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World File Search System事件触发
事件触发者和意见领导者塑造了气候变化论述
了解现实世界中的事件和意见领导者如何塑造气候变化讨论对于改善沟通和政策制定以实现全球碳减少目标至关重要。这项研究分析了中国最大的社交媒体平台的微博（2012 - 2022）的530万个原始帖子，以研究气候变化话语。我们发现五个事件类型触发了48个讨论峰，包括在线活动，国际会议，极端天气，国内政策和国际新闻。帖子通常传达了积极的态度，尽管在阴霾污染和19009年大流行期间的情绪下降。网络分析揭示了具有不同策略的七个意见团体：官方媒体和机构强调政治意志，全球倡议和社会经济的影响，而大学和基层人物则专注于科学现实和个人行动。名人和非官方叙述通常强调地缘政治话题，尤其是中国关系。我们建议减少零散的回声室，并通过数字媒体平台促进个人联系，以增强公众意识。
基于改进的AFSA-PSO事件触发方案的电源系统的负载频率控制
针对当前电力系统中冗余信息传输对网络资源利用的影响，提出了基于粒子群优化的事件触发方案，并提出了具有可再生能源的功率系统负载频率控制（LFC）的人工群群。首先，为了保持具有可再生能源的动力系统的稳定性和安全性，本文研究了负载频率控制方案。，为了减轻通信负担并增加网络利用，探索了基于粒子群算法和人工群群的改进的事件触发的方案，以进行功率系统负载频率控制。然后，通过利用改进的Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法，建立了负载频率控制系统H∞稳定性的足够条件。最后，构建了两个面积负载频率控制系统和IEEE-39节点仿真模型，以验证所提出方法的有效性和适用性。
线性系统 L2 稳定的输出反馈律和事件触发条件的共同设计
我们研究了使用输出反馈事件触发控制器的线性系统的 L 2 稳定性。特别是，我们感兴趣的场景是，工厂输出和控制输入分别通过两个不同的数字通道传输到控制器和执行器，这两个数字通道有自己的采样规则。工厂动态受外部干扰的影响，输出测量和控制输入受噪声干扰。我们提出了一种协同设计程序，用于同时合成动态输出反馈定律和事件触发条件，使得闭环系统在 L 2 增益上界给定的情况下是 L 2 稳定的。所需条件以线性矩阵不等式 (LMI) 的可行性来表述。然后，我们利用这些 LMI 来最大化工厂输出和/或控制输入两次传输之间的保证最短时间。我们还提出了一种启发式方法来减少每个通道的传输量。所开发的技术将时间驱动（因此是周期性的）采样作为特殊情况，并且结果在此背景下也是新颖的。所提出方法的有效性通过数值示例得到说明。
基于事件触发的增强学习基于超级可靠的低延迟v2x通信
3D占用感知技术旨在观察和了解自动驾驶汽车的密集3D环境。由于其全面的感知能力，这项技术正在成为自主驾驶感知系统的一种趋势，并引起了行业和学术界的极大关注。类似于传统的鸟眼观点（BEV）感知，3D占用感感知具有多源输入的性质和信息融合的必要性。但是，区别在于它捕获了2D BEV忽略的垂直结构。在本调查中，我们回顾了有关3D占用感知的最新作品，并提供了对具有各种输入方式的方法的深入分析。具体来说，我们总结了通用网络管道，突出显示信息融合技术并讨论有效的网络培训。我们在最受欢迎的数据集上评估和分析了最先进的占用性能。此外，还讨论了挑战和未来的研究方向。我们希望本文能够激发社区的灵感，并鼓励有关3D占用感的更多研究工作。本调查中的一项全面研究清单可在主动存储库中公开获得，该存储库不断收集最新作品：https：//github.com/huaiyuanxu/3d-occupancy-poception。
追踪器人工智能行车记录仪
使用 Tracker AI Dashcam，您可以帮助您的司机在路上保持警惕。Tracker AI Dashcam 是一款集成的双摄像头设备，面向道路和驾驶员，可以识别超速、事故等事件触发因素，以及驾驶员疲劳和分心等各种 AI 触发因素。它将所有这些信息上传到安全的在线云门户，为您和驾驶员提供实时警报，并提供视频片段支持。
