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自动驾驶场景的LLM驱动的合成环境
摘要本文概述了一项提案，探讨了大型语言模型（LLMS）的潜在用途，尤其是GPT-4，用于为自动驾驶场景 - iOS制造现实的合成环境。所设想的方法涉及游戏引擎中动态场景的发电，利用LLMS为自动驾驶汽车引入具有挑战性的元素。拟议的评估过程概述了评估，例如现实测试，安全指标和用户互动，旨在为自动驾驶系统的潜在改善奠定基础。本文旨在通过讨论如何利用LLM来为自动驾驶汽车创建宝贵的测试场，从而促进更强大的自动驾驶技术的发展，从而为AI领域做出贡献。具有远见的影响是最终提高道路安全性和可能采用自动驾驶汽车的加速性，为未来的道路铺平了道路，并以更安全，更具效率的运输方式为未来铺平了道路。
卫生部门的气候变化方案
此外，对需要气候敏感的健康风险是需求社区中的人们不成比例的。这些社区的儿童，年轻人和成人比例很大，这些儿童，年轻人和成年人的卫生决定因素不平等的影响，例如收入，就业，教育，住房，医疗保健和社会支持。如第5节所述，健康的决定因素受到多种因素的影响，包括种族，社会阶层，年龄，性别，性取向，地理位置，虐待和忽视以及居住地位。与气候变化有关，需求社区还包括更容易受到直接和间接气候影响的人口群体，包括患有健康状况的人和更容易受到气候危害的人。
从仿真环境到现实世界情景
本文通过海洋机器人操作提出了一种基于视觉的3D映射的新方法3D映射。所提出的方法介绍了水下机器人任务的三个主要阶段，特别是计划阶段，任务时间和离线处理阶段。最初，我们通过多视频传感器配置和对水下培养基效果的模拟进行任务计划。随后，我们证明了使用泊松表面重建（PSR）（PSR）和枢轴旋转算法（BPA）实时3D表面重建和检测的可能性，从而可以对所获得的数据的获得的数据进行实时质量评估，并允许对现场的覆盖范围进行控制。最后，根据几何可靠性和结果的视觉外观讨论了离线摄影工作流程。在挪威特朗德海姆（Trondheim）峡湾的三个残骸地点的模拟和现实环境中已经开发和测试了所提供的三步方法学框架，并在挪威的峡湾中介绍了新的新型海洋机器人技术，例如明显的机器人Eelume。
具有替代方案的全球经济预测
我们的场景驱动的预测方法始于我们的基线预测。我们将其定义为基于当前条件以及我们对经济发展方向的最可能结果。然后，我们通过运行多个模拟来创建经济成果的概率分布来开发替代方案的基本概述。百分位数是指在可能的经济成果分布中给定情况的位置。基线位于第50个百分位。对于每种替代方案，我们提供了一个经济叙述，解释了什么会导致相对于基线的前景变化。随着潜在的经济状况的变化，故事会随着时间而变化。
全球数据系统的证据和方案
世界正处于数据革命的中间。每次传递时，企业，政府和人民之间流动的数字信息量正在迅速扩展。数据现在越来越多地支持我们的日常生活：我们使用它来在线购物，监视我们的锻炼方式和个人银行帐户。这一直是与冠状病毒斗争的关键武器，并且已成为国际贸易和全球关系的越来越重要的方面。这种数字化转型代表了英国的巨大机会。通过利用数据的力量，我们可以提高增长和生产力，推动创新，改善公共服务并为科学研究提供新的浪潮。我们即将到来的国家数据策略是充分利用这一刻的雄心勃勃的出价，因此可以在整个英国感受到数据的价值。，但我们还需要了解与数据繁荣相关的增长风险，包括网络犯罪和虚假信息。本报告有助于我们确定这些威胁，政府一直在谨慎地在我们自己的国家数据策略中反映其发现，以便我们可以在他们经历数据的许多好处时保护公众。同时，我们无法在真空中塑造自己的数据制度。新兴技术，社会经济冲击，地缘政治变化和全球危机（例如我们今天正在处理的大流行）都有能力显着改变当地的事实。