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多域情境意识
G. Denaro，D。Gaglione，N。Forti，A。 Simone，F。Daffina，G。Bottini，D。Quattrociocchi，L.Millefiori，P.Braca，S。Carniel，P。Willett，A。Iodice，D。Riccio，D。Riccio，A。Farina，“空间全球海上监视”。 第一部分：卫星技术，“ IEEE航空和电子系统杂志，2021年。Simone，F。Daffina，G。Bottini，D。Quattrociocchi，L.Millefiori，P.Braca，S。Carniel，P。Willett，A。Iodice，D。Riccio，D。Riccio，A。Farina，“空间全球海上监视”。第一部分：卫星技术，“ IEEE航空和电子系统杂志，2021年。
发现对锂离子电池没有显着影响...
负责机构：美国能源部（DOE）行动：发现无重大影响（FONSI）摘要：DOE完成了CIRBA解决方案的最终环境评估（EA） - 锂离子电池回收以生产电池级原料（DOE/EA/EA - 2213）。基于EA DOE的分析，确定其提议的诉讼 - 向Cirba解决方案提供赠款，以部分资助其现有的锂离子电池（LIBS）回收设施的扩展 - 将无显着不利影响。DOE进一步确定，通过实施Cirba Solutions的拟议项目，对社会经济，环境正义，减少温室气体排放以及电动汽车（EV）和锂离子电池行业会产生有益的影响。BACKGROUND: As part of the Infrastructure Investment and Jobs Act (Bipartisan Infrastructure Law; Public Law 111-58), DOE's National Energy Technology Laboratory (NETL), on behalf of the Office of Manufacturing and Energy Supply Chains and the Office of Energy Efficiency and Renewable Energy, jointly issued the Funding Opportunity Announcement (FOA) DE-FOA-0002678 Bipartisan Infrastructure Law （BIL）电池材料处理和电池制造。BIL拨款超过620亿美元，向美国能源部拨款，向美国人民提供更公平的清洁能源未来，并将在涵盖2022年至2026年的五年中投资于电池供应链超过70亿美元。Cirba Solutions的扩展设施将支持美国自由行业的循环经济，并预计EV和混合动力汽车行业的增长。4321 et seq。如果获得批准，DOE将提供74,999,925美元的财政援助，以与项目支持者Cirba Solutions进行成本分担的安排，Cirba Solutions将向项目总成本提供159,970,351美元。基于拟议项目的范围，DOE准备了EA，以评估根据《国家环境政策法》（NEPA）的要求，为拟议项目提供财政援助的潜在环境和社会经济后果（42 U.S.C.），总统环境质量委员会（CEQ）实施NEPA的法规（40 CFR第1500至1508部分），以及DOE遵守NEPA的实施程序（10 CFR第1021部分）。
BESS软件包的显着技术功能...
NTPC热电站的项目2500 MW/10000 MWH BES的名称。项目总计：每个站点2500 MW/10000 MWH容量：500MW/2000 MWH。暂定最小投标尺寸：250 MW 1000 MWH。（每种植物的两个块250兆瓦。在400kV/220 kV的互连点上测得的所有能力）贝斯服务寿命设计的贝斯的使用寿命为每日单周期操作的20年。o＆m 10年包括该项目的范围。降级额定项目的能力必须在调试期间证明，并且应维持运营的第一年。每日出院能力下降和年度往返效率应每年允许。
显着对象检测：迷你评论
显着对象检测（SOD）旨在识别引起人类注意力的图像中最重要的区域。这些地区通常包括汽车，狗和人等物体。在图1中，在视觉上表示显着的对象检测后的输入和输出图像。它旨在模仿人类的关注，以关注现场的引人注目。识别图像中的显着区域可以促进后续的高级视觉任务，提高效率和资源管理并提高绩效（Gupta等，2020）。因此，SOD可以帮助过滤不相关的背景，并且草皮在计算机视觉应用中起着重要的预处理作用，为这些应用提供了重要的基本处理，例如细分（Donoser等，2009; Qin等，2014; noh et al。 Borji和Itti，2019年； Akila等人，2021年，2021年；现有的SOD方法可以大致分为两个类：1）常规方法； 2）基于深度学习的方法，如图2所示。传统方法利用低级特征和一些启发式方法来检测包含基于局部对比的基于扩散的贝叶斯方法，先验和经典监督的显着对象。此外，基于深度学习的方法可以帮助提取全面的深层语义特征以提高性能。可以进一步分类为完全监督的学习（Wang等，2015a; Lee等，2016a; Kim and Pavlovic，2016; He et al。，2017a; Hou等，2017; Shelhamer等，2017; Shelhamer et al。，2017; Su等，2019; Su等人，2019年）和弱监督的学习（Zhao Al Al Al Al Al。 Al。，2018年，2018年； Zhang等人，2020a；本文将根据两个
2024年8月21日）-1。显着观察...
