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World File Search System平稳
平稳的追捕眼动动作有助于下肢长期反射调制
抽象的体感介导的反应在适应环境变化方面起着基本作用，尤其是通过长期响应（LLRS）。我们研究了用于跟踪移动物体的缓慢移动的平滑追捕眼运动（SPEM）如何在机械与移动物体的机械相互作用期间影响上肢和下肢的LLR。17名参与者在站立时以25 cm/s接近的虚拟物体发生碰撞，稳定了肢体。此任务发生在受试者在视觉上追踪对象或固定中心位置时发生。在两个时间点应用机械扰动：在预期碰撞之前约为200ms和60ms。在随机的试验子集中，机器人在预期的碰撞之前应用了200ms（早期）或60ms（晚）的机械扰动。与以前的研究一样，在腿部肌肉中观察到上肢位移。此外，腿部LLR是通过凝视调节的，在追捕过程中比固定更大，但仅在晚期扰动中。这种特定时序调制与先前关于反馈控制中的政策转变的报告在影响之前大约60ms。上肢LLR不受目光的影响，表明对姿势控制电路有优先排序。这项工作扩展了我们对感觉运动积分基础的神经机制的理解，并突出了人类运动控制系统的复杂性，以与全身姿势反应协调眼运动。
打造全面、技术精湛的企业，实现电动汽车平稳、公平的过渡
认识到这些变化的紧迫性，WRI 印度分部与马哈拉施特拉邦西部汽车产业集群的主要汽车行业利益相关者进行了多次深入交流。这些交流旨在促进对行业需求的全面了解，并支持在电动汽车转型期间蓬勃发展的弹性企业的发展。作为这项计划的一部分，WRI 印度分部与汽车技能发展委员会和当地行业协会（即纳西克的纳西克工业和制造商协会以及科尔哈普尔的卓越中心 (CoE) – Gokul Shirgaon 制造商协会 (GOSHIMA)）合作，在马哈拉施特拉邦的三个主要汽车中心（浦那、纳西克和科尔哈普尔）组织了一系列关于“创建整体企业，实现向电动汽车的平稳和公正过渡”的研讨会。这些研讨会旨在提高人们对电动汽车和电动汽车零部件制造机会的认识，并探索行业观点
LDC 毕业：平稳过渡的经历......
什么是平稳过渡战略？虽然重点和形式可能有所不同，但平稳过渡战略的本质目的是确保毕业（以及由此导致的针对最不发达国家的国际支持措施的取消）不会导致该国的发展进程中断。一些国家还将制定平稳过渡战略视为一个契机，以催化有助于其实现长期发展目标的政策，利用不再被国际社会视为最不发达国家的好处。大会第 67/221 号决议（2013 年）指出，平稳过渡战略应“包括一套全面、连贯、具体和可预见的措施，这些措施符合毕业国家的优先事项，同时考虑到其自身特定的结构性挑战和脆弱性及其优势”。《多哈行动纲领》敦促发展和贸易伙伴以及联合国系统支持实施平稳过渡战略，并鼓励最不发达国家和发展伙伴将毕业和平稳过渡战略纳入其国家发展和援助战略。
在具有可变车辆速度的非平稳条件下垂直轨道不规则性的定量检测
摘要：跟踪不规则性直接影响铁路车辆操作的质量和安全性。定量检测和对轨道不规则性的实时监测非常重要。然而，由于频繁的可变车速，车辆操作是一个典型的非平稳过程。传统的信号分析方法不适合非平稳过程，因此难以定量检测轨道不规则的波长和振幅。为解决上述问题，本文提出了一种定量检测方法，在非平稳条件下，通过订单跟踪分析，在非平稳条件下具有可变的车辆速度。首先，建立了简化的车轮 - 权轨动态模型，以得出轴盒垂直振动与轨道垂直不规则性之间的定量关系。其次，提出了Simpson Double Integration方法，以根据Axle-Box垂直加速度计算轴框垂直位移，并优化了过程误差。第三，基于顺序跟踪分析理论，角域重采样是在轴框垂直位移时域信号上进行的，并结合了车轮旋转速度信号，并实现了轨道不规则不规则的定量检测。最后，根据模拟和现场测试分析案例对所提出的方法进行验证。我们提供了理论支持和方法参考，用于轨道不规则的定量检测方法。
机器学习中张量网络的平稳集成
