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GENOMMA LAB INTERNATIONAL 宣布第十届...
前瞻性陈述说明 本报告可能包含某些与公司有关的前瞻性陈述和信息，这些陈述和信息反映了公司及其管理层对公司业绩、业务和未来事件的当前观点和/或期望。前瞻性陈述包括但不限于任何可能预测、预报、表明或暗示未来结果、业绩或成就的陈述，并且可能包含“相信”、“预期”、“期望”、“设想”、“可能导致”或任何其他具有类似含义的词语或短语。此类陈述受多种风险、不确定性和假设的影响。我们提醒您，许多重要因素可能会导致实际结果与本演示文稿和公司授权官员的口头陈述中表达的计划、目标、期望、估计和意图存在重大差异。请读者不要过分依赖这些前瞻性陈述，这些陈述仅代表其日期的观点。风险和不确定因素包括但不限于：与COVID-19全球疫情影响有关的风险，例如疫情的范围和持续时间、政府为应对疫情而采取的行动和限制措施、重大延误、供应链中断和对业务的其他影响，或对公司因COVID-19疫情而执行业务连续性计划的能力、经济因素，例如利率和货币汇率波动；竞争，包括技术进步、竞争对手获得的新产品；新产品开发固有的挑战；公司成功执行战略计划的能力；业务合并和资产剥离的影响；内部或供应链内的制造困难或延迟；重大不利诉讼或政府行动，包括与产品责任索赔相关的诉讼或行动；适用法律法规的变化，包括税法；产品和服务购买者的行为和支出模式的变化；国际经济和法律体系的金融不稳定以及主权风险。有关这些风险、不确定性和其他因素的进一步列表和描述，请参阅公司向墨西哥证券交易所提交的相关文件。本新闻稿中的任何前瞻性陈述仅代表本新闻稿发布之日的观点。公司不承担更新或修改任何前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息、未来事件还是其他原因。
tinylidarnet：基于第2 f1th自主赛车的端到端深度学习模型
摘要 - 先前的研究证明了端到端深度学习对机器人导航的有效性，其中控制信号直接源自原始感觉数据。但是，大多数现有的端到端导航解决方案主要基于相机。在本文中，我们介绍了Tinylidarnet，这是一种基于自动赛车的基于轻量级的2D激光雷达的端到端深度学习模型。使用Tinylidarnet的第1辆汽车在第12场比赛中获得第三名，这表明了其竞争性能。我们会系统地分析其在未经训练的轨道和实时处理的计算要求上的性能。我们发现，基于Tinylidarnet的1D卷积Neu-ral网络（CNN）的体系结构显着胜过基于多层的多层感知器（MLP）体系结构。此外，我们表明它可以在低端微控制器单元（MCUS）上实时处理。
NAVSEA SW020-AG-SAF-OI0，第十版
禁止将本出版物中包含的信息或插图复制用于非军事用途。这并不妨碍负责培训和指导处理和运输军用弹药、爆炸物和相关危险材料的人员的签约机构复制和使用本手册的任何部分。陆军在 AR 380-5 中制定了军事用途复制政策，海军和海军陆战队在 SECNAVINST 5510.36（系列）中制定了军事用途复制政策，空军在空军条例 205-1 中制定了军事用途复制政策。
与野火有关的第十次紧急宣布
5。除非根据市长与野火有关的第十次紧急宣告与临时结构有关的规则另有说明的，否则毛伊县法规的以下规定全部或部分应被暂停：标题10（车辆和交通）；标题11（公共交通）；标题12（街道，人行道和公共场所，除非允许重建被野火摧毁的结构，在这种情况下，除非公共工程馆长另有指示，否则应遵守第12.08章）；标题14（公共服务）；标题16（建筑物和建筑物，除非允许重建野火摧毁的结构，在这种情况下，除非公共工程主任另有指示，否则应遵守《夏威夷州能源法典》；标题19（分区）；标题20（环境保护，除非允许重建野火销毁的结构，否则第20.08章应遵守，除非公共工程总监另有指示）；和第3.48章（缴纳不动产税），以至于它们阻碍了HAW中定义的紧急管理职能的迅速释放。修订版Stat。§127A-2以及由州，县或联邦机构指示或批准，直接响应，或管理或修复消防地区，以确保公共卫生和安全的目的，或者由于现有条件而与之不切实际时的合规性；和