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GCR 站点帐户 1441：SPEY BAY
斯佩湾（参见图 6.2 了解大致位置）是英国最重要的砾石海岸地貌遗址之一，原因有多种。广阔而发育良好的砾石脊复合体被认为是苏格兰最精美的砾石脊复合体，提供了动态海岸过程和活跃的河流砾石供应的例子，这在英国是无与伦比的（Comber 等人，1994 年；Gemmell，2000 年；Gemmell 等人，2001a、2001b）。此外，活跃的海岸边缘背后是一片宏伟的全新世砾石脊滩，记录了过去 10000 年来苏格兰这部分地区海岸发展和海平面下降的渐进历史（Ogilvie，1923 年；Steers，1973 年）。斯佩茅斯三角洲及其相关形态有着复杂且有据可查的剧烈变化历史（Grove，1955），是活跃的辫状砾石床河流进入高能沿海环境时河流-海岸相互作用和沉积物交换的绝佳例子（Gemmell 等人，2001a，2001b）。事实上，斯佩河下游也因其独特的河流地貌而被选为 GCR 站点（参见 GCR 卷《英国河流地貌》（Gregory，1997）中的 GCR 站点报告）。在英国，没有其他地方有如此动态的例子，活跃的辫状砾石床河流将沙子和砾石输送到宽阔的沿海砾石海滩，并由一系列浮现的砾石海岸线支撑（图 6.32）。并列特征的丰富和规模为了解苏格兰海岸线这一部分的全新世发展提供了独特的见解。
主动机器人课程从在线人类演示中学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）允许机器人从人类用户学习技能，但是由于次优教学，尤其是未经训练的示威者，其有效性可能会受到影响。活跃的LFD旨在通过让机器人积极要求演示来增强学习来改善这一点。但是，这可能会导致各种任务情况之间的频繁上下文切换，从而增加了人类的认知负载并将错误引入演示。此外，很少有活跃的LFD研究研究这些主动查询策略如何影响人类教学以外的用户体验以外的方面，这对于开发有利于机器人学习和人类教学的算法至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了一种活跃的LFD方法，该方法通过课程学习（CL）优化了在线人类示范的查询顺序，在该方法中，示威者被指导在逐渐增加困难的情况下提供示范。我们在四个模拟的机器人任务中评估了我们的方法，并进行了稀疏的奖励，并进行用户研究（n = 26），以研究主动LFD方法对人类教学方面的教学绩效的影响，导致教学后教学适应性和教学可转移性。我们的结果表明，与其他三种LFD基准相比，就融合政策和样本效率的最终成功率而言，我们的方法显着提高了学习绩效。此外，我们的用户研究结果表明，我们的方法大大减少了人类示威者所需的时间，并减少了失败的演示尝试。与另一个活跃的LFD基线相比，它还可以增强在可见和看不见的情况下的指导后人类教学，这表明教学表现增强，更大的后指导教学适应性以及通过我们的方法实现的更好的教学可转移性。索引术语 - 从示范中学习；课程学习；积极的模仿学习；人类在环境中
每日国防时事2025年3月13日
防御向IAF提供Ashwini雷达。这些雷达是完全土著的，已由Bel和Drdo共同开发。这是这笔交易的一些关键特征和含义：•Ashwini Radars（也称为防空战术控制雷达）是活跃的
爱荷华州立科技大学的经济价值
3 为了保持可接受的数据可靠性水平，这一影响仅限于 2011-12 财年后由爱荷华州立大学创建或支持且在 2021-22 财年仍在爱荷华州活跃的公司。因此，这一数据较为保守。