追踪器 AI 行车记录仪
使用 Tracker AI Dashcam，您可以帮助您的驾驶员在路上保持警惕。Tracker AI Dashcam 是一款集成的双摄像头设备，面向道路和驾驶员，可以识别超速、事故等事件触发因素，以及驾驶员疲劳、分心和安全带使用等各种 AI 触发因素。它将所有这些信息上传到安全的在线云门户，为您和驾驶员提供实时警报，并提供视频片段支持。
通过预测分析增强网络安全
摘要 - 启用6G的车辆网络面临着确保超级可靠的低延迟通信（URLLC）及时提供安全关键信息的挑战。车辆对所有（V2X）通信系统的现有资源分配方案主要依赖于基于传统优化的算法。但是，由于解决方案方法的高复杂性和沟通开销，这些方法通常无法保证在动态车辆环境中URLLC应用的严格可靠性和潜伏期需求。本文提出了一种基于联合功率和块长度分配的基于新颖的深钢筋学习（DRL）框架，以最大程度地减少基于URLLC的下链接V2X通信系统的有限块长度（FBL）示例中最坏的解码错误概率。该问题被称为非凸层混合构成非局部编程问题（MINLP）。最初，基于在块长度中得出解码误差概率的关节凸的基础，开发了一种基于优化理论的算法，并在感兴趣的区域内传输功率变量。随后，提出了一种有效的事件触发的基于DRL的算法来解决关节优化问题。将事件触发的学习纳入DRL框架中，可以评估是否启动DRL流程，从而减少DRL过程执行的数量，同时保持合理的可靠性性能。DRL框架由两层结构组成。在第一层中，在中央教练中建立了多个深Q-NETWORKS（DQN）以进行块长度优化。第二层涉及参与者 - 批评网络，并利用了基于深层的确定性策略颁奖典礼（DDPG）的算法来优化功率分配。仿真结果表明，所提出的事件触发的DRL方案可以实现关节优化方案的95％，同时为不同的网络设置减少DRL执行最多24％。
MCX L系列Factsheet
MCX L系列工业和物联网（IIOT）MCUS MCUS具有高达96 MHz的ARM®Cortex®-M33核心，ARM®Cortex®-M0+核心高达10 MHz。本系列具有我们的自适应动态电压控制（ADVC），用于在低频操作下优化功耗。与传统的低功率MCUS相比，专用的超低功率（ULP）Sense域允许低功率外围设备运行，同时将主要核心保持在深度动力模式下。这避免了事件触发，并将数据获取保持在极低的功率水平。
许可证编号 GAR050000 签发日期：2022 年 6 月 1 日...
1.2 许可证合规性。不遵守本许可证的任何要求均构成对《清洁水法案》（CWA）和《佐治亚州水质控制法案》（WQCA）的违反。如本许可证第 3 部分（纠正措施）所述，未采取任何必要的纠正措施构成对本许可证、CWA 和 WQCA 的独立、额外违反。因此，为纠正不合规而指定的任何行动和时间段都不能免除各方最初的、潜在的不合规行为。但是，如果纠正措施是由本身不构成许可证不合规的事件触发的，例如超过适用基准，则不构成许可证违规，前提是许可证持有者在第 3.3 部分规定的相关期限内采取必要的纠正措施。
接触与工作相关的社会心理风险之间的联系......
压力激活的生理系统有助于维持体内平衡 3 并保护和恢复身体。然而，研究已将过度压力暴露与血糖控制不佳、免疫功能下降以及与年龄相关的分子和细胞损伤加速积累（一个人的生物学特征反映出比根据其实际年龄预期的年龄大）的指标联系起来（Kivimäki 等人，2022 年）。过度压力可能会加速不良的心血管过程（包括动脉粥样硬化）4 并导致引发心血管事件，从而对心血管系统产生不利影响。尽管动脉粥样硬化的进展可能与反复或长期暴露于压力有关，但对于动脉粥样硬化负担已经很重的人群 5 来说，与压力相关的事件触发也可能是急性应激反应的结果（Kivimäki 和 Steptoe，2018 年）。