张量网络是将高维张量的因素化为较小张量的网络样结构。起源于凝结物理学，并以其有效表示量子多体系统的有效表示[1-10]，这些结构允许重新搜索者理解此类系统的复杂属性，并使用经典计算机模拟它们[11-13]。值得注意的是，张量网络是模拟量子优势实验结果的最成功的方法[14-16]。此外，在数值线性代数群落中重新发现了张量网络[17-19]，其中该技术已适应其他高维问题，例如数值整合[20]，信号处理[21]或流行性模型[22]。随着机器学习的出现和寻求表达且易于培训的模型的追求，张量网络被认为是有前途的候选人，因为它们能够在输入功能的数量中参数化大小指数的复杂空间的区域。自从使用简单的一维网络的Pioneering作品[23，24]中，在物理学文献中被称为矩阵产品状态（MPS）[4，25]，并且作为数值线性代数文献中的张量训练[18]最近的研究还研究了替代体系结构，包括树张量网络（TTN）[29，30]和预测的纠缠对状态（PEPS）[31，32]。但是，越来越多的情况张张网络似乎具有优势。存在张张量网络体系结构在某些情况下的神经网络的作用[33]，但神经网络在多功能性和效率方面仍然占上风。首先，张量网络提供了一种压缩现有神经网络中使用的矩阵的方法。此过程称为张力，可减少存储模型所需的内存量，并提高模型在训练和推理中的效率[34]。在几项研究中已经探索了张力的潜力[34-36]，它提供了一种在边缘计算设备中执行复杂模型的方法[37]。第二，量子网络中量子多体物理学的庞大专业知识及其在实际物理系统中的灵感，可以更好地理解与解释性有关的问题[29，38，39]。第三，这种专业知识还可以带来新颖的功能，例如保证不妥协模型性能的隐私[40]。最后，另一个有希望的研究线涉及张量的整合
材料Expeditor的作用是促进住房模块，浴室吊舱和公用事业橱柜项目的平稳完成。您将ENS
材料Expeditor的作用是促进住房模块，浴室吊舱和公用事业橱柜项目的平稳完成。您将确保每个项目都有足够和及时的材料和设备流动。供应链巡进者必须是一个能够多任务的人。您应该具备出色的沟通能力和解决问题的能力。项目管理方面的经验将非常有用，以及对基本购买，MRP和对技术原理/图纸的熟悉的知识。目标是支持及时且具有成本效益的客户主导的建筑项目，与供应商以及内部生产和设计团队合作。
非平稳强化学习的复杂性
在强化学习领域的持续学习问题（通常称为非固定强化学习）被确定为对强化学习的应用的重要挑战。我们证明了最坏情况的复杂性结果，我们认为这会捕捉到这一挑战：在强化学习问题中修改单个州行动对的概率或奖励需要几乎与状态数量一样大的时间以保持价值功能的最新功能，除非有强的指数时间假设（SETH）为false;塞思（Seth）是p̸= np猜想的广泛接受的加强。回想一下，在当前应用学习中的状态数量通常是天文学的。相比之下，我们表明，仅添加新的州行动对就更容易实现。关键字：非平稳加强学习，细粒度的复杂性
影响飞机起飞及平稳飞行的因素分析
飞机着陆是飞行的最终阶段，飞机从 15 米的高度慢速飞行，着陆后完全停下来，然后在跑道上滑行 [4]。着陆是飞行中最困难的阶段，要求飞行员具备非常高的驾驶技能 [1]。着陆是通过减速并下降到跑道来完成的。减速是通过使用襟翼、起落架或减速板减少推力和/或产生更大阻力来实现的。飞行的起飞过程可分为两个主要阶段 - 加速和起飞。这两个阶段又由其他某些子阶段划分。航空工业的进步现已达到所有这些阶段都可以在没有飞行员参与的情况下进行的地步，即使用自动驾驶系统。在民航中，无人系统仍被谨慎使用，主要仅在水平飞行阶段使用，并且仍由机组人员控制。不过，主要是由经验丰富的飞行员执行着陆过程。由于着陆时所有动作的复杂性和危险性，根据统计，此阶段被认为是最危险的阶段 [2]。这项工作的目的是分析影响地面路径长度的因素，并开发一种系统，该系统可以在飞机着陆后完全自动停止飞机，或者至少帮助飞行员确定剩余的制动距离，以防止危险情况。开发的系统和方法将提供信息
老挝人民民主共和国脱离最不发达国家行列的平稳过渡战略
该决议…… • 注意到经济及社会理事会赞同发展政策委员会的建议，即孟加拉国、老挝人民民主共和国和尼泊尔应脱离最不发达国家类别； • 又注意到委员会认为，在 2021 年三年期审查中建议脱离的三个国家需要五年的筹备期……； • 注意到委员会将在 2024 年三年期审查中进行分析……； • 邀请孟加拉国、老挝人民民主共和国和尼泊尔在联合国系统的支持下，在本决议通过至脱离最不发达国家类别之间的五年期间，制定国家平稳过渡战略……