作，从存储中取出现有的 GPS III 卫星，加速整合和运载火箭准备就绪，并快速处理发射。发射的成功证明了双重作战概念。对于 SSC 而言，确保太空进入 (AATS) 通过在不到五个月的时间内执行 NSSL 级发射，成功展示并强调了其与工业界合作的敏捷性，以响应不断变化的国家需求。
简介：程序衡量和定义
与《指南》的复苏是美国心脏协会的协作质量改进计划，该计划旨在提高遵守曾经历过院内复苏事件的患者的循证护理，或在医院内或医院外事件发生后接受后心逮捕。通过指导方针 - 悬念的主要目的是通过数据捕获，基准测试，质量改进，知识翻译和研究来防止院内心脏骤停，并通过防止院内心脏骤停并优化成果，从而提高患者的结果并挽救更多的生命。该计划赋予并支持实施当前的准则，创建和传播新知识，并发展下一代，基于证据的复苏科学实践。医院可以在基于Web的患者管理工具™（PMT）中跟踪心肺骤停（CPA），快速反应小组（RRT），后心逮捕（PCAC）和急性呼吸妥协（ARC）的数据。美国心脏协会通过指南平台与知识渊博的质量改进顾问团队一起支持GET。我们的客户的附加价值正在进行的虚拟教育，其中包括指导驱动的护理，当前的热门话题，模型共享，专家顾问小组等等！
3p-llm：使用大语言模型进行自主机器人导航
摘要 - 可以用大语言模型（LLM）编码世俗的语义知识。此类信息可能对想要执行自然语言陈述的高级，时间扩展的命令的机器人有很大的帮助。但是，语言模型缺乏现实世界的经验是一个关键限制，它使其在特定实施例内使用它们进行决策具有挑战性。本研究评估了使用LLM（Openai的GPT-3.5-Turbo Chatbot）进行机器人路径计划的可行性。传统方法管理复杂环境和制定可信赖的计划以改变环境条件的不足是研究的推动力。由于LLM具有复杂的自然语言处理能力，可提供有效和适应性的路径计划算法的能力，非常准确和少数拍摄的学习能力，GPT-3.5-Turbo非常适合机器人技术中的路径规划。在众多模拟场景中，该研究将GPT-3.5-Turbo的性能与最先进的路径计划者的性能进行了比较，例如快速探索随机树（RRT）和A*。我们观察到GPT-3.5-Turbo能够为机器人提供实时路径计划反馈并胜过其对应方。本文为机器人系统的LLM驱动路径计划建立了基础。
改善生成模型的产出-UC Berkeley EEC
无人机diϭusiuser模型在图像和视频生成方面已经成功，杠杆数量大量数据以获得显着的结果。最近，这些模型已适用于机器人领域，证明了在长马环境中的性能和更稳定的训练过程中的优势。这项研究将二次模型的范围扩展到航空车辆。这项任务是在一个回收的胜利者中生成高级路径计划，以类似于赛车场景的门表示的目标位置。训练了两个策略：第一个（∆），利用状态信息作为条件来表征目标，而第二个（i）则直接使用无人机中的FPV图像。这些政策模仿了使用RRT*生成近乎最佳路径的特权专家。反向二键过程无法保证其输出。因此，使用最小SNAP优化的对多项式轨迹的模仿和策略输出的训练数据都适合于多项式轨迹，以确保对四个二次运动的动态可行性。基于状态的策略表现出色，在测试集中的每个计划上都能达到100％的准确性，而基于图像的策略需要进一步进行。未来的工作可以专注于将这些发现转化为现实世界系统。
2.14.0 发行说明 - iPERMS
一般研究 LRM-2926 – 研究 LOE 以标准化 iPERMS 样式 LRM-2975 – 调查 Snowbound Popout 界面的解决方案 LRM-2958 – API - 使标题证书的搜索顺序动态化 LRM-2929 – 创建删除 API LRM-2927 – APIv2 - 删除文档/批次中不必要的错误响应逻辑 LRM-2931 – 增强文档/获取以包含 clientDocID LRM-2957 – API - 将序列号添加到证书验证 LRM-3114 – 更新外部服务 log4j2.xml 设置故事 LRM-2811 – RRT - 更新记录审查指导部分 LRM-1923 – 审计报告以包含综合数据 LRM-2361 – 在重新索引文档时添加版本控制以检查 Dups 屏幕 LRM-2709 – RMI - 验证 RMI 列表是否已更新 LRM-2744 – 使用更新的陆军品牌重塑 iPERMS 应用程序LRM-2707 – RMI - 将存储过程调用更新为 JDBCTemplate 任务 LRM-2765 – 更新 iPERMS 中的新陆军徽标 LRM-2852 – 更新文档归档特征报告中的主要和次要代码 LRM-2895 – 允许 RM 用户查看其 AO 规则权限内的所有问题案例 LRM-2938 – 将新列（批次描述）添加到批次队列屏幕 LRM-3014 – CRSC - 将 Pact Act 添加到创建/查看决策页面。LRM-2723 – 文档矩阵 - 在示例文档底部添加“矩阵更改”选项卡以记录