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World File Search System任务范围
第二登陆电缆的任务范围.WBcomments.pdf
1. 简介 塞拉利昂政府 (GoSL) 致力于以更具包容性和以人为本的数字增长和发展方式实现经济转型。国家数字发展政策 (NDDP) 阐述了数字经济的高层愿景，该政策于 2021 年 12 月获内阁批准，确定了塞拉利昂政府的愿景，即将塞拉利昂转变为包容性的数字经济和社会，并利用数字技术支持塞拉利昂政府有效、高效地实施其国家发展计划。塞拉利昂数字化转型项目 (SLDTP) 旨在扩大宽带互联网接入、提高数字技能和提高政府以数字方式提供公共服务的能力。该项目将支持为国家数字化转型和数字发展议程建立强有力的有利环境，正如国家数字发展战略和国家电子政务计划所阐明的那样。
uMdloti - 生计恢复计划（重新安置行动计划）的任务范围
德班大都会市政当局的德班水务与卫生部门 (EWS) 打算与一家特许经营商签订合同，以公私合作 (PPP) 的形式设计、融资、建造、运营和维护位于 uMdloti 和 uMkhomazi 的两个新污水处理厂 (STP)。该协议预计将持续二十 (20) 至三十 (30) 年。出于规划目的，最长期限为三十 (30) 年，假设为 2023 年至 2053 年之间。该项目的最终目标是让 EWS 提高服务水平并提高市政当局水资源的可用性和可靠性。IFC 咨询服务已聘请 Royal HaskoningDHV (Pty) Ltd (Royal HaskoningDHV) 作为顾问，提供技术、环境和社会 (TES) 咨询服务，为 PPP 的招标过程做准备，包括环境和社会范围界定报告。该项目包含以下组成部分：
ACFT：士兵高于分数 - 陆军大学出版社
从士兵委员会档案中删除 ACFT 数据将促进陆军内部的平等机会，就像删除其他人口统计信息（例如性别和种族）对晋升的影响一样。晋升委员会小组成员的职责是根据任务范围、估计潜力、成熟度、奖励、教育、道德标准、性格和一般身体状况来评估个人的晋升资格（人力资源司令部，2023 年）。
人工智能 - Intelics
人工智能所响应的任务范围正在从粗略的层次发展到安排导致迅速决策的任务。然而，截至目前，人工智能仍然依赖于人类智能来制定指导原则，指明正确的方向、目标和做出最终决策的洞察力。人工智能仍处于起步阶段，新功能尚未推出。在这个阶段，当前的重点是得出合理精确和准确的结果。
使用视觉和重新定位操作的机器人操纵器的基于NERF的对象模型的不确定性感知到主动学习
摘要 - 操纵看不见的对象在没有3D表示的情况下具有挑战性，因为对象通常具有遮挡的表面。这需要与对象的物理互动以构建其内部表示形式。本文提出了一种方法，该方法使机器人能够快速学习给定对象的完整3D模型，以在不熟悉的方向上进行操作。我们使用部分构造的NERF模型的集合来量化模型不确定性，以通过优化信息性和可行性来确定下一个动作（视觉或重新定位动作）。此外，我们的方法决定了何时以及如何掌握和重新定位对象的部分NERF模型，并重新估计对象姿势以纠正交互期间引入的未对准。在带有基准对象的桌面环境中运行的模拟Franka Emika机器人操作器进行的实验表明，视觉重建质量（PSNR）的14％，（ii）20％的几何/深度/深度重建对象表面（f-得分）和（iii）71％在（iii）71％的成功对象率是一定的，该任务范围是A的任务范围，即一定的一定范围。场景中的配置；超过当前方法。其他详细信息显示在以下网址：https：//actnerf.github.io/。
公元 24 81 年 - DTIC
有能力支持选定的澳大利亚机队直升机的部件疲劳寿命验证，最初应用于澳大利亚陆军运营的 S-70A-9 黑鹰直升机。审查了这一要求的含义，并支持评估选定机队正常任务范围的严重程度的必要性。提供了通过测量机队飞机样本中选定部件的飞行状态识别数据和载荷来评估任务严重程度的计划的理由。概述了一项验证选定黑鹰直升机部件疲劳寿命的计划，这些部件受重大服役载荷的影响。审查了支持该计划所需的机载和地面数据系统的一般要求。
NASA的月亮到火星建筑
为了促进元素的逐步发展和部署，将月亮到火星建筑分为细分市场。段定义为体系结构的一部分，由一个或多个名义任务或集成用例识别，并逐渐增加了操作的复杂性和客观满意度。这些部分随着系统和任务范围的增加而暂时发生；但是，元素的部署可能在实际执行中重叠。分割的方法使NASA可以将体系结构分解为可管理的部分，以专注于和优先级分析工作并与合作伙伴进行协调。本文档中描述的架构为近期细分市场提供了更高级别的细节，并具有分析结构，以实现未来细分市场的类似详细信息。
国防部长鲍里斯·皮斯托利斯在访问波恩期间强调实施基础设施项目的重要性
从军营、演习和行动中的食物供应，到拥有大约 3,700 名战友的德国联邦国防军消防队等。在机场、港口或地下设施，直至在训练场实施维护和保养措施，以及由全国 42 个德国联邦国防军服务中心对德国联邦国防军财产的技术系统进行维护和保护。单一来源的服务，使部队能够专注于其核心竞争力，并加强其对联盟和国防的作战准备。有关 BAIUDBw 及其下属部门以及联邦国防部基础设施、环境保护和服务部的任务范围的更多信息，请访问以下链接：https://www.bundeswehr.de/de/organisation/infrastruktur-umwelt- schutz-und-dienstleistungen/organisation-iud https://www.bmvg.de/de/ministerium/organisation/die-abteilungen
金融风险管理中机器学习的演变
摘要。金融风险管理在日常财务决策中起着至关重要的作用，旨在减轻风险和最大化利润。鉴于其对数据的依赖，财务风险管理可以从应用机器学习工具的应用中受益匪浅。多年来，我们观察到这些应用程序演变的明确趋势，其标志着模型的复杂性增加和更广泛的可管理任务范围。本文在三个关键方面为该领域做出了贡献：首先，我们提供了风险的明确分类法和相关机器学习方法的介绍，以建立基础并确定目标问题。接下来，我们将探索实际数据应用程序，讨论从最早到最近的三种方法的利弊。最后，根据观察到的结果，我们强调了当前的挑战和局限性，并提出了潜在的改进方向。