在AGL中,我们认为能量使生活变得更好,并热衷于为澳大利亚人的生活,移动和工作提供动力。自豪地澳大利亚人已有185多年的历史,AGL提供约450万台能源,电信和Netflix客户服务。agl致力于为我们的客户提供简单,公平和易于访问的基本服务,因为他们脱碳并使他们的生活,工作和移动方式振奋。AGL在国家电力市场上运营澳大利亚最大的私人发电投资组合,包括煤炭和燃气发电,可再生能源,例如风能,水力和太阳能,电池,电池以及其他限制技术以及存储资产。我们是我们的历史,是澳大利亚领先的可再生能源私人投资者之一,现在将过渡业务带到较低的排放,负担得起和智能的能源的未来,这符合我们气候过渡行动计划的目标。我们将继续创新能源和其他基本服务,以增强澳大利亚人的生活方式,并帮助将我们周围的世界保存在后代。
摘要 - 四倍的机器人通过强化学习在各种地形上表现出了显着的能力。然而,在存在稀疏的立足点和危险的地形(例如步进石材和平衡梁)的情况下,需要精确的脚部放置以避免跌倒,经常使用基于模型的方法。在本文中,我们表明端到端的强化学习还可以使机器人能够通过动态动作遍历风险的地形。为此,我们的方法涉及培训一项通才政策,以实现无序和稀疏的垫脚石的敏捷运动,然后通过将其可重复使用的知识从中转移到更具挑战性的地形上。鉴于机器人需要在这些地形上快速调整其速度,我们将任务作为导航任务而不是常用的速度跟踪,从而限制了机器人的行为并提出探索策略来克服稀疏的奖励并实现较高的健壮性。我们通过在Anymal-D机器人上进行模拟和现实实验来验证我们提出的方法,从而达到峰值前进速度≥2。5 m/s在稀疏的垫脚石和狭窄的平衡梁上。视频:youtu.be/z5x0j8oh6z4
蒂姆·埃尔德(Div> Tim Elder),加利福尼亚百叶窗联合会总裁,美国盲人Armando Contreras美国委员会执行董事独立生活的资源服务(以前是南加州的独立生活资源服务)Arash Bayatmakou,Norcal Sci Katelyn Quintero执行董事,加利福尼亚州最佳伙伴州总监,州总监,国际最佳伙伴Lana Nieves,独立生活资源中心旧金山唐纳德·唐纳德·唐纳德·唐纳德·唐纳德·唐纳德·唐纳德·奥弗顿联合创始人,综合社区合作社香农·斯帕林·阿卜杜勒·瓦哈卜
摘要 - 大多数传统的轮式机器人只能在平坦的环境中移动,而只需将其平面工作区分为自由空间和障碍即可。将障碍物视为不可超越的障碍,可以显着限制机器人在现实世界中的移动性,极为坚固的越野环境,其中一部分地形(例如,不规则的巨石和倒下的树木)将被视为不可避免的障碍物。与传统的轮式机器人相比,我们在那些具有垂直具有挑战性的地形的环境中改善了车轮动员。我们收集了轮式机器人的数据集,这些机器人在以前的不可传输的,垂直挑战性的地形上爬行,以促进数据驱动的移动性;我们还提出了算法及其实验结果,以表明传统的轮子机器人以前具有在垂直挑战性的地形上移动的不真实潜力。我们公开使用平台,数据集和算法,以促进对车轮移动性的未来研究。1
海因里希·赫尔曼·罗伯特·科赫(Heinrich Hermann Robert Koch)(1843年12月11日至1910年5月27日)。•疾病来自体外的细菌。•微生物通常要“恐惧”。 •微生物的功能是恒定的。•微生物的形状和颜色是恒定的。•每种疾病都与特定的微生物有关。•微生物是主要因果剂。•疾病来自体外的细菌。•过分强调预防和杀死细菌,并认为所有细菌有害。•细菌是大多数疾病的致病药物,即法国的地形理论AntoineBéchamp;以其在化学和与巴斯德的牢固竞争方面的突破而闻名。Béchamp说,血液不是无菌的,声称微生物有多种形式。由于这些发现,他还说疾病从体内发展。Claude Bernard(1813-1878),生理学家和巴斯德的当代。- 著名的报价; “微生物一无所有地形是一切,归因于他Claude Bernard和AntoineBéchamp(1816-1908)认为“疾病是身体内部地形失衡的状况”。他们强调了细菌寿命的上下文或环境,地形。一方面,如果地形是平衡的(稳态),则细菌将无法繁殖。另一方面,如果地形失去平衡,则细菌将蓬勃发展。Claude Bernard和AntoineBéchamp的观察和研究标志着主动预防性医疗保健的开始。
