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英国冒险家特纳双胞胎依靠松下硬书坚固的技术来设置串联电气Paramotor World Record
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依赖获得能力联盟/Petroskills
关于Repenton Repenton，在世界范围内提供安全，合规性和能力服务和解决方案。在其40多个设施中，Repenton帮助客户保护他们的员工，资产和环境。依赖的历史可以追溯到50多年，并通过最新技术，能源部门和其他安全关键行业的智能应用。依赖正在领导安全和技术培训领域，并拥有广泛的创新数字服务，包括数字学习，仿真技术和SaaS应用程序的市场领先套件。要了解更多信息，请访问：www.relyonnutec.com
稳健的深度学习对象识别模型依赖于自然图像中的低频信息
机器学习模型很难推广到它们所训练的分布之外的数据。特别是，视觉模型通常容易受到对抗性攻击或常见损坏的影响，而人类视觉系统对此具有鲁棒性。最近的研究发现，将机器学习模型正则化以支持类似大脑的表示可以提高模型的鲁棒性，但原因尚不清楚。我们假设模型鲁棒性的提高部分归因于从神经表征中继承的低空间频率偏好。我们通过几种频率导向分析测试了这个简单的假设，包括设计和使用混合图像来直接探测模型频率敏感性。我们还研究了许多其他公开可用的鲁棒模型，这些模型是在对抗性图像或数据增强上训练的，发现所有这些鲁棒模型都表现出对低空间频率信息的更大偏好。我们表明，通过模糊进行预处理可以作为防御对抗性攻击和常见损坏的机制，进一步证实了我们的假设并证明了低空间频率信息在鲁棒物体识别中的效用。
RelyOn 收购 OST Cuxhaven，扩大其在德国的业务
RelyOn 在全球范围内提供安全、合规和能力服务和解决方案。RelyOn 在其 40 多个设施中帮助客户保护其人员、资产和环境。RelyOn 拥有 50 多年的悠久历史，通过智能应用最新技术，引领能源行业和其他安全关键行业。RelyOn 在安全和技术培训领域处于领先地位，拥有广泛的创新数字服务，包括数字学习、模拟技术和市场领先的 SaaS 应用程序套件。该公司市场领先的数字服务为客户提供了一种模块化方法来管理其整个业务流程中的安全，同时最大限度地降低风险并彻底改变我们跟踪员工安全、合规和能力的方式。要了解更多信息，请访问：www.relyonnutec.com
RelyEZ GridUltra 系列 - 4.18MWh (0.25P) 和 5.016 ...
≤2000 m/<3000 m (≤6561.68 ft/<9842.52 ft) 可用，降额应用海拔
“你应该依赖那个人工智能吗？” 2021 年 1 月研讨会报告探讨人工智能操作测试的多领域挑战
2021 年 1 月 28 日，马里兰大学情报与安全应用研究实验室 (ARLIS) 举办了一场研讨会，探讨人工智能 (AI) 操作测试的多领域挑战。研讨会的目的是汇集操作测试和评估领域的领先思想家，确定人工智能和自主性测试和评估中最关键的挑战，并探索潜在的解决方案。研讨会参与者认为，人工智能和自主系统开发面临的最大挑战是缺乏对“任务关键型系统的人为因素”的考虑。参与者反复将人类操作员称为“人机系统中最重要的资产”，意识到对某些人来说，人工智能的目标是取代人类的努力。研讨会小组成员强调，将人类从循环中移除会降低系统的效率。相反，参与者指出，在开发人工智能系统时，对人的考虑往往是事后才考虑的，或者更糟的是，被视为限制机器性能的一个因素。本文在这些讨论的基础上，进一步讨论了人工智能、自主和增强 (AAA) 1 技术和工具的操作测试，确定了两个关键挑战、九项建议以及一个需要进一步调查的突出差距。
1 王立新 虚拟现实技术在沉浸式英语教学中的应用研究
摘要： - 本研究深入探讨了虚拟现实 (VR) 技术在英语语言教育领域的应用，重点关注沉浸式学习环境和交互式体验设计。主要目的是探索结合 VR 技术来增强学生英语语言学习体验的有效性。该研究调查了 VR 技术提供的沉浸式学习环境的潜力以及交互式体验设计对语言习得的影响。该研究旨在为这些技术进步如何彻底改变英语语言教育提供宝贵的见解，提供一种引人入胜且有效的语言学习方法。通过彻底研究 VR 技术的沉浸式和交互式方面，该研究旨在为将这些技术融入英语语言教育实践奠定基础，最终为更具创新性和吸引力的语言学习体验铺平道路。
深度强化学习协助无人机路径计划依靠累积奖励模式和区域细分
摘要近年来，已经考虑了许多应用程序，例如预防灾难和控制，物流和运输以及无线通信。大多数无人机需要使用遥控器手动控制，这在许多环境中可能具有挑战性。因此，自主无人机引起了重大的研究兴趣，在这些研究中，大多数现有的自主导航算法都遭受了长时间的计算时间和不满意的性能。因此，我们提出了基于累积奖励和区域细分的深入加固学习（DRL）无人机路径计划算法。我们提出的区域分割旨在减少DRL药物落入局部最佳陷阱的可能性，而我们提出的累积奖励模型考虑了从节点到目的地到目的地的距离以及在节点附近的障碍物的密度，这解决了DRL算法在路径计划任务中面临的稀疏训练数据的问题。已在不同的DRL技术中测试了所提出的区域分割算法和累积奖励模型，我们表明累积奖励模型可以提高30个深神经网络的训练效率。8％和区域分割算法使深Q-Network代理避免局部最佳陷阱的99％，并协助深层确定性策略梯度代理，以避免92％的局部最佳陷阱。
依赖安全经典中继器的量子互联网演进路径
摘要 — 在量子中继器成熟之前，量子网络仍然局限于直接连接节点的有限区域或连接到公共节点的节点。我们通过使用安全经典中继器结合量子安全直接通信 (QSDC) 原理来构想量子网络，从而规避这一限制，量子安全直接通信是一种引人注目的量子通信形式，它直接通过量子信道传输信息。这一有前途的解决方案的最后一个组成部分是我们经典的抗量子算法。明确地说，在这些网络中，从抗量子算法中收集的密文使用 QSDC 沿节点传输，在节点处被读出，然后传输到下一个节点。在中继器处，信息受到我们的抗量子算法的保护，即使在量子计算机面前也是安全的。因此，我们的解决方案提供了整个网络的安全端到端通信，因为它能够在新兴的量子互联网中检测和预防窃听。它与运营网络兼容，并将享受流行互联网的引人注目的服务，包括身份验证。因此，它通过逐步演进升级，平滑了从传统互联网到量子互联网（Qinternet）的过渡。它将在未来充当量子计算网络中的替代网络。我们首次展示了由光纤和自由空间通信链路串联构成的基于安全经典中继器的混合量子网络的实验演示。总之，安全中继器网络确实可以使用现有技术构建，并继续支持通往未来量子计算机 Qinternet 的无缝演进路径。