控制台。吊杆通过集成在操作员控制台中的单独吊杆控制单元 (BCU) 进行控制。BCU 不是 TRVS 的一部分。TRVS 与 BCU 接口接收有关吊杆位置和状态的信息。此信息与信号器一起显示在加油图像顶部的图形叠加层中。视觉信息通过两个视频系统、一个监视视觉系统和一个立体视觉系统生成。这些系统共同构成了“加油机远程视觉系统”(TRVS)。监视视觉系统基于三个摄像头,覆盖超过 180 度的水平视野,位于 KDC-10 的两个翼尖之间,在后方。图像以全景视图显示在操作员控制台的三个监视器上。立体视觉系统基于两个瞄准加油杆尖端的摄像机的双通道图像。立体图像是通过使用快门系统获得的。操作员佩戴被动偏光眼镜,将图像分开,从而产生生动的立体图像。立体视觉系统还包括深度合成符号。该视觉系统适用于白天和夜间视觉(近红外)。TRVS 已被证明是一种高性能视觉系统,已在多次空对空加油试飞中展示了其潜力
简介新的数字技术已经引起了提供服务的创新方法。在这些新颖的方法中,人工智能越来越被视为用于公共管理和服务提供的工具,以有效实施公共政策,推出计划并提供公共服务。移民部门不受人工智能和数字化转型的魅力。相反,国家越来越多地转向先进的技术来管理移民。因此,毫不奇怪的是,加拿大政府通过加拿大的移民,难民和公民身份(IRCC)以及移民和难民委员会最近开始探索和介绍新颖的数字技术来解决加拿大移民部门的需求和积压。截至2020年,IRCC一直在运行三个基于分析的系统,以摄入临时居民签证(TRV)应用程序的一部分,包括从中国在线收到的TRV系统,这是从印度在线收到的TRV系统,最后是通过签证应用程序中心从印度收到的TRV系统。这两个以前的系统于2018年启动,并共同构成了本文的重点。具体来说,本文确定了加拿大政府如何使用人工智能来管理移民。此外,IRCC在开发TRV飞行员方面是否引入了保障措施和步骤,有效地建立了测试的积极先例,随后引入了新技术来更广泛地提供移民计划和政府服务?对决定在加拿大引入自动决策系统的决定对Triage TRV申请的决定知之甚少,因此,本文寻求解决的问题是双重的:如果有的话,加拿大政府是否会给加拿大政府带来与部署人工智能在迁移管理中相关的风险?
摘要 - 基于Terramogealics的轨道车辆(TRV)的动态模型被广泛用于动态分析中。但是,由于其高复杂性和计算成本,这些模型与基于模型的控制器设计不相容。本研究提出了一种新型且简化的基于TRAMEGRAINIC的动态模型,可用于基于优化的实时运动控制器设计。到此为止,我们使用轨道剪切应力的平均项近似轨道的相互作用,以使模型在计算上有效且可线化。通过在轮式车辆场中引入滑动比和滑动角的概念,最终将基于Terramogearics的动态模型简化为紧凑而实用的单轨动态模型,从而降低了对精确滑移比的需求。单轨模型使我们能够通过分别考虑侧面和纵向动力学来设计有效的运动控制方案。最后,在各种道路条件下使用实际TRV对提出的动态模型进行了验证和验证。此外,在模拟中比较了不同模型的性能,以证明所提出的模型在TRV路径遵循任务中的表现优于现有模型。
2023 年 8 月进行的文献检索发现需要评估的信息量非常大。由于资源限制,并经 NHMRC 同意并根据水质咨询委员会的建议,对研究的严格评估优先考虑那些之前未经澳大利亚机构审查和/或考虑用于制定指导/指导值的研究。澳大利亚管辖区的最新审查是澳大利亚新西兰食品标准局 (FSANZ 2017b) 的文件,该文件为正在考虑的三种 PFAS(PFOS+PFHxS 和 PFOA)得出了指导值。这构成了 PFOS/PFHxS 和 PFOA 当前毒性参考值 (TRV) 的基础,NHMRC 使用这些参考值得出了饮用水中这些化学物质的当前指导值。FSANZ (2021) 还发表了一篇关于免疫调节作用的评论,其中该管辖区审查了一些研究,其结果用于支持本报告中关于相关 PFAS 的讨论。