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航海学院
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普吉岛品牌住宅市场回顾 2024 年 3 月
© 版权所有 2024 C9 Hotelworks。保留所有权利。本报告仅供一般参考，不应以任何方式依赖。虽然在编制本报告中提供的信息、分析、观点和预测时采用了高标准，但 C9 Hotelworks 对因使用、依赖或参考本文件内容而造成的任何损失或损害不承担任何责任。未经 C9 Hotelworks 事先书面批准（指定允许的形式和内容），严禁复制本报告的任何部分（全部或部分）。
欧盟，人工军事情报和自动致命武器
18艺术。40欧盟理事会关于欧洲议会法规提案的一般指南和理事会的统一规则（ARɵFimialIntelligence cliala）制定了统一的规则，并修改了某些联盟立法行为，并在某些联盟立法上，Interinsininsɵtuɵtuɵtuɵtuɵtuɵtuɵtuɵ1106/0106（代码）; 2023年11月25日。 19欧洲议会于2023年6月14日对欧洲议会法规的提议和理事会提出的关于宗教情报的协调规则（ARɵFimialIntelligence Act）的提议（ARɵ -Fimial Intellionce Act），并修改某些联盟立法法案（COM（COM（2021）0206 -C9 -C9 -C9-0111-21-21-21-21-202）40欧盟理事会关于欧洲议会法规提案的一般指南和理事会的统一规则（ARɵFimialIntelligence cliala）制定了统一的规则，并修改了某些联盟立法行为，并在某些联盟立法上，Interinsininsɵtuɵtuɵtuɵtuɵtuɵtuɵtuɵ1106/0106（代码）; 2023年11月25日。19欧洲议会于2023年6月14日对欧洲议会法规的提议和理事会提出的关于宗教情报的协调规则（ARɵFimialIntelligence Act）的提议（ARɵ -Fimial Intellionce Act），并修改某些联盟立法法案（COM（COM（2021）0206 -C9 -C9 -C9-0111-21-21-21-21-202）
年度报告
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110025 - 理学学士系（航空）- Jamia Millia Islamia
jmicoe.in › pdf22 PDF 2022 年 3 月 10 日 — 2022 年 7 月 3 日，C9。考试日期。
HE EvoLand 可交付成果 D2.2
VHR 光学任务：这些任务可以计算 3D 产品，例如数字高程模型或图像中识别的任何感兴趣对象的高度。C6 和 C9 演示器可以从这些数据中受益。 星载激光雷达传感器：这些传感器能够捕捉森林冠层高度以及树枝和树叶的分布，对 C3 演示器非常有用。 L 波段和 P 波段 SAR 任务：这些数据集能够穿透植被冠层，为估算森林生物量提供了机会，这与 C3 演示器的目标一致。 Ka 波段高度计 SWOT：由于此任务的范围很广，因此对于 C6 水体测绘非常有用。 热红外和高光谱数据：这些数据类型结合起来显示出巨大的潜力，可以提取有关城市和近郊地区的增值信息，这正是 C9 演示器的目标。
科学电子项目 - 量子材料
I 22/一月 1 L1，C1-2 无源电路 V 24/一月 2 L2，C1-3（复习） I 29/一月 3 L1，C3 无源电路 V 31/一月 4 L2，C1-3（复习） I 05/二月 5 L1，C4 V 07/二月 6 L2，C3-4 I 12/二月 7 L1，C6-8 V 14/二月 8 L2，C7-11 I 19/二月 9 L1，C9 电路 V 21/二月 10 L2，C7-11 交流电 I 26/二月 11 L1，C9 交流电电路 V 28/二月 12 L2，C10-11 二极管 I 04/三月 13 L3，C2 二极管 V 06/三月 14 L4，C4 OP 放大器 I 11/3 月 15 日 星期二 13/3 月 16 日
Vitaes -Zhongyuan Zhao
2023 – Cont。战术网络的分布式机器学习，莱斯大学，PI：圣地亚哥·塞加拉（Santiago Segarra），co-pi：Ashutosh Sabharwal，参考文献：[J1，C1，C3，C4]。研究基础结构无线网络中的分布式多跳计算卸载，以支持陆军通过Edge AI的多域操作。开发图形神经网络，分布式学习和故障安全机制，以增强边缘AI解决方案在自组织自主网络中边缘AI解决方案的上下文意识，适应性，可伸缩性和鲁棒性。2019 – Cont。多域操作的自主网络，莱斯大学，PI：Ashutosh Sabharwal，Edward W. Knightly，Santiago Segarra，参考：[C5，C6，C7，C7，C8，C9，C9，C10，C10，C10，J1，J1，J2，J2，J4，R1]。对图形神经网络和基于图的强化学习进行研究，以解决基础设施无线网络中的资源分配挑战，以支持陆军的多域操作。为链路调度，路由和计算卸载开发高效和分布式启发式方法，从而可以提高网络的效率，性能和边缘智能，同时保持其自我组织功能，可扩展性和鲁棒性。