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Hills Creek 船坡道 - 30 天
HCRO - 奥克里奇附近 Salt Crk 上方的威拉米特河中叉 (inst) HCRO - 奥克里奇附近 Salt Crk 上方的威拉米特河中叉 平均值 (1 天) 美国陆军工程兵团生物参考最大值* 美国陆军工程兵团生物参考最小值*
美洲狮船坡道 - 30 天
CGRO 彩虹镇附近的南叉麦肯齐河（现值） CGRO 彩虹镇附近的南叉麦肯齐河平均值（1 天） SFCO 美洲狮水库上方的南叉麦肯齐河（现值） SFCO 美洲狮水库上方的南叉麦肯齐河平均值（1 天） 最大资源机构目标 最小资源机构目标
坡道加深了投资者的长凳，估值增长到130亿美元
•现在，由多产品采用驱动的年度支付量为55亿美元。•RAMP AI正在实现从托管财务软件到真正自动财务运营的转变。•加速了Ramp的使命，以节省客户的时间和金钱。纽约，纽约 - 2025年3月3日 - 领先的金融运营平台Ramp宣布，包括条纹，GIC，GIC，Avenir增长，Thrive Capital，Khosla Ventures，Khosla Ventures，General Catalyst，Lux Capital，137 Ventures和Definition在内的新的和现有的投资者已从员工和早期的投资者那里购买了13000万美元的资本，该公司已从员工和早期的投资者那里购买了13000万美元，该公司是公司的13亿美元。坡道发展为金融团队的全面运营系统，取得了良好的成果。迄今为止为客户节省了20亿美元和2000万小时，现在，跨卡交易和账单付款的年度支付量超过550亿美元，高达2023年1月的100亿美元。在这些投资者的支持下，RAMP可以加速其使命并提供更多价值。“我们沉迷于一个目标：给企业回馈时间和金钱，” RAMP的联合创始人兼首席执行官Eric Glyman说。“我们构建的每个产品，我们启动的每个功能都致力于消除财务浪费和繁忙的工作，因此公司可以更有利可图。AI从根本上改变了业务的运作方式，我们正在确保客户处于这种转型的最前沿。”关键里程碑（2024年1月 - 2025年1月）在过去一年中实现了以下里程碑：多产品创新和采用
通过模型预测控制的高速公路坡道计量的增强学习
摘要 - 在对有效的城市和高速公路运输系统需求越来越紧迫的背景下，这项工作探讨了通过使用创新方法来嵌入坡道Metering Control的问题，以嵌入强化强化学习（RL）在模型预测控制中（MPC）框架（MPC）框架中，通过使用创新方法来增强交通流量的协同作用。通过制定代表交通状况，控制措施的可变性以及对排队最大车辆数量的限制的合适阶段成本功能，将控制问题作为RL任务提出为RL任务。基于MPC的RL方法利用MPC最佳问题作为RL算法的函数近似，但提议学习有效地控制坡度并满足其约束，尽管系统模型中的不确定性和可变需求。模拟是在基准小规模高速公路网络上进行的，以将所提出的方法与其他最新控制方法进行比较。结果表明，从具有不精确模型并且调整不当的MPC控制器开始，所提出的方法学能够有效地学习改善控制政策，从而减少网络中的拥塞并满足约束，从而产生优于其他控制器的改进性能。
Giyani 在示范工厂逐步提升产量
“Giyani 的演示工厂正进入生产加速调试阶段，团队将继续坚定地努力实现电池级锰的首次生产。我们的目标是在 2025 年第一季度首次生产 HPMSM。我们的技术和运营团队在应对工厂加速生产时常见的后期调试挑战方面表现出色且适应力强。我们从正在进行的过程中获得的所有经验和确定的调整进一步支持了按照计划中的商业设施 1:10 的比例建造演示工厂的战略决策。这大大降低了最终项目的风险，并为 Giyani 提供了一个独特的平台来了解其计划中的商业设施将如何运作。演示工厂还使 Giyani 能够对其工艺进行研发并确保其保持先发优势。演示工厂是 Giyani 向电动汽车市场提供高纯度电池级锰的长期战略的重要组成部分。这种生产能力为 Giyani 与潜在承购合作伙伴的合作奠定了坚实的基础，因为演示工厂的连续工艺流程将允许
AWS认证AI从业人员（AIF-C01）考试指南
这些是与AWS机器学习域相关的教室，数字课程，视频库和AWS实验室环境中最显着的学习资源。该升级指南并非打算完全消费。不同的部分解决了不同的目标。今天，一些资源与您的相关性不大。该指南将帮助您确定要在哪里开始学习旅程，以及哪个步骤应该是您的下一个步骤。与我们分享您对本提示指南的看法！
基于PPO的车辆控制坡道合并方案，由增强的C-V2X
摘要 - 在坡道合并中，在自动驾驶中提出了一个关键的挑战，因为车辆合并车道需要动态调整其位置和速度，同时监视主要道路上的交通以防止碰撞。为了应对这一挑战，我们提出了一种基于强化学习的新型合并控制方案，该方案整合了横向控制机械。这种方法可确保从合并车道的车辆平稳整合到主道路上，从而优化了燃油效率和乘客舒适性。此外，我们认识到车辆对车辆（V2V）通信对控制策略的影响，并引入了增强的协议利用蜂窝车辆到全部用途（C-V2X）模式4。该协议旨在降低信息时代（AOI）并提高沟通可靠性。在我们的模拟中，我们使用两个基于AOI的指标来严格评估该协议在自主驾驶场景中的有效性。通过将NS3网络模拟器与Python相结合，我们可以多地模拟V2V通信和车辆控制。结果表明，增强的C-V2X模式4优于标准版本，而拟议的控制方案可确保在坡道合并期间安全可靠的车辆操作。