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实用的建模工作和控制水下机器人
简历：2021 - 2022年大学期间，首次促进了伊拉斯mus蒙德斯·米尔（Mundus Mir）（海洋和智能机器人技术的硕士学位），始于图伦大学。在第一年提供的课程中，一个模块旨在建模和控制水下机器人。在这一领域，有许多非模型现象，实验的使用对于使学生既有一定数量的非常具体的实验知识（尤其是对于模型的识别），并概述了高度非线性系统是水下车辆的控制。在本文中，我们描述了两个实际的工作会议，在此过程中，学生首次操纵水下机器人，并识别模型的某些模型，并根据两个自由度（深度和帽子）进行控制。学生以学生评估这一教学。关键字：水下机器人技术，自动，建模，控制，实际工作。
艾克斯-马赛大学 - Théses.fr
图 6-5：使用行为数据集、驾驶时间和参与者信息训练的模型的实际时间和估计时间之间的误差分布（左图）和相关性（右图）的频率直方图。................................................ . ................................................. ................................... 119 图 6-6：训练模型的实际时间和估计时间之间的误差分布频率直方图（左图）和相关性（右图）具有行为、汽车和生理数据集。................................................ . ................................................. ...................................................... 119 图 7-1 :用于新驾驶员疲劳驾驶检测和预测模型泛化的数据集划分（训练/验证/测试）...... 129 图 7-2：检测模型泛化的数据源并预测新驾驶员驾驶时的困倦................................................................ ................................................... 130 图 7-3：REQM用于检测困倦程度的不同数据源的验证集和测试集。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ...................................................... 132 图 7-4：验证集和测试集的 REQM用于检测睡意水平的不同数据源。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ................................................... 133 图 8-1：传统机器学习与迁移之间的说明图学习（改编自 Pan & Yang，（2010））....................................... ……………………………… ...................................... 140 图 8-2：数据集划分。 ……………………………… ...................................................... 143 图 8-3：用于调整模型以进行检测和处理的数据源预测新驾驶员驾驶时的困倦...................................................... ......................... 143 图 8-4：Oktal® 的静态驾驶模拟器。A 代表 3 个视频屏幕上显示的道路场景。B 代表仪表板。C 是faceLAB® 硬件。D 是用于心电图的三个电极中的两个，E 是呼吸带。。F 是 EDA 的电极（由于信号损失严重，本研究中未使用）。........................................................................................................... 149 图 8-5：具有不同类型道路和相关交通的场景图 ................................ 150 图 8-6：用于调整 ANN 的训练方法。圆柱体代表不同的数据集。小数字圆圈代表第 2.7 部分使用 ANN 进行自适应学习的方法中定义的流程步骤。矩形代表流程中的步骤。.................................................................... 155 图 8-7：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在调整前后检测到的困倦程度的均方根误差 (RMSE) 和标准误差。星号代表显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。158 图 8-8：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在适应前后预测的嗜睡等级 1.5 发生时间的 RMSE 和 SD 平均值。星号表示均值差异的显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。................................................................................................................................................ 