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2015 年 3 月 9 日，散货船 Conti Peridot 与油轮 Carla Maersk 在德克萨斯州摩根角附近的休斯顿航道发生碰撞
美国国家运输安全委员会。2016 年。2015 年 3 月 9 日，散货船 Conti Peridot 与油轮 Carla Maersk 在德克萨斯州摩根角附近的休斯顿航道发生碰撞。海事事故报告 NTSB/MAR-16/01。华盛顿特区。摘要：本报告讨论了 2015 年 3 月 9 日散货船 Conti Peridot 与油轮 Carla Maersk 在德克萨斯州摩根角附近的休斯顿航道发生的碰撞。碰撞发生在能见度受限的情况下，因为 Conti Peridot 上的引航员无法控制散货船在航行过程中的航向波动。结果，Conti Peridot 穿过航道进入了 Carla Maersk 的航线。此次碰撞事件中无人受伤，但据估计有 2,100 桶（88,200 加仑）甲基叔丁基醚从 Carla Maersk 号上泄漏，两艘船总计遭受约 820 万美元的损失。报告指出了以下安全问题：桥梁资源管理不善、引航员通信不足以及在休斯顿航道能见度受限的情况下缺乏预定的船舶移动策略。根据此次调查，美国国家运输安全委员会向 Conti Peridot 运营公司 (Bremer Bereederungsgesellschaft mbH & Co.)、休斯顿引航员协会和孤星港安全委员会提出了新的安全建议。
学校绩效计划附录AT-A-Glance
[学校名称级]学校表演计划学校代码学校指定学校名称蒙彼利埃小学1424学校地址9200 MUIRKIRK RD，LAUREL MD 20708当地学校系统（LSS）乔治王子县公立学校等级服务00K -05 Principt的名称Carla Furlow email pemaglow's email carla firlow emagl carla emagl offlow carla emagl c.7 kill cfurlow cfurlow embs cfurlow necry cfurlow embs cfcps.n 7主管的名字Tasker-Mitchell，Ava Shree首席主管的电子邮件ava.taskermitchell@pgcps.org学校愿景和任务
社交网络对人体畸形疾病的影响：系统评价乔治·维尼西乌斯·利马·达·席尔瓦（George Vinicius Lima da Silva），卡拉·维多利亚·索萨（Carla victoria Sousa Fortes）2，
系统评价摘要简介：身体畸形障碍的特征是外观缺陷过度关注，行为和心理行为可以解决或隐藏感知到的失败。对社交网络的使用加剧可能与该疾病的发展和持久性有关：分析有关社交网络对身体畸形疾病的影响的科学文献。方法：它由使用搜索策略（“身体畸形障碍”）和（“社交媒体”）的PubMed/Medline，Google Scholar和Scopus数据库进行的系统综述，在PubMed/Medline，Google Scholar和Scopus数据库中进行。文章在2020年至2024年之间包括在任何语言中，获得了3022项研究。排除了重复项（9），并且不符合研究的目标（2997），剩下16篇文章。结果：关于该主题的研究确定了一些国家，强调了问题的全球性。发现包括筛查时间和肌肉畸形的症状之间的关联，在COVID-19监禁期间增加干扰以及皮肤问题和身体不满等具体问题。Instagram和Snapchat是引用的主要社交网络。还探索了与饮食失调，焦虑和社交恐惧症的相关性。结论：结论是社交网络对人体畸形疾病的影响，强调了它们的密集使用与疾病的患病率之间的显着关联。此外，它强调了无法达到的美容标准的影响，尤其是在Covid-19-19大流行期间。关键字：身体畸形疾病；社交媒体；身体不满；屏幕时间。
Kyber-E2E提交CVPR的CARLA自主驾驶挑战计划以计划为导向的自主驾驶
●任务层次结构：任务已井井有条，并掌握了op＆mize Informa＆on flo to to planner
在自主驾驶的背景下，基于对象检测模型的模拟RGB和LIDAR图像训练
摘要。对象检测的主题，涉及使汽车能够感知其环境的能力引起了更多的关注。为了更好地性能，对象检测算法通常需要大量的数据集，这些数据集经常被手动标记。此过程是充分的且耗时的。相反，模拟环境可以完全控制所有参数，并启用自动图像注释。Carla是一个专门用于自动驾驶研究的开源项目，就是这样的模拟器。本研究检查是否可以使用卡拉自动注释的模拟器数据来培训可以识别实际流量项目的对象检测模型。实验的发现表明，使用Carla的数据以及一些实际数据优化训练有素的模型令人鼓舞。Yolov5模型使用预验证的CARLA重量训练，与在2000 Kitti图像上受过训练的一项训练有素相比，所有性能指标均表现出改进。虽然它没有达到6000图像Kitti模型的性能水平，但增强确实很重要。MAP0.5：0.95得分的增强率约为10％，行人级别的改善最为明显。此外，可以证明，可以通过训练使用Carla数据的基本模型并使用Kitti数据集的较小部分对其进行微调来实现实质性的提升。此外，Carla Lidar图像在减少所需的真实图像的体积时的潜在效用是显而易见的。我们的代码可在以下网址找到：https：//tinyurl.com/3fdjd9xb。
