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预测飞机的周转时间过程...
飞机的周转包括一系列地面处理活动，如登机、加油和行李装卸，这些活动需要在起飞前完成。对于维戈埃因霍温机场 (VEA) 的周转地面处理操作，使用预定义的开始和完成时间来安排这些周转活动及其资源。预定义的流程时间不考虑导致时间表混乱的任何变化。此外，通常不清楚哪些活动构成了总周转时间，这使得难以有效分配资源。从业务角度来看，希望预测执行周转及其活动所需的时间，以使运营决策更加智能。本文提出了一种流程结构感知预测 (PSAP) 方法来高质量地预测飞机在机场的周转时间。作为案例研究，我们为瑞安航空波音 737 在埃因霍温机场的周转开发了一个模型。所提出的 PSAP 模型的主要特点是它能够将周转时间预测分解为其“关键”活动的周期时间，而这些周期时间可以通过先进的机器学习算法（如人工神经网络 (ANN) 和随机森林 (RF)）准确预测。通过明确定义周转过程结构，可以获得准确且透明的模型，可用于（实时）决策目的
多机器人可扩展覆盖路径规划... - NSF PAR
摘要 — 本文介绍了一种新颖的多机器人覆盖路径规划 (CPP) 算法 - 又名 SCoPP - 该算法提供了一种时间高效的解决方案，根据多机器人系统中的每个机器人的初始状态，为其提供工作负载平衡的计划。该算法考虑了指定关注区域中的不连续性（例如，禁飞区），并使用离散的、计算效率高的最近邻路径规划算法为每个机器人提供了优化的有序路径点列表。该算法涉及五个主要阶段，包括将用户输入转换为地理坐标中的一组顶点、离散化、负载平衡分区、在离散空间中拍卖冲突单元以及路径规划程序。为了评估主要算法的有效性，考虑了多无人机 (UAV) 洪灾后评估应用，并在三个不同大小的测试地图上测试了该算法的性能。此外，我们还将我们的方法与 Guasella 等人创建的最新方法进行了比较。进一步分析了 SCoPP 的可扩展性和计算时间。结果表明，SCoPP 在任务完成时间方面更胜一筹；对于一个由 150 个机器人组成的团队覆盖的大地图，其计算时间不到 2 分钟，从而证明了其计算可扩展性。
FIRST QUANTUM MINERALS - 2020 年第一季度
本文中的某些陈述和信息（包括所有非历史事实的陈述）包含适用证券法所定义的前瞻性陈述和前瞻性信息。前瞻性陈述包括估计、预测和关于公司对产量和销售量的预期以及 Enterprise 项目开发完成时间和 Cobre Panama 竣工后施工活动的预期时间，并受矿石品位对未来生产的影响、生产中断的可能性、COVID-19 全球大流行导致的潜在生产、运营、劳动力或营销中断、资本支出和矿山生产成本、矿山许可的结果、其他所需许可、涉及公司的法律诉讼的结果、有关铜、金、银、镍、锌、黄铁矿、钴、铁和硫酸未来价格的信息、估计的矿产储量和矿产资源、First Quantum 的勘探和开发计划、估计的未来费用、勘探和开发资本要求、公司的对冲政策以及目标和战略的影响。前瞻性陈述或信息通常（但并不总是）可以通过使用诸如“计划”、“预期”或“不预期”、“预计”、“预算”、“计划”、“估计”、“预测”、“打算”、“预期”或“不预期”或“相信”等词语或此类词语及措辞的变体来识别，或可以通过陈述表明某些行动、事件或结果“可能”、“可能”、“将”、“可能会”或“将会”被采取、发生或实现。
机器学习在改善机器人感知和决策中的作用
