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OPmobility 将推出其全球优惠 One4you 和...
OPmobility 将参加在拉斯维加斯举办的消费电子展 (CES 2025)，届时将展示其新的全球外部车辆系统产品 One4you，旨在为客户提供定制的解决方案和技术，确保其简便性和速度。在 CES 上，集团还将展示一系列创新，包括人工智能等技术，以应对各种形式的移动出行，尤其是可持续移动出行的转型和挑战。全球产品 One4you 和车辆外部 OPmobility 将展示其新的全球产品 One4you，该产品结合了集团在外部车身系统、照明、模块和 OP'nSoft（为其产品和服务开发软件的实体）方面的专业知识。这种新的“一体化”产品将为我们的客户提供定制的技术解决方案，允许新的设计选择，简化和加快客户的生产流程，同时提高运营效率和灵活性。在 CES 上，OPmobility 还将展示集成传感器并由可持续材料制成的保险杠和后挡板。在照明领域，集团将展示提供新安全功能的差异化设计解决方案。特别是，集团将展示首款集成 ADB 技术（自适应远光灯）的前照灯，该技术可以照亮其他车辆而不会使驾驶员眼花缭乱，专为北美市场设计，以及首款量产的 RGB（红绿蓝）汽车照明系统，该系统可以呈现广泛的色彩和动态动画。凭借对复杂模块开发、组装和物流的技术掌握，OPmobility 能够简化客户的生产流程。在拉斯维加斯的 CES 上，OPmobility 将展示其车辆前端的模块化解决方案，可根据客户的要求生产数万种版本。
YASSER M. DESSOUKY，博士 办公室：首页
YASSER M. DESSOUKY，博士 办公室： 家庭： 教授和系主任 3590 Ballantyne Dr. 圣何塞州立大学 普莱森顿，CA 94588 工业与系统工程系 (925)-931-1685 圣何塞，CA 95192-0180 电话：(408)-924-4133 传真：(408)-924-4153 电子邮件：yasser.dessouky@sjsu.edu 教育 博士 1993 年工业与管理系统工程，亚利桑那州立大学。 硕士 1987 年工业与管理系统工程，亚利桑那州立大学。 理学学士 1984 年工业工程，威斯康星大学麦迪逊分校。行业经验 咨询工程师，1990 年至今 客户：应用材料、德州仪器、通用电气、JDS Uniphase、Power Integrations、American Casting、联合包裹服务公司、派拉蒙农场、沙漠撒玛利亚医院、英格索兰、HMT 技术、TTM 技术、Vavni、Kalkan Foods、Christopher Ranch、Popular ReCare、FAA、Folsom Dog Resort、Morgan Technical Ceramics、LitePoint。TRW 公司，弹道导弹部门，1988-1990 系统分析师 - 开发模拟模型以确定 Midgetman 和 Peacekeeper/Rail 驻军机动导弹系统的系统有效性。Pritsker 公司，1985-1986 系统分析师 - 开发模拟模型以评估和分析大型工业组织，开发软件以增强 SLAM 特定的物料处理功能，为陆军仓库开发 IDEF0 模型。研究领域和教学兴趣 精益和质量管理 模拟建模和分析 数据分析 集成生产管理 供应链建模 应用统计和运筹学
安全信息共享挑战
