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补充辅助交通计划
辅助交通资格认定流程 所需认证和解决认证决定上诉的流程 辅助交通和固定路线服务的政策和程序 固定路线服务的描述 用于制定计划的公众参与流程的描述。最终的 ADA 辅助交通计划可应要求以无障碍格式提供，例如大字印刷本、录音带、音频光盘 (CD) 或盲文。一般信息 - 东芝加哥交通局 5400 Cline Ave. East Chicago, IN 46312 办公室电话：(219) 391-8465（语音和中继） 传真：(219) 391-8473 网站：公交运输主页 点击此处 电子邮件地址：frosado@eastchicago.com 行政办公时间 ECT 办公室开放时间为周一至周五：上午 8:00 - 下午 4:00 周六、周日和特定节假日关闭。 主管会在现场检索语音信箱中留下的任何辅助交通信息，时间为周一至周五上午 5:00 至晚上 8:44 以及周六上午 8:30 至下午 4:31 注：由于行政命令规定 ECT 员工可以无薪休假（休假），ECT 行政办公室将在东芝加哥市规定的休假日关闭。这些日期可能会发生变化，并将通过网站向公众公布，并张贴在所有交通工具、巴士候车亭、图书馆和其他公共场所。在休假日，主管会在上午 8:30 和下午 4:31 在现场检索语音信箱中留下的任何辅助交通信息
![arxiv：2311.10678V2 [CS.RO] 2024年3月21日](/simg/d\dec77ae97faebdc144858814cd2153c7b85b5b55.webp)
arxiv：2311.10678V2 [CS.RO] 2024年3月21日
摘要 - 面对概括为新颖环境的挑战时，塔迪的机器人策略表现出低于标准的性能。人类纠正反馈是实现这种概括的一种至关重要的指导形式。但是，适应并从在线人类矫正中学习是一项非凡的努力：不仅机器人需要记住人类随着时间的推移的反馈，才能在新环境中检索正确的信息并降低干预率，而且还需要能够响应有关高级人类偏好对低级级别的高度调整的反馈，以响应对低级人士的高度调整。在这项工作中，我们介绍了基于大型语言模型（LLM）的在线校正（DROC）的蒸馏和检索，该系统可以响应语言反馈的任意形式，从校正中提取的可提取知识，以及基于文本和视觉相似性，从而在新颖设置中提高绩效。DROC能够响应一系列在线语言校正，这些校正解决了高级任务计划和低级技能原则中的失败。我们证明DROC有效地将相关信息从知识库中的在线更正顺序提取，并通过新任务或对象实例检索这些知识。DROC优于通过LLMS [1]直接生成机器人代码的其他技术，仅使用第一轮中所需的校正总数的一半，并且两次迭代后几乎不需要校正。我们在我们的项目网站上显示进一步的结果和视频：https：//sites.google.com/stanford.edu/droc。
高级用户 - Web Intelligence (WebI) Enterprise ...
Web Intelligence (WebI) 是一种基于 Web 的报告和分析工具。它提供了一种使用标准选项以交互方式查看和分析来自各种企业系统的数据的方法。 使用常用工具栏、下拉列表、用于快速添加/删除对象的各种选项等创建新查询/报告或修改现有查询/报告。 使用常用文件结构保存和检索查询/报告。 在运行或保存查询之前预览结果。 管理页面布局和排序/过滤数据。 使用 Web 浏览器显示数据或导出为其他格式。
2020 年企业战略
我们将委托和运营一些主要的新型废物处理和储存工厂，启动箱式封装工厂产品商店直接进口设施 (BEPPS DIF)、箱式封装工厂 (BEP) 等设施。这些新设施将持续数十年，将成为我们目前到 2040 年交付的核心。我们将利用从再加工运营中学到的所有知识来实施精益制造技术，并简化回收废物、移动和处理废物并将其以长期包装形式转移到安全可靠的储存设施的操作。这项工作的成果将是安全可靠的废物包装，用于长期储存。
跨学科的BSC学位编程
生物信息学和计算生物学生物信息学和计算生物学是一个利用计算机来存储，检索和分析的领域，可通过现代生物学研究中使用的高度平行方法产生的大量生物学数据。例如，数据集可以包括各种生物或人类种群的基因组序列，有机体或组织的完整蛋白质补体，细胞中广泛的代谢产物或任何其他高维生物学数据集。生物信息学和计算生物学参与使用数据集研究生物学问题，设计数据库以简化信息访问或设计算法和软件工具以分析数据集。
通过AI优化网络性能和服务质量...
采用系统的搜索策略来检索相关研究。搜索策略是使用关键字和布尔操作员的组合来制定的，以完善和集中搜索结果。关键条款包括“人工智能”，“网络性能”，“服务质量”，“电信”，“机器学习”，“神经网络”和“预测分析”。布尔运算符，例如和或，而不是被用来有效地结合这些术语并排除无关的研究。例如，搜索字符串可能包括“人工智能和网络性能”或“机器学习或神经网络和电信”等组合。这种方法可确保搜索捕获广泛的研究，同时保持与评论的目标相关。
跨任务可转移有效的学习，...
- 大型语言模型（例如GPT [1]，Llama 2 [2]，Llava [3]），以利用基于变压器的生成模型的能力来解释以自然语言提出的最终用户的问题，生成符合内部文本需求的文本和代码，并基于基于繁殖链（Cot（Cot）（Cot（Cot）（Cot（Cot））提示， - 多模式体系结构（例如剪辑[4]），以有效处理不同模态的输入数据（例如，图像，表格，语音）； - 搜索引擎（例如Elasticsearch [5]），有效地存储，索引和检索有关漏洞和渗透测试的数据； - 通过利用LLM功能来有效地解决有关专有数据的任务的检索（例如Llama索引[6]）。
OOH能源消耗和CO排放的分析
这份与毕马威（KPMG）一起进行的新报告发现，在家中最可持续的广告平台，以最低的功耗运行，并且在观看时，每印象都以最低的功耗，并且在观看时产生最少的碳排放量。英国的所有OOH仅占英国总功耗的0.067％，其碳足迹占信息通信技术（ICT）行业产生的总排放量的0.83％，该部门涵盖任何将存储，检索，操作，操纵，传输或以电子方式以电子形式获得信息的产品E.G。个人计算机，平板电脑，智能手机，电视和电子邮件。