机器学习，特别是通过卷积神经网络（CNN）和增强学习（RL）显着增强了机器人感知和决策能力。本研究探讨了CNN的整合以提高对象识别精度，并通过综合多个感官输入来解释传感器融合来解释复杂的环境。更重要的是，RL可用于完善机器人实时决策过程，从而减少任务完成时间并提高决策准确性。尽管有潜力，但这些高级方法需要广泛的数据集和大量的计算资源才能有效实时应用程序。该研究旨在优化这些机器学习模型，以提高效率并解决自主系统中涉及的道德考虑因素。结果表明，机器学习可以大大提高各个领域的机器人功能，包括自动驾驶汽车和工业自动化，从而支持可持续的工业增长。这与联合国的可持续发展目标相吻合，特别是SDG 9（行业，创新和基础设施）和SDG 8（体面的工作和经济增长），通过促进技术创新并增强工业安全。结论表明，未来的研究应着重于提高这些技术在机器人技术中的可扩展性和道德应用，从而确保广泛，可持续的影响。
在编程测试中滥用Chatgpt的不当福利和识别：一个受控的实验
摘要。虽然ChatGpt可能会帮助学生学习编程，但可能会滥用窃，违反学术诚信。学生可以要求Chatgpt完成一项编程任务，从其他人的工作中生成解决方案，而无需正确确认来源。为了帮助解决这种新型的窃行为，我们进行了一个受控的实验，测量了在完成时间和编程性能方面使用Chatgpt的不适当好处。我们还报告了如何手动识别有助于ChatGpt的程序（通过学生行为使用ChatGpt）和学生对Chatgpt的看法（通过调查）。17名学生参加了实验。要求他们完成两个编程测试。根据测试，他们分为两组：一个组应在没有帮助的情况下完成测试，而另一组应使用Chatgpt完成。我们的研究表明，尽管他们的编程性能是可比的，但具有CHATGPT完成编程测试的学生比没有CHATGPT的学生快两倍。生成的代码高效，并使用列表和词典等复杂的数据结构。根据调查结果，建议将ChatGPT用作完成编程任务和其他一般任务的助手。chatgpt将像其他搜索引擎一样作为参考有益。需要逻辑和批判性思维来验证Chatgpt提出的结果。
信息技术投资基金
概述 2023 年公共法案 119 中的样板要求包括以下语言：第 838 条。第 1 部分中为信息技术投资基金拨出的资金应用于国家信息技术系统的现代化、本州网络安全框架的改进以及提高效率。MDTMB 应制定关于使用第 1 部分中为信息技术投资基金拨出的资金的计划。该计划应包括但不限于拟议信息技术投资项目的描述、信息技术投资项目的完成时间框架、信息技术投资项目的拟议成本、执行每个信息技术投资项目的员工人数、为每个信息技术投资项目签订的合同以及 MDTMB 认为必要的任何其他信息。MDTMB 应提交一份报告，其中包括计划和每个拟议信息技术投资项目的预期支出削减或超支。本报告提供有关 DTMB 为信息技术 (IT) 投资基金批准的信息技术项目的信息。本报告不提供本报告中列出的 IT 项目在 IT 投资基金之外使用的资金或资源的信息。这些信息反映了截至 2023 年 12 月 31 日的所有 IT 投资基金项目工作，并提供了迄今为止已批准项目的描述。
评估视觉搜索熵和参与度如何预测多对象跟踪空中交通管制任务中的表现
摘要：用于评估视觉显示可用性的行为绩效指标越来越多地与眼动追踪测量相结合，以提供更多洞察视觉显示支持的决策过程。眼动追踪指标可以与用户的神经数据相结合，以研究人类认知在视觉空间任务期间如何与情绪相互作用。为了促进这些努力，我们展示了一项研究的结果，该研究在具有动画 ATC 显示器的真实空中交通管制 (ATC) 环境中进行，其中 ATC 专家和新手被呈现飞机运动检测任务。我们发现，较高的静止注视熵（表示显示器上视觉注视的空间分布较大）和专业知识可带来更好的响应准确性，并且即使在控制动画类型和专业知识后，静止熵也可以正向预测响应时间。作为次要贡献，我们发现由参与度（通过 EEG 和自我报告的判断、空间能力和注视熵测量）组成的单个成分可以预测任务准确性，但不能预测完成时间。我们还提供 MATLAB 开源代码，用于计算研究中使用的 EEG 测量值。我们的研究结果表明，设计空间信息显示器时，应根据用户的情感和认知状态调整其内容，尤其是在充满情感的使用环境中。
在Multi ...
