施工合同包含与风险相关的关键信息,需要深入检查,但要进行竞标的紧迫时间限制了手动对大量文档进行全面审查的可能性。本研究旨在开发自动化建筑合同审查的模型,以提取有关风险和责任的信息,这些信息将为风险管理计划提供投入。模型接受了国际咨询工程师模板联合会的2268次参议员的培训,并对包含1217个句子的实际建筑项目合同进行了测试。与承包商,雇主和共享的相关当事方的标题,定义,义务,风险和正确类别的分类法分类为标题,定义,义务,风险和正确的类别。使用多种自然语言处理矢量化技术和机器学习算法的十二个模型根据准确性和F1得分实现并进行了基准测试。句子类型的二进制分类和集成顶级模型的集成方法进一步应用以提高性能。最佳模型可实现89%的句子类型准确性,而相关方的句子类型为83%,证明了自动合同审查的能力以识别风险和责任。采用拟议的方法可以大大加快合同审查,以支持风险管理活动,出价准备过程并防止忽视风险和责任引起的争议。
记忆体育馆展示了一套由2D部分可观察到的环境,即迫击炮混乱,神秘路径和灼热的聚光灯,旨在基于决策代理中的记忆能力。这些环境最初具有有限的任务,将其扩展为创新的,无尽的格式,反映了诸如“我打包我的书包”之类的累积内存游戏的不断挑战。任务设计中的这种进展将重点从仅评估样本效率转变为探测动态,延长场景中的记忆效果水平。为了解决可用的基于内存的深钢筋学习基线中的差距,我们在开源清洁库中介绍了一个实现,该库将变形金刚-XL(TRXL)与近端的pol-Pol-Pol-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cyizatization中进行了实现。这种方法采用滑动窗口技术利用TRXL作为情节内存的一种形式。我们在封闭式复发单元(GRU)和TRXL之间的比较研究揭示了我们有限和无尽任务的各种表现。trxl在有限的环境上表现出优于GRU的效果,但仅在利用辅助损失来重建观测值时。值得注意的是,Gru在所有无尽的任务中都表现出色,始终优于显着的边距TRXL。网站和源代码:https://marcometer.github.io/jmlr_2024.github.io/关键字:深增强学习,actor-Critic-Critic,记忆,内存,变形金刚,重复
表 4:对照组与实验组后测学业成绩比较组别测试平均值标准差值't'值'p'值对照组后测 58.6 2.059 7.061 P< 0.0001实验组后测 52.5 2.729
“想要通过在我们的标签上写下对亲人的话或愿望来庆祝圣诞节(一位女士希望遇到一位善良英俊的男士,当然许多人希望在 2012 年身体健康、幸福快乐,但您可以许下任何愿望),我们会将它们贴到圣安德鲁广场花园的三棵树上。在接下来的两周内,我们将这三棵树命名为信仰、希望和慈善!我们在 Craigie's Farm 商店和 Zest 沙龙内也有许愿树,所以请前往他们那里并在他们的树上贴上标签。也许您的企业、学校、大学可能会考虑使用我们的一些标签并邀请员工参与 - 请与我们联系,我们将很乐意为您提供一些标签和一个收集箱。我们的志愿者将在花园里(天气允许的情况下)大部分午餐时间和 12 月 10 日星期六开始的周末全天待在花园里。
草原新闻土伦 — — 斯塔克县初中计划隆重地举行新体育馆的落成典礼。但是,要想超越土伦之前的新高中体育馆的落成典礼,还需要付出很多努力。耗资 450 万美元的新斯塔克县体育馆将于今晚(1 月 10 日)开放,届时将有一场女子和男子篮球双打赛。斯塔克县女子队将于晚上 6 点与梅森城伊利诺伊中央队比赛。大约晚上 7 点 30 分,斯塔克县男子队将在这个有 1,250 个座位的场馆迎战诺克斯维尔队。据斯塔克县检察官 Brett Elliott 介绍,该建筑比预计少花费约 100 万美元,耗时约 9 个月,包括多个球场、最先进的音响系统、先进的记分牌和投篮计时器。新体育馆不会让主队创下开局九连胜的战绩。这就是土伦镇高中男生在 1960-61 赛季的新体育馆启用后取得的成就——斯塔克县男生直到上个月还在使用同一个体育馆。诚然,斯塔克县在本赛季余下时间只打了 8 场主场比赛。但是,自从土伦体育馆于 1960 年 12 月 9 日开放篮球比赛以来,他们赢得了本赛季剩余的每场主场比赛,这仍然让参加比赛的球员们产生共鸣
• “Vehicle Accessory Connector (RP1226) J1939 message support”, page 29 • “SAE J1939 Control Data Link (Backbone 1)”, page 41 • “SAE J2284 Diagnostic Data Link”, page 42 • “ISO 14229 Data Link”, page 42 • “Diagnostic Connector”, page 43 • “ECU Functions and Parameter Programming”, page 45 • “Engine速度控制”,第48页•“ PTO操作”,第54页•“发动机启动/关闭输入”,第56页•“发动机速度控制开始/关闭”,第58页,第58页•“ PTO发动机速度控制输入”,第60页,第60页•“发动机速度控制增加/减小输入”,第59页,第59页,第62页,第62页,第62页•第62页,第63页。 •“ BBEC(车身建设者电气中心)”,第68页•“拖车身体I/O模块(TBIOM)”,第76页•“中心机箱I/O模块(CCIOM)”,第80页,第80页•“后底盘I/O”/O模块(RCIOM)”模块”,第98页•“仪表盘”,第99页•“外部灯控制面板”,第100页•“传输电子控制单元”,第110页
工业部门正在经历一个变革阶段,随着先进的机器人技术和人工智能(AI)技术的整合。本论文,探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整,从而提高了运营效率,并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的,无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟,分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训,从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景,而无需与现实培训相关的身体磨损和风险,并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境,强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用,并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率,从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间,成本和资源。此外,预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力,从而为机器人应用提供了更具灵活,高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义,为更适应性,高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步,它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献,为更先进的工业解决方案铺平道路。
几项研究探讨了接受SCT的成年患者的锻炼和加强计划的使用(Baumann等,2010,2011; Coleman等,2008; Dimeo等,1997; Dimeo等,1997; Hacker等,2017; Hacker等,2017; jurdi et al。,2021; Knols et al。; knols et al。 Wiskemann&Huber,2008)。先前的研究探索了各种运动和加强干预措施,包括移动,骑自行车测量计,抵抗训练和个性化的物理疗法。与随机或非随机对照患者相比,这些研究主要报道了接受运动疗法的患者的身体性能和生活质量以及减少疲劳的改善。例如,Baumann等。(2010)对64例接受同种异体或ASCT的患者进行了试验,这些患者在移植过程中随机接受剧烈运动或被动疗法。在物理治疗师的监督下,运动组骑着自行车测量计或每天两次行走20分钟。骗局组接受了按摩,协调培训或伸展运动。在出院时,在经过改良的世界卫生组织评估中,运动组在耐力测试中表现出最小的下降(2%),而对照组与基线相比损失了27%的耐力。研究中使用的深入监督耐力训练和设备才是可能仅是因为移植设施的大量投资(Baumann等,2010)。锻炼计划可能需要大量资源,而SCT集合中通常不可用,其中患者护理主要集中于管理剂量密集型治疗的并发症。
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2024 年 8 月 8 日 — 让顾客实现健身目标。任何违反此政策的行为都可能导致丧失该特权。b. 以下准则适用于...