摘要 - 在越野环境中旋转的未拧紧地面车辆(UGV)的准确路径跟踪面临着源于操作条件的多样性引起的挑战。用于Ackermann转导车辆的传统基于模型的控制器具有良好的(无防滑)路径跟踪的穿孔,但性能会以越来越不平坦的地形和更快的遍历速度下降。本文介绍了一种新颖的方法,一种混合深化增强学习(HDRL)控制器,利用了线性二次调节器(LQR)的优势和深钢筋学习(DRL)控制器,以增强Ackermann steceered ugvs的增强路径跟踪。DRL控制器主要弥补地形条件和未知车辆参数的不确定性,但训练在计算上可能很昂贵。LQR控制器在初始训练阶段指导DRL控制器,从而确保更稳定的性能并在早期迭代中获得更高的回报。这样做,这种混合方法提供了有望克服基于模型的控制器的局限性以及常规DRL方法的样本信息的局限性。在手稿中显示的初步结果显示了HDRL控制器的希望,表现出比无模型的DRL和常规反馈控制器更好的性能。
环境足迹计算基于巴西农业研究公司Embrapa的州特异性二级农业数据,该数据由《农业综合企业巴西统计年鉴》汇编而成。此农业数据包括用于检查,收益率,受精信息,灌溉数据等。包括来自4个巴西国家的数据:Goiás(GO),Minas Gerais(MG),Mato Grosso(MT)和Paraná(PR)。根据Protera认证的大豆的起源使用加权平均值。近年来尚未更新数据,因此对于没有可用的农业数据的两个状态:Roraima(RR)和Rondônia(RO)(RO)构成了近似值。对于RO状态,使用MT状态的农业数据由于其接近性而使用,对于RR状态,所有四个可用状态的平均值被使用,因为没有一个可用的状态特别接近。由于这两种状态对普罗拉(Proterra)认证的大豆的总贡献较小(见表1),这些额度对所提供的结果几乎没有影响。
• 针对近邻威胁的新能力 • 通过地面和子弹药传感器自主攻击敌方车辆 • 权限区(ZOA)直径为 100 米 • 可抵抗主动防护系统、烟雾、热、射频遮蔽和机械突破 • 可回收和可重复使用 • 网络能力 • 远程控制 • 控制交接 • 三个可手动选择的持续时间/自毁计时器(4 小时、48 小时或 15 天) • 第一种美国陆军变体将于 30 财年投入使用 • 为友军提供行动自由的开关-开启-开启能力
总共选择了19个站点,其中3个被指定为有效分配医疗用品的接收点,所有这些站点都与国家卫生当局密切合作。在曼尼普尔和那加兰邦的五个地区,有73个HCW进行了全面的培训,以处理运营商盒,并促进无人机的装载和卸载操作。同时,无人机运营商还接受了9次培训,以了解医疗用品的运输,确保两个团队都可以熟练执行其任务。总共确定了在曼尼普尔邦的11个中心,纳加兰的8个中心被确定为与各个州协调的研究地点。在这19个中心中,总共73个HCW接受了培训,每个中心都有不同的培训:DH Bishnupur(7),PHC Karang(3),PHC Thanga(4),CHC Moirang(3),PHC Kumbi(4),PHC Sekmaijin(3),PHC PHAD(3),pHC phay phay(3)
摘要:土壤有机碳(SOC)在全球碳循环和隔离中起着至关重要的作用,这是对其分布和控制的全面理解的基础。这项研究探讨了各种协变量对使用深度学习方法在本地(高达1.25 km)和大陆(美国)量表的SOC空间分布的重要性。我们的发现突出了地形属性在预测地形浓度分布中的重要作用,在局部规模上贡献了大约三分之一的总体预测。在大陆尺度上,气候在预测SOC分布中的重要性仅比地形高1.2倍,而在当地规模上,地形的结构模式分别比气候和植被的重要性分别高14和2倍。我们强调了地形属性,同时在各个尺度上都是SOC分布不可或缺的一部分,在本地规模上具有更强的预测指标,并具有明确的空间布置信息。尽管这项观察性研究没有评估因果机制,但我们的分析仍然提出了有关SOC空间分布的细微观点,这表明在局部和大陆尺度上,SOC的不同预测指标。这项研究所获得的见解对改进的SOC映射,决策支持工具和土地管理策略有影响,这有助于开发有效的碳封存计划并增强气候缓解措施。关键词:土壤有机碳,地形属性,数字土壤图,深度学习,特征重要性分析■简介