道路监测系统 该项目是与 BPJT (Badan Pengatur Jalan Tol) 联合研究的道路监测系统。任务是使用多个图像传感器(即深度和彩色图像传感器)预测高速公路路段上的裂缝和坑洞。该系统能够记录每个裂缝或坑洞的尺寸和严重程度及其位置(纬度和经度)。因此,我们能够在损害变得严重之前减轻损害。还开发了基于网络的信息系统来估算道路各段的总维护预算和损坏类型的统计数据。
利益相关者通过书面提交和委员会的观点所表达的主要评论和观点已在以下各段中进行了总结。可能会注意到,所有利益相关者提出的建议都已被考虑,并且委员会试图详细说明所有建议以及委员会对理由陈述中每个建议的决定,但是,如果没有具体阐述任何建议,则并不意味着没有考虑这一建议。此外,一些利益相关者建议对语法/短语/添加单词/翻译相关的更改,交叉引用等进行更改,这些更改在必要的情况下已适当地纳入。
俄罗斯天然气工业石油公司汉托斯公司在重建南普里奥布斯科耶油田油井期间创下了一项纪录。这口井长 3.6 千米,非常独特——Gazpromneft-Khantos 公司首次成功钻出水平端长度超过 700 米的侧钻井。改造过程中采用了现代技术解决方案,特别是制造了一个尾管,可以使用球技术进行 7 级水力压裂。下放衬管的井筒准备技术也进行了修改:将井划分为套管井的各段;所用钻井液配方经过优化,添加了石墨和球形微粒,增加了滑动性,确保套管畅通下降。
摘要 光学微波动能电感探测器 (MKID) 的典型材料是金属,在可见光和近红外光中的自然吸收率约为 30-50%。为了达到高吸收效率 (90-100%),必须将 KID 嵌入光学堆栈中。我们展示了一种针对 60 nm TiN 薄膜的光学堆栈设计。光学堆栈被建模为传输线的各段,其中每个段的参数与各层的光学特性有关。我们从光谱椭圆偏振测量中推导出 TiN 薄膜的复介电常数。设计的光学堆栈针对宽带吸收进行了优化,从顶部(照明侧)到底部由以下组成:85 nm SiO 2、60 nm TiN、23 nm SiO 2 和 100 nm 厚的 Al 镜。我们展示了该堆栈的模型吸收和反射,其在 400 nm 至 1550 nm 范围内的吸收率 > 80%,在 500 nm 至 800 nm 范围内的吸收率接近 1%。我们使用商用分光光度计测量了该堆栈的透射和反射。结果与模型非常吻合。
第3章国民收入及相关汇总3.1。经济的绩效取决于该经济中生产的商品和服务的数量。以货币方式,其措施是国内生产总值(GDP),国民收入总收入(GNI)和国民收入净收入(NNI)。除了这些宏观经济总体外,衡量经济健康的其他重要指标是资本形成和储蓄。因此,这些宏观经济指标的测量是一个极为重要的练习,需要收集和分析大量数据。在印度,统计和计划实施部中央统计局一直在衡量国民收入和其他相关宏观经济总计。 3.2。 在以下各段中给出了国民账户统计和相互关系中使用的主要概念,特别是与国内生产总值,消费,储蓄和资本形成的宏观经济骨料有关的概念。 国内生产总值3.2。 根据定义,国内生产总值是一项衡量货币条件的衡量标准,即在给定时间段内经济产生的所有商品和服务的数量,而无需重复。 这项措施显然必须是价值术语,因为生产的物理单位和不同的服务措施无法简单添加。 在封闭经济的情况下,这一措施等于国内生产总值。 国内生产总值和国民收入3.3。 此收入是在生产过程中使用的资本和劳动力的形式。 国民收入和支出3.4。在印度,统计和计划实施部中央统计局一直在衡量国民收入和其他相关宏观经济总计。3.2。在以下各段中给出了国民账户统计和相互关系中使用的主要概念,特别是与国内生产总值,消费,储蓄和资本形成的宏观经济骨料有关的概念。国内生产总值3.2。根据定义,国内生产总值是一项衡量货币条件的衡量标准,即在给定时间段内经济产生的所有商品和服务的数量,而无需重复。这项措施显然必须是价值术语,因为生产的物理单位和不同的服务措施无法简单添加。在封闭经济的情况下,这一措施等于国内生产总值。国内生产总值和国民收入3.3。此收入是在生产过程中使用的资本和劳动力的形式。国民收入和支出3.4。国内生产总值衡量由经济活动引起的所有商品和服务,而国民收入是经济活动的所有收入的总和。由于商品和服务的生产是使用投入的主要因素的结果,即资本和劳动力以及原材料,因此该过程会自动产生收入。国民收入仅包括直接从当前商品和服务生产中得出的收入,这些收入称为因素收入。在给定时间段内,经济中的生产要么用于消费其成员,要么增加固定资产,也可以增加该国现有生产资产的库存。因此,也可以通过考虑购买成品或最终商品和服务的人的支出来衡量生产。国家
c) 人工智能参与者应根据其角色、环境和能力,持续对人工智能系统生命周期的每个阶段应用系统的风险管理方法,并在适当情况下采取负责任的商业实践来应对与人工智能系统相关的风险,包括通过不同人工智能参与者、人工智能知识和人工智能资源提供者、人工智能系统用户和其他利益相关者之间的合作。风险包括与人权相关的风险,例如安全、保障和隐私、劳工权利和知识产权,以及有害偏见。
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