由Lecampion教授领导的EPFL的地球力学的地球力学实验室正在寻求一名具有摇滚物理学和岩石力学专业知识的高度动机的博士后研究员。该立场旨在加强观察数据和理论之间的联系,重点是地球能源(Geotermal,CCS)领域的实际应用。成功的候选人将主要集中于两个关键目标:(i)对实验室的厘米级流体驱动的破裂实验进行设置和分析,以及(ii)加强观察结果(例如AE统计,测试后CT Scans等)之间的联系。和实验室内开发的理论模型。至关重要的是,熟练岩石力学的现代实验技术,尤其是监测地质材料破裂的声学方法。 除了积极促进正在进行的项目(特别与热量储能有关)外,候选人还有望在孔隙流体引起的岩石衰竭领域制定新的研究计划。熟练岩石力学的现代实验技术,尤其是监测地质材料破裂的声学方法。除了积极促进正在进行的项目(特别与热量储能有关)外,候选人还有望在孔隙流体引起的岩石衰竭领域制定新的研究计划。
柯林斯堡 — 他们通常说的第一句话是“我不是艺术家”。但参加柯林斯堡当代艺术博物馆第五届年度 MoCA 面具展的该地区商界成员却以一种连展览中的真正艺术家都欣赏的方式释放了他们的创作冲动。“今年他们真的挺身而出,”博物馆策展人兼项目总监珍妮·肖夫 (Jeanne Shoaff) 说。“他们都做了一些非常有创意的事情,很高兴这里能有这么多商界人士的代表。”MoCA 面具展已发展成为这家私人非营利博物馆的头号筹款活动,今年的目标是 10 万美元,比去年的 7.3 万美元总额增长了三分之一以上。“我并不是真正的艺术家,但我喜欢做这件事,”自第一届以来每年都参赛的柯林斯堡商业摄影师蒂姆·奥哈拉 (Tim O’Hara) 说。今年,他的作品《当我的吉他轻轻哭泣》延续了他从一开始就坚持的音乐主题。“我总是最后一个戴面具的人,而且我总是做摇滚主题,”奥哈拉说。“我做了平克·弗洛伊德的《月之暗面》,
在许多地下和地下操作(例如采矿,地下储藏室和深地热能)中,摇滚媒体的诱导和/或预先存在的破裂提出了主要的完整性,性能和安全性问题。本论文将重点放在安德拉(Andra)在Callovo-Oxfordian(Cox)粘土形成的Meuse/Haute-Marne Underground Laboratory(M-HM URL)上构建的封闭结构。该研究将建立在许多原位观察和测量值(孔隙压力,收敛,岩石膨胀,诱发的压裂等)上。在M-HM URL上连续进行了20多年的时间,自2000年以来,数值的模块不断地富集,以整合与该宿主岩石行为相关的科学进步(Manica等人。2022,Souley等。2023)。后者本质上是连续的,尚未提供令人满意的繁殖,并在M-HM URL结构周围观察到的诱导裂缝(通常称为d ammated z One的Edz或e Xtent)的几何形状和拓扑结构(Armand等2014,见图1),随着时间的推移,其发展机制在中期和长期内预计将发生在EDZ内。此外,EDZ的响应和时间演变一方面是存储库的其他组件(支持,衬里等)的性能。,另一方面,在近场的时间和给定流体的循环(液体和/或气态)的循环中。
摘要:自动驾驶的最新进展伴随着损害自动驾驶汽车网络(AVS)的网络安全问题,激发了使用AI模型来检测这些网络上的异常情况。在这种情况下,用于解释这些异常检测AI模型的行为的可解释AI(XAI)的用法至关重要。这项工作介绍了一个综合框架,以评估AVS内的黑框XAI技术,以促进对全球和局部XAI方法的检查,以阐明XAI技术的决定,以解释AI模型对异常AV行为进行分类的AI模型的行为。通过考虑六个评估指标(描述性准确性,稀疏性,稳定性,效率,稳健性和完整性),该框架评估了两种众所周知的黑盒XAI技术,摇滚和石灰,涉及应用XAI技术,以应用XAI技术来确定对隔离式跨度的重要跨度的自动范围,并确定主要的分类,并跨越了六个驱动器。 Veremi和传感器。这项研究推进了在自主驾驶系统中用于现实世界异常检测的黑盒XAI方法的部署,从而有价值的见解对此关键领域内当前的Black-Box XAI方法的优势和局限性有了宝贵的见解。
在人类和机器人之间玩游戏已成为广泛的人类与机器人对抗(HRC)应用程序。尽管提出了许多方法来通过组合不同的信息来提高跟踪准确性,但仍需要解决机器人智能程度的问题以及运动捕获系统的抗干扰能力。在本文中,我们提出了基于自适应的增强学习(RL)多模式数据融合(ADARL-MDF)框架,教机器人手与人类一起玩摇滚纸 - 剪裁(RPS)游戏。它包括一种自适应学习机制,以更新整体分类器,一个RL模型,为机器人提供智力智慧,以及一个多模式数据融合结构,为干扰提供了阻力。相应的实验证明了ADARL-MDF模型的上述功能。比较精度和计算时间通过结合K-Nearest邻居(K-NN)和深卷积神经网络(DCNN)来表明集合模型的高性能。此外,基于深度视觉的K-NN分类器获得100%的识别精度,因此可以将预测的手势视为实际值。演示说明了HRC应用的实际可能性。该模型所涉及的理论提供了发展HRC智能的可能性。©2023作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