摘要 - 近年来，有效利用Edge服务器来帮助车辆处理计算密集型和潜伏期敏感的任务已成为车辆边缘计算（VEC）中的关注点。在本文中，我们采用了一种合作方法，该方法利用了多个边缘服务器的集体功能。此策略旨在有效管理任务并减轻对这些服务器施加的计算负担。具体来说，图形神经网络（GNN）被应用于提取和分类功能，例如多个边缘服务器的地理位置和通信状态，从而可以选择最合适的服务器进行协作任务执行。我们已经利用太阳能进行了本地计算，有效地实现了环境保护并减轻了车辆的当地能源负担。此外，定义了一种新颖的边缘吸引公式来完善聚类的合理性。此外，还采用了深入的加固学习（DRL）来实时下载决策。为了确保在减轻成本的同时实验准确性，我们建立了相应的数字双胞胎环境来获取实验数据。通过对其他三种基线方法进行比较分析，我们有效地减少了任务完成时间，从而满足了时间敏感任务的严格要求。索引术语 - 行驶边缘计算，车辆互联网，数字双胞胎，任务卸载，图形神经网络，深度强化学习
在阿尔茨海默氏病模型中，百里香对氧化应激和reelin信号通路的影响
背景/目标：这项研究的目的是研究胸腺如何影响男性Wistar Albino大鼠的AD模型中的MDA，GSH，Aβ1-42，APOE，Reelin和LRP8的水平，并使用D-Galactose（D-Galose（D-Gal）（D-Gal）（D-Gal）和铝氯化铝（Alcl 3）诱导的AD模型。材料和方法：在这项工作中，使用了3个月大的雄性Wistar白化大鼠。Group 1 served as the Control, Group 2 received 0.5 mL/day saline + 0.5 mL/day sunflower oil, Group 3 was administered 200 mg/kg/day AlCl 3 + 60 mg/kg/day D-gal, Group 4 received 30 mg/kg/day thymol, and Group 5 was administered 200 mg/kg/day AlCl 3 + 60 mg/kg/day D-gal + 30 mg/kg/day百里香。在10周的实验期结束时，进行了行为和记忆测试。GSH和MDA水平，而Aβ1-42，APOE，Reelin和LRP8水平在脑组织样品中测量。使用GraphPad Prism V8.3程序中的ANOVA测试进行统计分析。 p值<0.05在组间分析中被认为是显着的。 结果：当评估新的对象识别测试（NOR）结果时，与阿尔茨海默氏症（ALZ）组相比，与阿尔茨海默氏症（ALZ）组相比，阿尔茨海默氏症 +胸腺（ALZ + TYM）组显示出识别指数（RI）和歧视指数（DI）的显着增加。 百里香减少了工作记忆误差（WME），参考记忆误差（RME）和迷宫的完成时间在48、72和96小时时，当根据患有阿尔茨海默氏病的大鼠的空间记忆评估时。使用GraphPad Prism V8.3程序中的ANOVA测试进行统计分析。p值<0.05在组间分析中被认为是显着的。结果：当评估新的对象识别测试（NOR）结果时，与阿尔茨海默氏症（ALZ）组相比，与阿尔茨海默氏症（ALZ）组相比，阿尔茨海默氏症 +胸腺（ALZ + TYM）组显示出识别指数（RI）和歧视指数（DI）的显着增加。百里香减少了工作记忆误差（WME），参考记忆误差（RME）和迷宫的完成时间在48、72和96小时时，当根据患有阿尔茨海默氏病的大鼠的空间记忆评估时。此外，与对照组相比，ALZ组的Aβ1-42和APOE水平升高，而与C组相比，ALZ组的Reelin和LRP8水平降低。结论：我们获得的数据表明，百里醇在针对AD的认知过程中起有效的作用，并具有抗阿尔茨海默氏病作用。
投资者介绍
本演示文稿包含美国 1995 年私人证券诉讼改革法案所定义的前瞻性陈述。我们旨在使此类前瞻性陈述符合美国 1933 年证券法（经修订）第 27A 节和美国 1934 年证券交易法（经修订）（“交易法”）第 21E 节中前瞻性陈述的安全港条款。本演示文稿中包含的所有陈述（除历史事实陈述外）均属于前瞻性陈述，包括但不限于有关公司业务战略和计划、公司项目组合的能力和运营目标的实现、市场机会和潜在增长、与商业对手和融资来源的讨论、公司项目进展（包括相关批准的预期时间）、公司未来财务业绩、各种监管发展（包括 IRA）的预期影响、收入、EBITDA、调整后的 EBITDA 和电力销售收益指引、我们正在进行的项目的预期完成时间以及公司预期的现金需求和融资计划。 “可能”、“或许”、“将”、“可以”、“会”、“应该”、“预期”、“计划”、“预期”、“打算”、“目标”、“寻求”、“相信”、“估计”、“预测”、“潜在”、“继续”、“考虑”、“可能”、“预测”、“目标”这些词语或这些术语的否定形式和类似表达旨在识别前瞻性陈述，但并非所有前瞻性陈述都使用这些词语或表达。