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http://erc.europa.eu 03/12/2024 第 1 页，共 9 页
古代海上依附关系：贸易、地理和冲突之间的关系。锡拉丘兹的海上历史和案例研究结合了历史、考古学、海洋学、船舶和经济理论。
HLA/NETN技术描述
让我们继续使用 Kubernetes 的示例。模拟应用程序由 Helm Chart 描述，其中 chart 是一组文本文件，以声明方式描述要部署的内容。chart 可用于部署单个模拟应用程序，或部署更复杂的应用程序，例如整个模拟应用程序组合。可以通过向主 Helm Chart 添加（放入）子 chart 来创建模拟应用程序组合，或者通过在 Helm Chart 之间创建依赖关系来创建模拟应用程序组合（参见图 11）。使用 Helm“package”命令，可以从引用的 Helm Chart 存储库中检索 chart 依赖项，并将其作为子 chart 添加到主 chart。Helm“install”命令将使用 Kubernetes 作为编排器自动部署主 chart 和任何包含的子 chart。
![arxiv：2403.07692v2 [CS.CV] 2024年3月14日](/simg/0\07e144d34759045ee888c8d72197c74b0cc21d50.webp)
arxiv：2403.07692v2 [CS.CV] 2024年3月14日
受到NLP通用模型的成功的启发，最近的研究试图以相同的序列格式统一不同的视力任务，并采用自回归的转移器来进行序列预测。他们应用单向关注以捕获顺序依赖性并递归生成任务序列。但是，这种自回旋变压器可能不太符合视觉任务，因为视觉任务序列通常缺乏自然语言中典型地观察到的顺序依赖性。在这项工作中，我们对有效的多任务愿景通用师（MAD）进行了掩饰。疯狂由两个核心设计组成。首先，我们开发了一个并行解码框架，该框架引入双向关注，以全面捕获上下文依赖项并在par-allel中解释视觉任务序列。第二，我们设计了一个掩盖的序列建模ap-prach，通过掩盖和重构任务序列来学习丰富的任务上下文。以这种方式，疯狂通过一个网络分支来处理所有任务，并以最小的特定任务设计来处理简单的跨凝结损失。广泛的实验证明了疯狂作为统一各种视觉任务的新范式的巨大潜力。MAD与自回归对应物相比，同时获得了特定于任务的模型的竞争精度，可以实现卓越的性能和推理效率。代码将在https://github.com/hanqiu-hq/mad上发布。
多元合奏后处理的生成机器学习方法
基于数值天气预测模型多个运行的集合天气预报通常显示系统错误，需要后处理以获得可靠的预测。在许多实际应用中，对多元依赖性进行建模至关重要，并且已经提出了多种多元后处理方法，其中首先在每个边距中首先在每个边距中分别进行后处理，然后通过COPULAS恢复多元依赖性。这些两步方法具有共同的关键局限性，特别是在建模依赖项中包含其他预测因子的困难。我们提出了一种基于生成机器学习来应对这些挑战的新型多元后处理方法。在这类新的非参数数据驱动的分布回归模型中，来自多元预测分布的样本是直接作为生成神经网络的输出而获得的。生成模型是通过优化适当的评分规则来训练的，该规则衡量生成的数据和观察到的数据之间的差异，条件是外源输入变量。我们的方法不需要对单变量分布或多元依赖性的参数假设，并且允许对任意预测变量进行分配。在两个关于德国气象站的多元温度和风速预测的案例研究中，我们的生成模型对最先进的方法显示出显着改善，尤其是改善了空间依赖性的表示。
BIM第五学期教学大纲2024.pdf-管理学院
单元4。知识表示14 LHS。Definition and importance of Knowledge, Issues in Knowledge Representation, Knowledge Representation Systems, Properties of Knowledge Representation Systems, Types of Knowledge Representation Systems: Semantic Nets, Frames, Conceptual Dependencies, Scripts, Rule Based Systems(Production System), Propositional Logic, Predicate Logic, Propositional Logic(PL): Syntax, Semantics, Formal logic-connectives, truth tables, tautology, validity, well-formed-formula,使用分辨率，向后链式和前进的推理，谓词逻辑：FOPL，语法，语义，语义，定量，与FOPL的推断：通过转换为PL（存在和普遍实例化），统一和提升，使用分辨率，使用不确定的知识来处理不确定的知识，辐射变量，先前和后网络，使用完整的范围，使用完整的范围，bayes bay obles，bayes bay obles，bays bay obles，bayes bay obles，bayes obles of bay bay bays bay bay bay'模糊逻辑：模糊集，模糊集中的会员资格，模糊规则基础系统。
劳伦·克瑙森伯格女士 空军部长办公室首席信息官 待定
背景软件生命周期——开发、分发和维护开源软件产品的生命周期大致可以分为开发、分发和维护。开发是指指定软件的功能并编写代码来实现所需的功能；分发是指适当地打包软件并将其提供给最终用户（在软件依赖关系的情况下，最终用户可能是软件开发人员）的过程；维护是指修复错误（通常称为“bug”）、更新软件以保持与其他软件和硬件系统的兼容性以及将任何更新纳入该软件依赖关系的过程。由于现代敏捷软件具有不断发展的特性，这些生命周期阶段经常有很大重叠，功能会定期添加到不断分发和维护的软件中。
根据规范扩张的最佳非线性外推方法的最佳非线性外推方法
摘要 - 向量随机函数的非线性外推在许多科学和工程应用中起关键作用，例如信号处理，财务预测，机器学习和湍流建模。传统的线性外推技术，包括Wiener滤波和自回归移动平均值（ARMA）模型，通常无法说明非高斯数据中存在的复杂依赖关系和高阶相互作用。虽然规范扩展通过正交基函数分解提供了向量随机函数的最佳表示，但它们仍然不足以进行有效的非线性外推。需要一种更高级的方法来捕获复杂的现实世界数据集中固有的高阶依赖性和多尺度结构。本研究探讨了传统方法的局限性，并提出了一个可靠的非线性外推框架，以应对非高斯统计和多尺度可变性所带来的挑战。
欧盟委员会布鲁塞尔，2022 年 2 月 2 日 COM(2022) 31 ...
未来几年，以避免战略依赖并体现欧盟在绿色和数字技术领域的全球领导地位。通过分析更新后的工业战略二号中的战略依赖性以及通过工业联盟获取的利益相关者的意见，发现迫切需要在以下战略领域制定标准：克服当前 COVID-19 疫苗和药品生产障碍的标准；支持关键原材料回收（CRM）的标准；支持清洁氢价值链推广的标准；鉴于低碳水泥巨大的减排潜力，支持低碳水泥的标准；芯片在安全性、真实性和可靠性方面的认证标准；以及增强数据互操作性、数据共享和数据重用以支持欧洲通用数据空间的数据标准。
Mahindra Group的生物多样性政策
•遵守缓解层次结构的原则，即避免，最大程度地减少，减轻和恢复我们对生物多样性和生态系统服务的运营的影响和依赖性。•在我们的行动中，在不可行的情况下，没有遵守森林砍伐的实践，并在不可避免的森林砍伐活动中积极从事造林工作。进一步承诺，我们还将继续与包括当地社区和环保组织在内的利益相关者互动，以促进和支持可持续的自然管理实践。•偏爱基于生态系统的方法来解决对自然的影响和依赖性。•定期监视行动区域以衡量与生物多样性相关的进度。•保护和促进整个小组的生物多样性保护，包括对生态系统及其物种的积极行动和项目。3。促进我们价值链中生物多样性的保护