非常了解土地,水和人工生态系统的结构及其相互作用。符合生态学和元素的循环。在全球范围内解决主要的环境问题。分析了不同过程的能量基础,化学计量和动力学。建模过程并量化系统的性能和效率。确定对人类健康和生态系统的环境危害的基础。将物质平衡和能量应用于环境问题。使用热力学和动力学方法来解释水摇滚和水 - 空气相互作用。满足污染物并确定其影响。了解气氛如何并将其应用于维持空气质量的基础知识。了解气候的基础知识,并讨论当前气候变化的含义。概念化了一个由方程式描述的环境问题,并提出了分析或数值解决方案。标识您需要解决问题所需的代码。识别解决问题所需的空间和时间尺度。熟悉与动态系统有关的问题的解决方案。了解问题的简单解决方案对流分散 - 反应。识别方程参数中不确定性的存在,并能够执行不确定性分析和敏感性。学习有关各种参数或变量的信息和操作的方法。了解任何固有的措施都会带有关联的错误并能够与它们一起使用。对于未指定测量方法时,这对于他人报告的值至关重要。他曾在实验室测量环境感兴趣的某些参数方面工作。
Vineeta Agarwala, Andreessen Horowitz (a16z) Raeka Aiyar, Community Science, LLC Faraz Ali, Tenaya Therapeutics Keith Alm, ISSCR CEO Vikram Bajaj, Foresite Capital Greg Block, Histone Therapeutics Maria Bonneville, California Institute for Regenerative Medicine (CIRM) James Bradner, Amgen Jennifer布罗格登,诺华生物医学研究机构(Nibr)朱利安·布鲁诺(Julianne Bruno),Crispr Therapeutics Blake Byers,Byers Capital Capital Rosa Canet-Aviles,加利福尼亚州加利福尼亚州再生研究所(Cirm)Recenerative Medicine(Cirm)Rafael E. Carazo Carazo Salas,Cellvoyant Shuill sheell shuill shuill shuill shuill Collect los inscr a inscr a inscr a inscr of tet.callia t.carter in t.董事会董事会Kathryn Corzo,Bit Bio Ltd Abla Creasey,加利福尼亚州再生医学研究所(Cirm)Agnieszka Czechowicz,斯坦福大学,斯坦福大学乔治大学乔治·戴利(George Q. Daley) Inc.艾米·杜罗斯(Inc. Ghenoiu,Mubadala Capital Nathan Guo,Zttk Son-Shine Foundation/Thermo Fisher Jenny Hamilton,第三岩企业/杜鹃花疗法凯瑟琳高中,Rhygaze Mary Hynes,斯坦福大学Vito University Vito University Vito ImbascianI Jasper,Genentech,Inc。Laura Kahn,Recode Therapeutics Tom Kalil,文艺复兴时期的慈善事业Anastasiia Kamenska,第三摇滚风险投资
标记您的日历为7月4日庆祝活动和烟花汇演的年度日历,该日历位于Marco Forster中学(25601 Camino del Avion)的运动场上。今年的免费家庭友好庆典将以现场音乐,美食,游戏和活动以及壮观的烟火展示为特色。庆祝活动从下午2:00开始。 7月4日,星期四,现场音乐从下午2:30开始。下午4:30以闪回心脏病发作(80年代的命中),其次是家庭风格(布鲁斯,灵魂和摇滚乐)。社区最喜欢的蒂华纳犬(经典摇滚和舞蹈)结束了演出。除了现场娱乐活动外,活动还将包括面部绘画,机械汽车骑行,多个弹跳房,几场中途游戏和食品卡车。还将有一个小供应商领域供与会者支持当地企业和非营利组织。为了确保娱乐和安全的独立日庆祝活动,少年(18岁以下)将不允许参加今年的活动,除非他们由父母,监护人或成年人陪同,愿意为其行为负责任。警察服务人员将人员活动进入点执行该要求,并且标牌也将在活动中发布。有关其他信息,请致电(949)493-5911与社区服务部联系。免费停车,夏季手推车将在上午11:00至下午10:00运营。那天晚上。请参阅附件的传单以获取更多信息,包括手推车路线停止。
部分可观察到的马尔可夫决策过程(POMDP)是在不确定性下进行计划的有力框架。他们允许对状态不确定性建模为一种信念概率分布。基于蒙特卡洛抽样的近似求解器,在放宽计算需求并执行在线计划方面取得了巨大的成功。然而,将许多动作和较长计划视野的比例扩展到复杂的现实域仍然是一个重大挑战,实现良好性能的关键点是指导采取行动选择程序,并使用针对特定应用程序域量身定制的域依赖性政策启发式方法。我们建议从任何求解器生成的执行trace traces中学习高质量的启发式方法。我们将信仰行动对转换为逻辑语义,并进行了数据和时间效率的归纳逻辑编程(ILP),以生成可解释的基于信念的政策规范,然后将其用作在线启发式方法。我们在两个臭名昭著的POMDP问题上彻底评估了我们的方法,涉及大型动作空间和较长的计划范围,即摇滚样本和Pocman。考虑了包括POMCP,Supstot和Adaops在内的不同最先进的在线POMDP求解器,我们表明,在答案集编程(ASP)中表达的启发式方法(ASP)屈服表现出优于神经网络,并且类似于最佳手工制作的任务 - 在较低计算时间内的特定特定的启发式方法。此外,它们已经概括为在训练阶段没有经历的更具挑战性的场景(例如,在岩石样品中增加岩石和网格大小,增加了地图的大小以及Pocman中鬼魂的侵略性)。
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