圣经:一本包含犹太教徒和基督教徒视为神圣著作的书籍 天主教会:承认教皇为其领袖的基督教会 不宽容:拒绝接受与他们不同的观点和信仰的人的心态 管风琴:教堂中使用的一种强有力的管乐器;非常大 新教徒:信奉新教的人 新教:马丁·路德和约翰·加尔文创立的基督教会,他们认为生活应该以圣经为基础 改革者:想要引入新思维方式和新信仰的人 难民:离开祖国去别处寻求安全的人 宗教:一群人共同拥有的一套宗教信仰和习俗 神学:对宗教和圣经的研究 宗教战争:16 至 17 世纪在欧洲发生的一系列新教徒和天主教徒之间的战争
协作感知允许在多个代理(例如车辆和基础)之间共享信息,以通过交流和融合来获得对环境的全面看法。当前对多机构协作感知系统的研究通常会构成理想的沟通和感知环境,并忽略了现实世界噪声的效果,例如姿势噪声,运动模糊和感知噪声。为了解决这一差距,在本文中,我们提出了一种新颖的运动感知robus-Busban通信网络(MRCNET),可减轻噪声干扰,并实现准确且强大的协作感知。MRCNET由两个主要组成部分组成:多尺度稳健融合(MRF)通过驱动跨语义的多尺度增强的聚集到不同尺度的融合特征,而运动增强机制(MEM)捕获运动上下文,以补偿动作对物体引起的信息,从而解决了姿势噪声。对流行的协作3D对象检测数据集的实验结果表明,在噪声方案中,MRCNET优于使用较少的带宽感知性能的噪声方案。我们的代码将在https://github.com/indigochildren/collaborative-ception-mrcnet上进行重新释放。
小型有效载荷肯定会在陆军未来垂直升力 (FVL) PoR 中发挥重要作用,其中包括将实施空中发射效果 (ALE) 的未来攻击侦察机 (FARA) 和未来远程突击机 (FLRAA)。空中发射效果本质上是 FARA 部署的小型自主或半自主空中平台,以扩大其战术和作战范围和杀伤力。ALE 将针对多种威胁提供动能和非动能、致命和非致命任务效果,并提供战斗损伤评估数据。它们将提供可扩展的效果来检测、定位、破坏、诱骗和/或对威胁提供致命效果。
Steven Kivinen:skivinen@hse.ru norovsambuu tumennasan:norov@dal.ca与William Thomson,Emiliano Catonini,Tatiana Mayskaya,Marciano Siniscalchi,Mar-Ciano siniscalchi,Mar-Ciano siniscalchi,Mar-penta,Antonio penta,Antonio Penta,Marie-Marie-Marie-jim ergin。我们感谢两位匿名裁判的洞察力和详细的评论。我们感谢econo-greetric学会亚洲会议(2018年),西方经济协会国际会议(2018年),加拿大经济协会会议(2018年),比赛(2019年),经济设计会议(2019年)和经济理论进步学会(2019年)(2019年),以及皇后学院,以及皇后学院,以及皇后学院,以及皇后学院的讲者,以及Quamper of Quartial's of Quartial's Provenation和Quamper of Quartial's Provestion。我们感谢加拿大社会科学与人文研究委员会的财务支持(授予#SSHRC 430-2017-00516)。史蒂文·基维宁(Steven Kivinen)对这项研究的贡献是由俄罗斯学术卓越项目“ 5-100”资助的。
摘要 — 近年来,机器学习 (ML)/深度学习 (DL) 技术因其在各种医疗保健应用中的出色性能而得到广泛采用,从根据一维心脏信号预测心脏骤停到使用多维医学图像的计算机辅助诊断 (CADx)。尽管 ML/DL 的表现令人印象深刻,但人们仍然怀疑 ML/DL 在医疗保健环境中的稳健性(传统上认为这非常具有挑战性,因为涉及无数的安全和隐私问题),尤其是考虑到最近的结果表明 ML/DL 容易受到对抗性攻击。在本文中,我们从安全和隐私的角度概述了医疗保健中利用此类技术的各种应用领域,并提出了相关的挑战。此外,我们还提出了确保医疗保健应用程序的安全和隐私保护 ML 的潜在方法。最后,我们深入分析了当前的研究挑战和未来研究的有希望的方向。
GE 的 3.2-103 风力涡轮机基于这一成熟平台,借鉴了 1,200 多台 2.5 MW 风力涡轮机的经验。3.2-103 风力涡轮机的设计符合 IEC Wind Class II 环境的认证要求。GE 的专利负载控制系统可在运行过程中主动测量压力。GE 的单独可调叶片螺距系统用于操作机组以产生高能量。GE 电力转换系统可高效地将产生的电能转换为电网,从而提高年发电量。GE 拥有超过 25,000 台风力涡轮机在运行,在满足最严格的电网要求和向电网输送可靠能源方面享有全球声誉。
获得批准并入选后,荣誉指挥官将与巴克斯代尔空军基地指挥官配对。军事指挥官将让荣誉指挥官深入了解部队的任务、结构和计划,并邀请他们参加基地的季度活动和其他活动,让荣誉指挥官观察他们的职责和任务。
强化学习(RL)在解决相对复杂的任务方面取得了巨大的成功,但是在现实世界中,RL系统的部署构成了与安全性和鲁棒性有关的重大挑战。本文旨在鉴定并进一步了解这些挑战,以彻底探索安全,强大的RL景观的主要维度,包括算法,道德和实际考虑。我们对方法论和开放问题进行了全面审查,这些问题总结了近年来解决与RL应用程序相关的固有风险的努力。在讨论和提出了针对安全和鲁棒的RL的定义之后,本文将现有的研究作品归类为不同的算法方法,从而增强了RL代理的安全性和鲁棒性。我们研究了不确定性估计,优化方法,探索 - 探索折衷和对抗性训练等技术。环境因素,包括SIM到实际转移和域的适应性,也经过审查,以了解RL系统如何适应各种和动态的环境。人类的参与是分析的组成部分,承认了人类在这种情况下可以扮演的广泛角色。重要的是,为了帮助从业者浏览安全和强大的RL实施的复杂性,本文介绍了从合成的文献中得出的实用清单。清单包括算法设计,培训环境注意事项和道德准则的关键方面。它将作为开发人员和政策制定者的资源,以确保在许多应用程序域中负责RL系统的负责部署。