我们生活在一个依赖互联网的数字时代。随着计算能力和网络带宽的增加，我们看到需要近乎实时地传输视频、音频、文本和其他数据（而不是发送静态文件）的应用程序数量正在增长。保护流数据免遭盗窃、篡改、窃听和混淆至关重要，然而，这可能非常困难。必须确保在开放网络（例如5G/6G）上流式传输的数据安全（即保护数据本身，而不是网络通道），近乎实时地运行，不会显著增加延迟，施加最小的额外计算负担，并且在某些情况下可用于高度分布式和/或远程应用程序，这些应用程序往往对功率和外形尺寸有重大限制（例如物联网、增强现实耳机、北极地区的行动等）。这项挑战赛旨在开发软件和硬件解决方案，为高度动态的流式数据提供 CIA，重点是确保通过不安全的网络跨异构组织边界共享数据的信任，包括使用以数据中心为中心的安全技术。此外，我们要求公司开发方法，以确保整个数据生命周期（从收集或创建点到消费点）中流数据的真实性。最后，我们正在寻求创新解决方案，为个人或组织提供的移动设备上的轻量级、用户友好的联合文本、语音和视频聊天提供常见商业工具的替代方案，以便第三方无法发现聊天参与者的位置、身份和通信模式。DIANA 特别感兴趣的是支持高度分布式和弹性 IT 架构的解决方案，这些解决方案基于目前正在为金融、供应链、医疗保健、游戏、内容创建和分发以及其他商业行业开发的功能。3.技术挑战
课程的名称：计算机科学实用2
简介：使用C ++的算法和面向对象编程（OOP）的设计和分析的计算机科学实践课程是对基本计算机科学概念和实用编程技能的全面探索。使用C ++编程语言将算法设计的研究与动手应用程序集成在一起。相关性：在计算机科学的动态领域，算法设计和面向对象的编程的集成非常相关。本课程为学生提供了基本技能，以解决复杂的问题，设计有效的算法并使用C ++中的OOP范式实施实用解决方案。有用性：该课程对于在算法思维和软件设计中建立强大的基础是无价的。学生学习分析算法效率，将OOP原则应用于代码模块化，并创建强大的软件解决方案，从而提高其整体编程能力。应用程序：在此实用课程中获得的概念在实际情况下找到直接应用。学生从事实践项目，在其中设计和实施算法，分析其性能并使用C ++中的面向对象的原理开发软件应用程序。兴趣：课程的实际性质通常会吸引学生。通过基于项目的学习，参与者采用算法策略，设计类层次结构并在C ++中实施解决方案，从而对解决问题和软件开发产生了深厚的兴趣。与其他课程的联系：该实用课程与其他计算机科学课程建立了牢固的联系。它为算法复杂性，数据结构，软件工程和面向对象编程的高级主题的高级研究奠定了基础，提供了全面的教育。
软件力量：开源软件的经济和地缘政治影响
1.Linux 基金会和 OpenSSF，“开源软件安全动员计划”，白皮书，2022 年，第 3 页。2.ANSSI 和 CEA，“ANSSI 和 CEA 加强网络安全合作”，新闻通讯，2022 年 6 月 29 日，网址：www.ssi.gouv.fr。3.有必要证明“开源”一词的选择是合理的，并将其与“自由软件”一词区分开来。自由软件基于自由软件基金会的 Richard Stallman 在 1980 年代后期定义的四项自由：运行程序的自由、研究程序如何运行的自由、重新分发副本的自由（免费或付费）、改进的自由以及共享副本的自由。通过开源开发的软件通常满足“自由”软件的要求，反之亦然；事实上，人们经常提到“自由和开源软件”。但是，开源是指一种开发软件的方式，而不是一种许可证，因为大多数专有软件中都有开源组件。在本研究中，我们更喜欢使用“开源”一词，它不加区分地指代软件或其组件。4.摘要，“2022 年开源安全和风险分析报告”，2022 年 4 月； K. Szulik，“开源无处不在：调查结果”，Tidelift，2018 年 4 月 12 日，网址：https://blog.tidelift.com；T. Herr，“应对 Log4Shell 漏洞并从中吸取教训”，向美国参议院国土安全和政府事务委员会作证，2022 年 2 月 8 日。5.D. Nalley，“应对 Log4Shell 漏洞并从中吸取教训”，向美国参议院国土安全和政府事务委员会作证，2022 年 2 月 8 日。
