环境已成为关注的关键点。各种组织正在参加绿色计划并生产环保产品。毫无疑问,这些举措以及绿色或可持续产品将减少环境退化的百分比,但是,组织及其实践也在增加其他因素。这些因素等因素,例如污染,电子废物和固体废物。目前的研究工作重点是有害因素之一,即污染。汽车已成为每个人的基本需求,相对于维斯污染增加了。本研究论文中研究的因素是机动车和污染的销售。本研究使用了二级数据,该数据是从印度政府网站检索的。印度首都德里正在研究,以了解车辆,污染和控制专业的销售。这项研究已经进行了释放的车辆销售与释放的污染物的比较。根据过去的数据进行了预测分析,以了解未来趋势。结果和调查结果将有助于实现印度到2070年成为净零的目标。
美国和韩国文化之间的一个主要区别涉及个人主义与集体主义取向(Diener等,2000; Hofstede,1980,2001; Markus&Kitayama,1991)。这些差异可能会影响诸如宽恕和反省的过程,因为这些宏观文化观点可能会影响变量之间的水平或关联水平(Hook等,2008)。一小部分理论和经验工作表明,与个人主义文化相比,集体文化中的宽恕应该更高(Kadiangandu等,2001,2007; Paz等,2008; Suwartono等,2007)。预期的文化差异和抑郁症的文化差异仍然不太清楚。下面,我们回顾了对每种结构的文化研究,并考虑基于与本研究有关的宽恕,反省和抑郁模型的研究。
摘要量子计算机的概念现在已经建立了良好。这是那里最尖端的技术,每个国家都在争夺量子至上。是将计算时间从数十年或几小时缩短的技术。获得量子计算功能将为科学界带来巨大的福音。它提出的问题是我们今天面临的最大的网络安全危险之一。为此,本文将首先向读者展示一些基本的量词后算法,然后详细介绍量子计算对现代密码学的影响。所有加密算法在理论上都容易受到攻击。当可以使用数十亿吨容量的商业量子计算机时,它们将能够解释几乎所有现有的公钥密码系统。使用公共密钥密码学已使安全在线交易的进行。然而,当今使用的最广泛使用的公共密钥加密技术的安全性受到量子计算机中突破的威胁。但是,量子密码学是一种有前途的技术,在实际的加密应用程序中被设定为广泛接受,因为即使在物理规则中允许的最一般的攻击中,它也已被证明是安全的。使用量子密码学,两个人可以建立在现有的秘密密钥上。为了实现这一目标,已经开发了几种量子密码技术。关键字:量子计算,量子理论,密码学和量子公共密钥分布,如果有必要采用这些算法,并概述了某些已开发的加密算法,否则,我们可能需要考虑协议设计人员可能需要考虑的一些担忧,尽管尚未广泛使用这些算法,但被认为对量子计算攻击具有抗性。
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重要通知:该计划包括一个有限的提供商网络,称为Value HMO。该计划提供了比大众杨百年杨健康计划的全部商业HMO提供商网络小的网络访问。在本计划中,成员只能从价值HMO网络中的提供商那里获得网络收益。请咨询价值HMO提供商目录或访问MassGenerbrighamHealthPlan.org的提供商搜索工具,以确定hMO网络中包含哪些提供商。
4.2.1 弹丸的行为 ................................................................................................ 164 4.2.2 单球阻力系数 .............................................................................................. 164 4.2.3 弹丸减速 ................................................................................................ 165 4.2.4 拟合时间范围数据 ............................................................................................. 166 4.2.5 推导每颗弹丸的速度和能量 ............................................................................. 167 4.2.6 弹丸云长度 ...................................................................................................... 168 4.2.7 最佳数据模型 ............................................................................................. 169
Hoyt Watson,主修教授 Jon Young,副修教授 Frank Kemerer,委员会成员 Janie Huffman,委员会成员 John Stansell,系主任 Jean Keller,教育学院院长 Neal Tate,研究生院院长
摘要 —事件相机是一种受生物启发的传感器,不同于传统的帧相机:它们不是以固定速率捕获图像,而是异步测量每个像素的亮度变化,并输出对亮度变化的时间、位置和符号进行编码的事件流。与传统相机相比,事件相机具有吸引人的特性:高时间分辨率(μs 级)、非常高的动态范围(140 dB 对 60 dB)、低功耗和高像素带宽(kHz 级),从而减少运动模糊。因此,事件相机在传统相机面临的挑战性场景(例如低延迟、高速度和高动态范围)中具有巨大的机器人和计算机视觉潜力。然而,需要新颖的方法来处理这些传感器的非常规输出,以释放它们的潜力。本文全面概述了新兴的基于事件的视觉领域,重点介绍了为解锁事件相机的优秀性能而开发的应用程序和算法。我们从工作原理、实际可用的传感器以及它们所用于的任务等方面介绍了事件相机,从低级视觉(特征检测和跟踪、光流等)到高级视觉(重建、分割、识别)。我们还讨论了为处理事件而开发的技术,包括基于学习的技术,以及这些新型传感器的专用处理器,例如脉冲神经网络。此外,我们还强调了尚待解决的挑战以及在寻找一种更有效、更符合生物启发的机器感知和与世界互动的方式方面面临的机遇。