航空教育者指南 pdf - NASA
摄影（从左上角开始顺时针编号） NACA 档案照片 2、7、13、14，NASA 档案照片 5，Nick Galante 3，Mike Smith 4，Jim Ross 11、12，Ted Huetter 1、6、8、9、10 ................................................... 封面 Ted Huetter .............................................................................................................................................第 11 页 NASA 档案照片 .............................................................................................................................第 39 页 Carla Thomas .............................................................................................................................第 79 页 Carla Thomas .............................................................................................................................第 109 页
XVIII PHD心理学会议
Cecilia Agui AR（ECSH，社会与组织心理学系主任Paula Castr O（心理学博士学位博士学位）Carla Moleiro（CIS-ISCTE，董事）Cecilia Aguiar（ECSH）（ECSH（ECSH）Cecilia Agui AR（ECSH，社会与组织心理学系主任Paula Castr O（心理学博士学位博士学位）Carla Moleiro（CIS-ISCTE，董事）Cecilia Aguiar（ECSH）（ECSH（ECSH）
使用自动驾驶汽车中的人工智能检测对象检测
*交叉派对作者：bader_najep@yahoo.com摘要：本研究论文着重于对象检测，例如在Carla环境中自动驾驶系统的框架内自行车，摩托车，人员，交通信号灯，交通信号灯，贩运者招牌和车辆。目前，自动驾驶中的对象检测主要依赖于实际的自动驾驶汽车，这些车辆面临着诸如高成本和实时实施困难之类的挑战。开放源Carla系统可以进行精确且具有成本效益的实验。在本文中，使用了深度学习模型Yolov5，在培训和验证数据集中产生了良好的结果。在训练过程中总共使用了1560个不同的图像，分为1120张图像进行训练，160张用于测试的图像和320张图像进行验证。训练结果显示精度（P）为0.898，召回（R）为0.827，MAP@50 of 0.900和MAP@50-95 of 0.583。在验证结果中，精度（P）为0.891，召回（R）为0.801，MAP@50为0.880，MAP@50-95为0.542。这些结果表明该模型能够有效地检测和检索对象。关键字：（对象检测，人工智能，自动驾驶汽车，卡拉，平均平均值
审查碳纤维增强热塑性塑料的回收，重点是聚苯乙烯酮
摘要 - 运动计划算法应在将它们部署到真实车辆中之前对大型，多样化和现实的场景进行测试。但是，现有的3D模拟器通常专注于感知和端到端学习，缺乏运动计划的特定接口。我们提供了一个关注运动计划的Carla模拟器的接口，例如，在交互式环境中创建可配置的测试方案并执行运动计划者。此外，我们引入了一个从基于LANELT的地图到Opendrive的转换器，从而可以在Carla中使用CommonRoad和Lanelet2地图。我们的评估表明，我们的界面易于使用，有效地创建新的方案，并可以成功整合运动计划者以求解CommonRoad方案。我们的工具在commonroad.in.tum.de上以开源工具箱的形式发布。
SEWP VI 行业演示 2024 年 6 月 4 日
• AbilityOne 非营利机构：战略合作伙伴关系，作者：SourceAmerica AbilityOne 战略业务发展高级总监 Carla Goulart 和国家盲人产业 (NIB) ABOR 业务发展经理 Matt Buchanan