使用Musicx
摘要：绿色屋顶（GR）被称为最有效的水敏化城市设计（WSUD）策略之一，可以处理当今城市化城市面临的许多环境和社会问题。对GRS的研究的总体质量显着改善，并且在过去十年的研究量中观察到了趋势。在几种方法中，建模工具的应用被认为是模拟和评估GRS性能的有效方法。鉴于在集水量表上对GRS的研究是有限的，因此本文旨在提供一个简单但有效的框架来估计GR对径流数量和质量的流域尺度影响。Musicx是具有概念模型优势的澳大利亚开发软件，被选为本研究的建模工具。虽然Musicx拥有澳大利亚地区的内置气象模板，但该工具还支持几种气候输入文件格式，用于世界其他地区的建模者的应用。本文使用Musicx中的土地使用节点和生物味节点介绍了两种不同的建模方法。本文还提供了用于模型校准的步骤。建模结果列出了径流量的年减少，总悬浮固体（TSS），总磷酸盐（TP）和总氮（TN）负载。在径流量和TN负载中观察到最大的减少约30％。本研究中报告的年度降低率接近其他已发表的结果。量化GRS的好处的类似研究结果在促进GRS的广泛实施方面起着重要作用，这是由于对GRS的正面和负面影响的认识。未来的研究建议集中精力建模大规模实施GRS的影响（即超过单个构建量表）以填补研究差距并提高建模精度。
Interca：一个实现“自动”的 R 库……
摘要 目的——本文旨在开发一个 R 编程语言软件库，实现解释坐标、解释轴和解释平面的概念。这样就可以自动可靠地解释先前提出和发布的多重对应分析 (MCA) 的结果。因此，用户可以通过 R 命令和相应的图形界面将这些概念无缝应用于他们的数据。 设计/方法/方法——在本研究的背景下，通过广泛的文献综述，研究了使用 Shiny 库开发软件的优势。该库允许 R 用户开发全栈应用程序，而无需了解开发复杂应用程序所需的相应技术。此外，还介绍了 Shiny 应用程序的结构组件，最终形成了所提出的软件应用程序。 发现——利用 Shiny 库的软件使非专业开发人员能够快速开发专门的应用程序，以展示或帮助理解科学上有趣且复杂的对象或概念。具体而言，通过此提议的应用程序，用户可以迅速有效地将本研究中涉及的科学概念应用于他们的数据。此外，他们还可以动态生成可供下载和共享的图表和报告。研究限制/含义——提议的软件包是探索性 MCA 方法基本概念的实现。下一步，几何数据分析的发现将作为功能添加，以向用户提供更全面的信息。实际意义——这项工作的实际意义包括将该方法的使用传播给更广泛的受众。此外，决定使用开源代码实现它将导致其他第三方用户软件包集成该软件包的功能。原创性/价值——提议的软件引入了解释协调、解释轴和解释平面等概念的初步实现。这个软件包旨在扩大和
MILPER 消息编号 24-381 支持者 FCHC 标题...
1. 此 MILPER 消息将于 2025 年 9 月 17 日（NLT）到期。2. 美国陆军未来司令部 (AFC) 新兴技术机会 (ETO) 正在接受参加 2025/2026 财年 (FY25/FY26) 士兵主导的陆军软件工厂 (ASWF) 的申请。3. 我们正在寻找拥有知识、技能和行为，或对软件开发和云工程以及敏捷产品管理和用户界面设计相关领域有浓厚兴趣的士兵。AFC ETO 向现役 (陆军) 军官、准尉和士兵开放（目录中概述了具体军衔指南）。第 10 批的申请窗口将于 2024 年 10 月 31 日关闭，第 11 批的申请窗口将于 2025 年 3 月 31 日关闭。截止日期后仍可提交申请，但仅考虑后续批。具体准则和资格标准在 FY25/FY26 计划目录中列出，可通过陆军软件工厂网站上的链接获取（导航至“我们是谁”>“支持司令部”>“陆军软件工厂”）。 4. ASWF 计划是一个沉浸式、面对面、协作式计划，提供开发软件功能的教学课程。该计划位于德克萨斯州奥斯汀市中心。该计划分为三个阶段，总长约 24 个月。第一阶段包括六个月的技术加速器（技术训练营），为所选轨道打下基础技能。第二阶段包括六个月的体验，参与者将与主题专家配对，以进一步发展基础技能。第三阶段利用应用团队解决陆军提交的问题。ASWF 与学术和行业合作伙伴密切合作来执行该计划。该计划面向大多数年级和所有职业专业，重点是培养个人成为能够利用技术解决当前和未来陆军问题的团队成员。有四个
