点合并提供了一个框架,可减少飞机在接近繁忙机场时进入“传统”等待航线的要求。通过点合并到达机场标准到达路线 (STAR) 的飞机无需雷达引导,而是沿着中间定位点 (IF) 的圆形“序列弧”飞行,然后由空中交通管制员 (ATCO) 引导到 IF 开始仪表进近。这种设计通过帮助开发和维护 ATCO 态势感知、提高自动化程度和减少管制员工作量来支持人类操作员。此外,点合并操作的好处符合 SESAR 的目标,包括提高安全性、降低 ATM 成本和增加空域容量(SESAR 联盟,2009 年)。
合并过程大约需要 60-90 天才能完成。这意味着在短时间内,您将拥有两个退休计划账户;您的退休储蓄计划计划账户将接受自您的工作地点雇主采用退休储蓄计划生效之日起的所有供款(前提是您是一名在职员工);以及您的工作地点雇主的原始 401(k) 计划,它将继续保留您过去的供款。虽然您将不再被允许向您的工作地点雇主的原始 401(k) 计划供款,但您仍将能够直接投资您的账户,直到停电期开始之日(过渡时间表通知(停电通知)中有更详细的说明)。3. 停电期通常持续多长时间?
Algorithm: Merge-Sort (numbers[], p, r) if p < r then q = ⌊ (p + q) / 2 ⌋ Merge-Sort (numbers[], p, q) Merge-Sort (numbers[], q + 1, r) Merge (numbers[], p, q, r) Function: Merge (numbers[], p, q, r) n1 = q – p + 1 n2 = r – q declare左图[1…n1 + 1]和右nums [1…n2 + 1] i = 1至1至n1左nums [i] = numbers [p + i -1]的临时阵列,j = 1 = 1至n2 rightnums [j] = numbers [q + j]
diff –git a/.gitattributes b/.gitattributes 索引 74ff35caa337326da11140ff032496408d14b55e..6da329702838fa955455abb287d0336eca8d4a8d 100644 — a/.gitattributes +++ b/.gitattributes @@ -22,3 +22,4 @@ ./twinbert/mainstream/mt_twinbert_tri_letter_weight.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text ./pytorch_model.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +./clr/pytorch_model.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text diff –git a/clr/config.json b/clr/config.json 新文件模式 100644 索引 00000000000000000000000000000000000000000000..1c098bb6affd60a681ffa71b9e9046fd93e0b056 — /dev/null +++ b/clr/config.json @@ -0,0 +1,18 @@ +{ + “attention_probs_dropout_prob”: 0.1, + “fast_qkv”: false, + “hidden_act”: “gelu”, + “hidden_dropout_prob”: 0.1, + “hidden_size”: 1024, + “initializer_range”:0.02,+“intermediate_size”:4096,+“max_position_embeddings”:512,+“max_rel_pos”:128,+“num_attention_heads”:16,+“num_hidden_layers”:36,+“rel_pos_bins”:32,+“rel_pos_type”:2,+“task_dropout_prob”:0.1,+“type_vocab_size”:2,+“vocab_size”:101220 +} diff –git a/clr/pytorch_model.bin b/clr/pytorch_model.bin 新文件模式 100644 索引00000000000000000000000000000000000000000000000..f7c49e79b6f82c9410f1afc320faefd86685288e — /dev/null +++ b/clr/pytorch_model.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version +oid sha256:ef8f1e309907d0405229eec8c217e3ef5e8d8a25e7d073aa6e0a373d348d1e78 +size 1117689631 diff –git a/clr/vocab.txt b/clr/vocab.txt new fi
执行摘要 如今,安全和安保是两项分别处理的风险驱动活动,这带来了高效且经济地协同设计这两个专业的行业挑战。显然,在专名学 1 、算法、(形式化)方法和工具方面有很大机会共享,特别是为了在可控成本下达到更高水平的保证。 可交付成果 D3.4.4 分为两部分。第 A 部分(本文档)是对软件密集型关键信息系统的安全和安全协同工程的广泛最新进展。它主要涵盖学术出版物和行业标准。第 B 部分(配套文件)首先报告了专用于安全和安全协同工程的两个原型工具。第一个原型是由 MERgE 合作伙伴根据 MERgE 软件定义无线电测试用例的安全和安保要求设计和开发的。该文件回顾了要求并介绍了高级设计。该原型的评估结果可在可交付成果 D1.1.1d - TCS 评估中找到。第二个原型称为 AVATAR,由巴黎高科电信公司开发,是我们在研究最新技术时发现的。我们对这个学术工具进行了深入评估。基于我们在最新技术工作(B 部分提供了综合)和工具原型设计工作中获得的经验,B 部分继续提出研究和开发建议
摘要 - 在斜坡合并是自动驾驶中复杂的流行情况。由于驾驶环境的不确定性,大多数基于规则的模型无法解决此问题。在这项研究中,我们设计了一种深入的增强学习方法(DRL)方法,以解决不确定的场景中坡道合并问题,并修改双胞胎延迟的深层确定性策略梯度算法(TD3)的结构,使用长期短期内存(LSTM)基于时间信息选择一个动作。所提出的方法应用于坡度合并,并在城市流动性(SUMO)的模拟中进行了验证。结果表明,所提出的方法在不确定的TRAFFICEARIOS中执行明显更好的概括。索引术语 - 坡道合并,深度强化学习(DRL),长期记忆(LSTM),城市流动性的模拟(SUMO)
从杜勒斯机场 (IAD) 到总部的路线从杜勒斯机场通道路向西行驶,右转至 SAARINEN CIR。稍右转进入 SAARINEN CIR。直行进入杜勒斯机场通道路。从 VA-267 EAST 出口(出口号 12/13/14)驶出,前往 RESTON PKWY/WIEHLE AVE/HUNTER MILL RD。汇入 VA-267 E(部分收费)。从 I-495 出口(出口号 18)驶出,前往 BALTIMORE/RICHMOND。在岔路口靠左行驶。汇入 CAPITAL BELTWAY/I-495 N。从 MD-185/CONNECTICUT AVENUE 出口(出口号 33)驶出,前往 CHEVY CHASE/KENSINGTON。在斜坡的岔路口靠右行驶。汇入 CONNECTICUT AVE/MD-185 S。右转进入 JONES BRIDGE RD。左转进入 PLATT RIDGE RD。入口大门就在你的左边。
作者:MA Mashi · 2022 — 为了实现这一目标,将在介绍之后对国家安全和国防转型的概念进行分析,并将其合并到对...的分析中