我们还希望公众成为蓬勃发展的数字经济中的积极代理人，并对包括公民数据在内的数据（包括公民数据）有信心和信任。这就是为什么英国使用其国际影响力和领导力至关重要的是，既可以推动全球对数据的态度，同时确保我们的战略足够适应性，以应对未来的不可避免的冲击。这将特别重要，因为我们改变了政府对数据提高效率并提高公共服务的使用 - 清楚地理解，我们有责任使用数据来提供更好的结果。成功的数据系统将需要灵活，并对更改迅速做出反应。在将来的更新中，我们将列出实施该战略的步骤，以及参与和证据塑造我们的方法的方式。英国已经是世界上最具竞争力的数字国家之一。通过其建议及其提供的证据基础，该报告将有助于我们在实力的立场上，加剧了增长的新时代，并为整个社会提供了福利。
信息专业人员的人工智能伦理：八种场景
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SSEN 分销未来能源情景 2023
前言................................................................................................................................................................................ 1
4.6. 场景开发 4.7. 分析和比较...
情景制定考虑了气旋发生的概率、气旋登陆时的角度、气候变化导致的海平面上升、潮汐的昼夜变化、潮汐的季节性变化、堤坝溃坝的位置以及溃坝的几何特性。孟加拉国沿海圩田的堤坝正在根据沿海堤坝改善项目 (CEIP) 进行重新设计 (BWDB, 2012)。CEIP 第一阶段对 17 个沿海圩田（包括 48 号圩田（研究区））的堤坝进行了重新设计，该阶段于 2013 年完成 (Islam et al., 2013)。在 CEIP 下，这 17 个沿海圩田的临海堤坝针对 25 年一遇的风暴潮气旋进行了重新设计 (Islam et al., 2013)。因此，本论文使用 25 年一遇的风暴潮气旋进行情景制定。气旋的角度影响研究区域的风暴潮高度。风暴潮高度随着风暴与海岸线的角度而增加（Azam 等人，2004 年）。潮汐条件影响风暴潮高度。研究区域高潮位和低潮位的风暴潮相差 1.2 米（Azam 等人，2004 年）。潮汐也会随季节变化。雨季和旱季的潮汐平均变化为 1.3 米。选择决口位置时考虑到没有红树林、沙丘、宽阔的海滩等防御风暴潮的设施。研究区域有 20 公里的临海堤坝。日本土木工程师学会（JSCE）团队进行的调查表明，研究区域的临海堤坝在气旋锡德（2007 年）期间被淹没（Hasegawa，2008 年）。因此，研究区临海堤坝的东、西和中部选择了三个溃坝位置（图 6.13）。这三个位置没有红树林、沙丘和宽阔的海滩。堤坝溃坝的几何形状和形成主要取决于风暴潮高度和堤坝的土壤特性。孟加拉国的沿海堤坝通常是土堤。堤坝溃坝的几何特性和溃坝所需的时间是按照美国垦务局（Zagonjolli，2007）的指示计算的。为了生成概率洪水图（PFM），我们结合不同的参数生成了一个由 72 个场景组成的场景矩阵（表 6-3），为了确定堤坝溃坝的关键位置，我们开发了三种最坏情况场景（表 6-4）。第 6.3 节介绍了所开发场景的详细信息。4.7. 分析和比较不同场景的结果
隔离环境中 RPAS 飞行测试的标准场景...
（环境保护机构、国家安全机构等）大型无人机 大型无人机的情况：RPA 最大特征尺寸<8m 与 MTOW>25kg 相关，GRC 将为 4，无缓解措施。为了达到与前一种情况相同的最终 GRC，即相同的 SAIL 等级，需要包括一个系统来减少中等强度的地面撞击的影响 降落伞。