通过从人类反馈中进行强化学习来学习飞机操纵行为的可解释模型
高速喷气式飞机的飞行员需要经过多年的高级训练才能获得出色的操控能力。如果能够将飞行员和其他领域专家的技能、知识和偏好提炼成一个能够捕捉真实操控行为的软件模型，那么这种方法将具有重大的实用价值。这种模型的可扩展性将使其可用于战略规划演习、培训以及其他软件系统的开发和测试。这将使人类驾驶专业知识这一稀缺资源获得更大的回报。这一愿景面临着实际挑战，即准确地获取所需知识以将其编入自动化系统。在许多需要直觉决策和快速运动控制的情况下，专家们一看到良好的操控性就知道，但并不总是能用形式或语言术语表达原因 [1]。∗ 显性知识获取策略也可能非常耗时，任何依赖专家演示的方法也是如此。这促使人们采用一种使用稀疏数据源的基于学习的方法。鉴于透明度对于安全至关重要的航空应用的重要性 [2、3]，任何此类方法都必须学习一个可解释（即人类可读和可理解）的专家知识模型，以促进信任和验证。本文提出了一种可能的解决方案。我们使用人工智能强化学习 (RL) 代理来生成模拟飞行轨迹数据集，然后咨询专家以获得对这些轨迹的成对偏好，表明哪一个是针对给定感兴趣任务的首选解决方案。众所周知，成对偏好引出具有稳健性和时效性，并为组合来自多个专家的数据提供了基础，而无需就共同的评分系统达成一致。然后，我们使用统计学习算法以基于规则的树结构形式构建收集到的偏好的可解释解释模型。反过来，该树被用作奖励函数来训练代理生成更高质量的轨迹，并迭代该过程直至收敛。最终结果是两个不同的输出，它们可以形成未来规划、培训和开发软件的宝贵组成部分：
DE-FOA-0003458 NOFO 类型 - 能源部科学办公室
I.基本信息 美国能源部 (DOE) 科学办公室 (SC) 执行摘要 DOE 核物理 (NP) SC 项目特此宣布其有意接收针对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的研发 (R&D) 申请，用于自主优化和控制与当前或下一代 NP 加速器设施和科学仪器相关的加速器和探测器，以及应用 AI/ML 推进核物理计算的应用。当前和计划中的 NP 设施和科学仪器在理论、模拟、控制、数据采集和数据分析方面面临各种技术挑战。AI 方法和技术有望解决这些挑战并缩短实验和计算发现的时间表。此 NOFO 的方法是支持 AI/ML 在 NP 所有研究领域的开发和应用，以扩大和加速科学范围和发现。机遇包括利用 AI 应对自主控制方面的挑战、提高加速器和科学仪器的运行效率、为未来对撞机实现数字孪生、从大型复杂数据集中高效提取关键信息以及实现数据驱动的新物理发现。主要研究领域可能包括： • 从大型复杂数据集中高效提取关键和战略信息： • 为未来对撞机开发和实施数字孪生； • 努力应对自主控制和实验的挑战， • 提高加速器和科学仪器的运行效率， • 部署 AI 以减少大型和/或复杂的实验数据， • 开发软件以实现数据驱动的新物理发现 上面列出的每个研究领域的描述可参见第 III 节（补充信息）。此 NOFO（第 IX 节）需要意向书 (LOI)。此 NOFO（第 IX 节）接受新申请和续签申请。所有类型的国内申请人均有资格申请，但第 II.A 节中概述的例外情况除外。DOE/NNSA 国家实验室有资格根据本 NOFO 提交申请，并可根据其他组织的申请（第 II 节）被提议为次级接受者。