159 图 8-9：检测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD，作为用于调整 ADANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。................................................................................................ 160 图 8-10：调整后，Ad-ANN 验证数据集的不同 τ 之间的 RMSE 均值 P 值比较。.................................................................................................................... 161 图 8-11：预测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD 作为用于调整 AdANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。............................................................................................. 162 图 8-12：调整后，将 AD-ANN 验证数据集中每个 τ 与另一个 τ 进行比较的 RMSE 平均值的 P 值。................................................................................................................... 163 图 8-13：困倦程度检测：用于适应的参与者（A）和 ANN 从未遇到过的其他参与者（B）的 RMSE 平均值和 SD，前后
召集报告2024
早上好。尊敬的总理玛丽亚泽·约翰逊（Mariazeena Johnson）博士，尊敬的玛丽·约翰逊（Marie Johnson）博士，尊敬的客人什里（Shri）。Ashwin Raja，心爱的副总统Arul Selvan先生，Maria Bernadette Tamilarasi夫人和玛丽亚·凯瑟琳·约翰逊（Maria Catherine Johnson）女士，专业副校长，注册官，研究董事，研究董事，研究主任，院长，院士，院士，杰出的院士，院士，院士，院士，年轻的院士，院士，年轻人，年轻的媒体，年轻的，年轻的，班上，年级，年轻的派对， Sathyabama科学技术研究所的会议。我认为很荣幸欢迎大家参加这个召集仪式。我们很高兴能拥有Shri。Ashwin Raja，美国Motorq的联合创始人＆CTO，是第33届会议仪式的首席嘉宾。 先生，我们在这里对您的存在非常荣幸。 早上好。 尊敬的总理玛丽亚泽·约翰逊（Mariazeena Johnson）博士，受尊敬的主席玛丽·约翰逊（Marie Johnson）博士，尊敬的客人什里（Shri）。 Ashwin Raja，心爱的VI CE Presiden TS M R。 Aru L Selvan，M rs。 Maria Berna Dette Ta Milaras I，Ma Ria Catherine Johnson女士，专业副校长，注册官，董事，研究员，主任，考试，主管，负责人，负责人，负责人，杰出客人，杰出客人，杰出的客人，毕业生，毕业生，员工，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒介和科学研究所的研究。 我认为很荣幸欢迎大家参加这个召集仪式。 我们被点燃了shri。 Ash Win Raj A，共同创始的R＆CTO，Moto RQ，U SA，是第33届会议仪式的首席嘉宾。Ashwin Raja，美国Motorq的联合创始人＆CTO，是第33届会议仪式的首席嘉宾。先生，我们在这里对您的存在非常荣幸。早上好。尊敬的总理玛丽亚泽·约翰逊（Mariazeena Johnson）博士，受尊敬的主席玛丽·约翰逊（Marie Johnson）博士，尊敬的客人什里（Shri）。Ashwin Raja，心爱的VI CE Presiden TS M R。 Aru L Selvan，M rs。Maria Berna Dette Ta Milaras I，Ma Ria Catherine Johnson女士，专业副校长，注册官，董事，研究员，主任，考试，主管，负责人，负责人，负责人，杰出客人，杰出客人，杰出的客人，毕业生，毕业生，员工，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒体，媒介和科学研究所的研究。我认为很荣幸欢迎大家参加这个召集仪式。我们被点燃了shri。Ash Win Raj A，共同创始的R＆CTO，Moto RQ，U SA，是第33届会议仪式的首席嘉宾。先生，我们在这里对您的存在非常荣幸。3508底层，644个postgra duat es和122个doc torate s to t heir t heir degr ees在此过程中。在研究过程中，专门批准了45个金色的元素和一致的EF堡垒。
军事系统自主化的斗争 - IFRI
首先，围绕“自主性”一词的语义争论显然对集成该功能的武器系统（平台和弹药）的开发、分类和监管构成了障碍。事实上，让人类“参与决策”或“在环”决策的武器系统是他律的。只有人类完全“脱离圈子”的那些才可以被描述为自主的，但与人们对“终结者”到来战场的普遍和反乌托邦的恐惧相反，它们的发展迄今为止既不受欢迎也不可能。更准确地说，法国学说根据武器系统各种功能（导航、观察、态势分析、武器指向、射击决策支持、射击决策等）的自动化程度对武器系统进行分类。因此，必须在一个连续体中考虑武器系统的自动化和授权，其中人类拥有自己的全部地位。因此，自动化和自主性之间的区别更多地是由于计算机编程功能的性质造成的：能够单独从一个点移动到另一个点的系统是自动化的，但只有在遇到以下情况时才会被称为自主性：途中遇到障碍，他会知道如何避开它并找到回去的路，甚至决定采取新路线。