级别。预测和警告：❖西北印度✓✓相当广泛地散布着光明/中等降雨，伴随着雷暴和雷击，很可能在喜马al尔邦，北阿坎德邦和东拉贾斯坦邦上。在一周内，散布在查mu-kashmir，北方邦，旁遮普邦，哈里亚纳邦 - 坎迪加 - 迪尔希，西拉贾斯坦邦的降雨量相当广泛。✓在第08届东拉贾斯坦邦孤立的很大的降雨也很可能是孤立的；喜马al尔邦10号； 8月10日和14日，北阿坎德邦。✓在Hisachal Pradesh，Uttarakhand，East Rajasthan孤立的大雨很可能在08 -14 -14 th期间； Haryana-Chandigarh在08＆09 th;北方邦在08 -th - 12 th期间；西拉贾斯坦邦（West Rajasthan）在第09届 - 第14届；旁遮普邦10号； Jammu-Kashmir-Ladakh-Gilgit-巴尔的斯坦 - 穆扎法拉巴德（Baltistan-Muzaffarabad）将于8月10日至11日。❖印度西部和中部✓相当广泛地散布着广泛的降雨量，伴随着雷暴和闪电，很可能在本周的中央邦，Vidarbha，Vidarbha，Vidarbha，Vidarbha，Chhattisgarh，Konkan＆Goa，Gujarat地区。在本周中，在Madhya Maharashtra，Marathwada，Saurashtra和Kutch上散布着相当广泛的降雨。✓在8月08日，东马德里邦的孤立地方非常大降雨。✓在恰蒂斯加尔邦（Chhattisgarh）的孤立地方很可能大雨； West Madhya Pradesh，Konkan＆Goa，08＆09 th; 8月8日至10日，中央邦德里亚邦，中央马哈拉施特拉邦。
神经后域随机化
摘要：结合域随机化和强化学习是一种广泛使用的方法，可以获得可以弥合模拟与现实之间差距的控制策略。但是，现有方法对域参数分布的形式进行了限制假设，该假设阻止了它们利用域随机化的全部功能。通常，选择每个参数的概率分布（例如，正常或统一）的受限制家庭。此外，基于深度学习的直接方法需要不同的模拟器，这些模拟器要么不可用，要么只能模拟有限的系统。这种僵化的假设降低了域在机器人技术中的适用性。基于最近提出的无神经可能性的内引入方法，我们引入了神经后域随机化（NPDR），这是一种算法，该算法在从随机模拟器中学习策略和在贝叶斯时尚中的模拟器参数上的策略之间交替。我们的方法仅需要一个参数化的模拟器，粗糙的先验范围，一个策略（可选的具有优化例程）和一小部分现实世界观察。最重要的是，域参数分布不限于特定族，可以将参数关联，并且模拟器不必可区分。我们表明，所提出的方法能够充分地在域参数上适应后部，以更紧密地匹配观察到的动力学。此外，我们证明了NPDR可以使用比可比算法更少的现实世界推出来学习可转移的策略。