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• 南海岸小镇将成为电动公交车和卡车制造中心 - 2025 年 1 月 31 日 • Toll 收购氢动力原动机 - 2024 年 1 月 24 日 •
• 南海岸小镇将成为电动公交车和卡车制造中心——2025 年 1 月 31 日 • Toll 收购氢动力原动机——2024 年 1 月 24 日 • 海上风电场开发商表示，伊拉瓦拉仍在其视线之内——2025 年 1 月 22 日 • “绝佳机会”：肯布拉港旧铜冶炼厂出售给开发商——2025 年 1 月 17 日 • H2 未来移动日 #7——2025 年 1 月 15 日 • AGL 计划在袋鼠谷建设大型电池，可再生能源将得到推动——2025 年 1 月 4 日 肯布拉港氢能中心更新新闻稿的先前版本可在此处获取。南海岸小镇将成为电动巴士和卡车制造中心 2025 年 1 月 31 日 https://thedriven.io/2025/01/31/south-coast-town-to-become-electric-bus-and-truck- manufacturing-hub/ 新南威尔士州政府宣布在南海岸建立一个新的电动巴士和电动卡车制造中心。新工厂将于 2025 年底在人口超过 22,000 的城市诺拉建成，生产电动巴士、电动卡车和氢燃料电池发动机。根据新南威尔士州州长克里斯·明斯和州交通部长乔·海伦的声明，该工厂将由澳大利亚制造商福田汽车分销公司建造，将雇用约 100 名当地工人。新南威尔士州政府与福田汽车签订的合同是其零排放公交车（ZEB）项目达成的首批订单之一，该项目还正在将大悉尼地区的 11 个现有公交车站改造为电池电动汽车，在麦格理公园建设一个新的电池电动汽车站，并在 2028 年前购买约 1200 辆新电动公交车。明斯政府借此机会抨击其前任——2011 年至 2023 年执政的自由国家联盟。明斯指责他们将公共交通“外包”，他表示这对新南威尔士州的工人来说是一场“彻底的灾难”。明斯说：“新南威尔士州的工人们非常擅长建造像这些公交车这样的公共交通工具，在我们的政府领导下，他们又在这里建造了这些公交车。”
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1.1。产品标识符商标名称：Elixair密封剂的Skywipes 602和湿式Skds sds code上的粘合剂Skywash：P47123EU UFI：QQ2W-ES7C-eS7C-XC4V-THA1 1.2。相关的物质或混合物的用途，并使用建议使用建议使用：清洁工业用途使用建议反对以下建议：未识别建议使用的用途。1.3。安全数据表制造商供应商的详细信息：Socomore Sasu -Zone Industrielle du Prat -CS 23707-56037 Vannes Cedex -France -Tel。+33（0）2 97 43 76 90制造-Parc Gohelis -56250 Elven France -Tel +33（0）2 97 43 76 83-传真+33（0）2 97 54 50 26 Socomore Ireland Ltd. 4889923 / ireland@socomore.com分销商：Socomore Sasu -Zone Industrielle du Prat -CS 23707-56037 Vannes Cedex -France -Tel -Tel。+33（0）2 97 43 76 90制造-Parc Gohelis -56250 Elven France -Tel +33（0）2 97 43 76 83-传真+33（0）2 97 54 50 26 Socomore Ireland Ltd. 4889923 / ireland@socomore.com负责安全数据表的主管人员：msdsinformation-eu@socomore.com 1.4。紧急电话号码法国：Orfila（INRS）+33（0）1 45 42 59 59国际：Chemtel +1-813-248-0585。
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Lubrizol Advanced Materials, Inc.（“Lubrizol”）希望您对此建议的配方感兴趣，但请注意，这只是一种代表性配方，并非商业化产品。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol 不作任何陈述、保证或担保（无论是明示、暗示、法定或其他形式），包括任何关于适销性或特定用途适用性的暗示担保，或关于任何信息的完整性、准确性或及时性的暗示担保。Lubrizol 认为此配方所基于的信息和数据是可靠的，但配方尚未经过性能、功效或安全性测试。在商业化之前，您应彻底测试该配方或其任何变体，包括配方的包装方式，以确定其性能、功效和安全性。您有责任获得任何必要的政府批准、许可或注册。本文中包含的任何内容均不得视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱导。与此配方相关的任何索赔可能并非在所有司法管辖区都获得批准。安全处理信息不包括安全使用所需的产品安全信息。操作前，请阅读所有产品和安全数据表以及容器标签，了解安全使用和物理及健康危害信息。您可从路博润代表或经销商处获取此配方路博润产品的安全数据表。
旅客捷运技术作为进一步扩展的一种选择......
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针对幽门螺杆菌的基本转录因子HP1043：药物重新定位研究用量子地球移动的距离学习量子数据
抽象量化学习算法的输出与目标的目标是机器学习的重要任务。然而，在量子设置中，常用距离指标的损失景观通常会产生不良结果，例如局部最小值差和指数衰减的梯度。为了克服这些障碍，我们在这里考虑最近提出的量子地球移动器（EM）或Wasserstein-1距离是经典EM距离的量子类似物。我们表明，量子EM距离具有独特的特性，在其他常用的量子距离指标中未发现，这使量子学习更加稳定和有效。我们提出了一个量子剂量生成对抗网络（QWGAN），该网络利用量子EM距离，并提供了对量子数据进行学习的有效手段。我们提供了Qwgan能够学习一组量子数据的示例，仅资源在量子数中多项式。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
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