周末！最后 - 合作
您的报纸演变，亲爱的读者，亲爱的读者。我想再次添加：再次。因为是的，在他悠久而富裕的历史中，合作继续成功地恢复了自己，并保证一个一百周年的人知道自己要去哪里。在将近120岁的时候，他又采取了额外的一步，同时仍然忠于自己。您掌握的版本似乎既熟悉又新。好多了。我们确实在保持其身份的同时重新设计了报纸。首先具有更通风，清醒和现代的布局，以及优雅的版式。然后，内容出现了新的会议，例如在讲法语的讲话的珍珠上创建房屋逮捕词（第69页），包括饮料在内的食谱（第39页），以及希望在周四即将在周四爆发的周末合作中激发您的灵感。例如，您是否知道在巴登（AG）中，我们在著名的热浴中洗澡，签名了马里奥·博塔（Mario Botta），也可以在城市的喷泉中沐浴，水为38度？我有习惯，祝您在这里愉快，并祝您愉快。现在，我希望您通过邀请您阅读我们的出色调查，这是瑞士一周中最美好的日子（第22至27页）。
量化措施等效性
摘要。- 我们启动了对成品类型组之间测量的等效性的定量研究。这样做，我们扩大了已成为l p的等效性的经典的上下文。在本文中，我们关注的是普通群体的情况，该类别为此我们展示了刚性定理以及几个灵活性结果。我们的刚性结果规定，等级曲线具有非常笼统的单调性能，尤其涉及其综合等价不变性。这对两个平均组之间可能测得的耦合的整合程度提供了明确的“下端”。该结果在组几何形状中也具有意外的应用：在平均组之间粗大潜水下，等值谱是单调的。在其他应用中，这导致存在3组的连续体，这些群集彼此陷入了任何粗糙的景象。我们的灵活性结果包括表现出明确的轨道等价，并具有某些平均组之间规定的集成性特性。我们为此介绍了一种新工具：Følner的铺路套房。在许多情况下，我们扣除了使用等法轮廓获得的定量阻塞对于具有对数误差的误差因素是最佳的。我们还获得了两个重要的准时分析的重要不变性，在可集成的轨道等效性下没有保留：渐近维度和有限呈现的事实。
大师管理和国际商业
●培训的介绍●由国家东方语言与文明研究所创建，国际贸易的专业商业国际贸易部门形式：进出口：进出口，国际营销，物流，项目监测，国外子公司的管理等。培训的原创性包括一方面提出了国际贸易经济学和技术的双重课程，另一方面是东方语言和文化。这是法国高等教育机构提出的这种类型的唯一过程。在整个硕士上，由高等教育和研究部授权的国家文凭，培训组织了800多个小时的专业课程，完全按照高出口和国际经济实施。在每年年底，学生进行了持续2到6个月的强制实习。该强制性实习可以由M1和M2中的工作中的完整课程代替。的确，自2010年以来，Master 2在CFA Formasup的支持下向交替公式开放。他经常被归类为法国在SMBG公司年度排名的法国最佳硕士之一。它也是2019年国际贸易监护仪（MOCI）名单中M2 University M2的第一名。为什么选择我们的培训？是因为它是唯一将国际贸易技能与语言领域经济相结合的高度技能的人，但更多的是了解该领域的文化和文明。
多热源电子设备冷却散热器设计及拓扑优化
为了提高散热器的性能，许多研究论文集中于散热器几何形状的设计和优化，这是改善传热的决定性因素。提高散热器（或热交换器）性能的基本方法是优化耦合的流体流动和热传递。考虑三个优化级别：尺寸优化、形状优化和拓扑优化（TO）。对于散热器尺寸优化，通道或翅片直径是需要调整或定义的变量。对于预定义的形状，尺寸优化是最简单的方法，因为它需要较少的设计变量。但是，它不允许获得具有更复杂形状的最佳几何形状。散热器形状优化涉及优化散热器通道或翅片的形状，可以是圆形、矩形、不规则形状等。该方法比尺寸优化方法更灵活，因为其解空间包含了尺寸优化的解空间，尽管程序更复杂。散热器的拓扑优化 (TO) 没有所需的预定义几何形状。可以在设计域中创建各种空隙大小和形状，以生成不同的 TO 几何形状。解空间TO包括尺寸优化和形状优化的解空间。因此它是自由度最大的优化，但同时也是复杂度最大的优化。
Cahiers Pensée mili-Terre n°45。 - CDEC
向他的年轻军官建议：“不要害怕被称为知识分子，这是最好听的名字。”通过这个有点挑衅和幽默的陈述，利奥泰毫不犹豫地调和了两个看似本质上对立的概念：思想和行动。思想和行动是一些人实际上想要反对的概念，将个人以讽刺的方式分布在严密的类别中，一方面是思想家，另一方面是行动者，通常数量更多比第一个。独立于两者的假设层次结构，思想将是首要的，指导、定向和启发行动，赋予其意义；就其本身而言，该行动是第二个，因为它将对应于随后的实施阶段，并根据具体情况进行调整。必须坚信思想和行动并不对立；相反，它们实际上构成了同一整体中不可或缺的二元性。因此，军官比任何其他人都更必须通过在下属中创造一种行动动力，将使他成为善于反思的人和有指挥能力的领导者的品质结合起来。将这些反思转移到陆军的集体层面，在一个优先采取行动的组织中，军事思维可以占据什么位置？军事思维确实是智力、个人和集体活动的结果，对于想象和准备明天的战争至关重要，以确保在面临威胁时保护国家。尽管不可避免地存在一定程度的不确定性，但为了适应敌人和冲突形式、战略变化以及技术发展，军事思维确实旨在体现在行动中。寻找解决方案，然后构建
目录
美洲司法改革 • 促进该地区的司法改革 美洲司法治理研讨会：旨在在区域层面就司法机构和最重要机构的治理和领导相关问题发起系统性辩论。适当的机构替代方案来开展这些活动，为此目的审查西半球和全世界的现有经验。第四次美洲司法部门管理研讨会：其目的是分析该区域各国在制定司法预算方面取得的理论进展和创新经验，司法预算是人力资源管理和生产方面的战略管理工具。以及司法系统决策中信息的使用。 • 关于美洲首脑会议任务授权执行情况的研究报告：其目的是分析美洲首脑会议各次首脑会议就旨在促进司法部门发展和现代化的立法改革所提出的任务授权及其执行程度. 该地区国家的申请。拉丁美洲司法改革比较研究：目的是了解其司法制度改革努力的结果