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泊松等级印度自助餐 -
在这项工作中，我们对我们称为泊松层的印度bu效过程进行了全面的贝叶斯后验分析，该过程旨在用于复杂的随机稀疏计数物种采样模型，该模型允许跨组内和内部共享信息。此分析涵盖了可能有限数量的物种和未知参数，在贝叶斯机器学习环境中，我们能够随着更多信息的采样而学习。为了实现我们的结合结果，我们采用了一系列从贝叶斯潜在特征模型，随机占用模型和偏移理论中汲取的方法。尽管有这种复杂性，但我们的目标是使从业人员（包括那些可能不熟悉这些领域的人）可以访问我们的发现。为了促进理解，我们采用了一种伪式风格，强调清晰度和实用性。我们的目标是用一种与微生物组和生态学专家产生共鸣的语言来表达自己的发现，以解决建模能力的差距，同时承认我们不是这些领域中的专家。这种方法鼓励将我们的模型用作域专家采用的更复杂框架的基本组成部分，从而体现了Dirichlet过程中开创性工作的精神。最终，我们对后验分析不仅会产生可进行的计算程序，而且还可以实现实际的统计实施，并在微生物组分析中为相关数量提供了明确的映射。
分钟
1。批准谈判计划2。批准会议分钟3。检查以前的OZ 4。的决议首席控制者对2023年Boliar市政当局的最终帐户的意见。Boliars的最终帐户2023 6。不同的7。结论是会议的第1点。Boliarov的市政委员会开业并带领弗兰蒂什克·Hlavatý村市长。宣布市政委员会在截止日期内召集，并及时邀请所有成员。指出，在7名当选代表中，有6名在场，因此市政委员会能够谈判和法定人数。MPJánHlavatý在这一点上进行了谈判。指数号。2批准CC会议计划。弗兰蒂什克·赫拉瓦特（FrantišekHlavatý）市长向与会者通报了绿野仙踪会议计划，绿野仙踪采用了一个决议号：117/2024。指数号。3，会议记录的验证者的批准和作者是由市长提出的：Ing。M. Hlavatu。有关会议记录的验证者：弗拉基米尔·赫拉瓦蒂（VladimírHlavatý）和alojz konkol。OZ为此，收到了一个分辨率：118/2024。指数号。4控制以前的OZ市长FrantišekHlavatý的决议向现在的决议告知了现在。表示，他向土地所有者致辞，涉及非法垃圾填埋场所在的销售或可能的租赁。土地所有者说，该地块不符合的利益
用于导航类型的多模式和惯性传感器解决方案...
本论文提出了一种用于平台导航的和积推理算法，称为多模态 iSAM（增量平滑和映射）。常见的仅高斯似然性具有限制性，需要复杂的前端流程来处理非高斯测量。相反，我们的方法允许前端推迟使用非高斯测量模型的歧义。我们保留了前身 iSAM2 最大乘积算法 [Kaess et al., IJRR 2012] 的非循环贝叶斯树（和增量更新策略）。该方法在贝叶斯（连接）树上传播连续信念，这是非参数因子图的有效符号重构，并渐近近似底层 Chapman-Kolmogorov 方程。我们的方法以最小的近似误差跟踪所有变量边际后验中的主导模式，同时抑制几乎所有低似然模式（以非永久方式）。遵循现有的惯性导航，我们提出了一种新颖的、连续时间的、可追溯校准的惯性里程计残差函数，使用预积分将纯惯性传感器测量无缝地整合到因子图中。我们以因子图为中心（使用饥饿图数据库），将导航元素分离成一个流程生态系统。其中包括实际示例，例如如何推断模糊环路闭合的多模态边际后验信念估计；原始波束形成声学测量；或传统参数似然等。
确保现有的量子位置验证协议免受任意传输丢失的影响
摘要 当所选协议缺乏损失容忍度时，信号丢失会对量子密码学的安全性构成重大威胁。在量子位置验证 (QPV) 协议中，即使相对较小的丢失率也会危及安全性。因此，目标是找到在实际可实现的丢失率下仍能保持安全的协议。在这项工作中，我们修改了 QPV 协议的通常结构，并证明这种修改使验证者和证明者之间潜在的高传输丢失对于一类协议而言与安全性无关，该类协议包括受 BB84 协议 ( QPV f BB84 ) 启发的实用候选协议。这种修改涉及光子存在检测、证明者的短暂时间延迟以及在继续之前进行游戏的承诺，将总体丢失率降低到仅证明者的实验室。经过调整的协议 c- QPV f BB84 随后成为一种具有强大安全性保证的实用 QPV 协议，即使面对使用自适应策略的攻击者也是如此。由于验证者和证明者之间的丢失率主要由他们之间的距离决定，因此可以在更长的距离上实现安全的 QPV。我们还展示了所需光子存在检测的可能实现，使 c-QPV f BB84 成为解决 QPV 中所有主要实际问题的协议。最后，我们讨论了实验方面并给出了参数估计。
用于导航类型的多模式和惯性传感器解决方案...
本论文提出了一种用于平台导航的和积推理算法，称为多模态 iSAM（增量平滑和映射）。常见的仅高斯似然具有限制性，需要复杂的前端流程来处理非高斯测量。相反，我们的方法允许前端推迟使用非高斯测量模型的歧义。我们保留了前身 iSAM2 最大乘积算法 [Kaess et al., IJRR 2012] 的非循环贝叶斯树（和增量更新策略）。该方法在贝叶斯（连接）树上传播连续信念，这是非参数因子图的有效符号重构，并渐近地近似底层 Chapman-Kolmogorov 方程。我们的方法以最小的近似误差跟踪所有变量边际后验中的主导模式，同时抑制几乎所有低似然模式（以非永久方式）。与现有的惯性导航保持一致，我们提出了一种新颖的、连续时间的、可追溯校准的惯性里程计残差函数，使用预积分将纯惯性传感器测量无缝地合并到因子图中。我们围绕因子图（使用饥饿图数据库）集中将导航元素分离成一个流程生态系统。其中包括实际示例，例如如何推断模糊环路闭合的多模态边际后验信念估计；原始波束形成声学测量；或常规参数似然等。
荷兰皇家航空航天中心
我们做了什么？对于军用直升机上使用的特定涡轴发动机，我们开发了一种数据驱动方法，从少量传感器数据（即发动机扭矩、动力涡轮入口温度、空气速度、外部空气温度和压力高度）中经验性地得出发动机整体状况的测量值。我们能够识别发动机随时间推移的退化，并将其与特定的使用模式和维护操作相关联。这使直升机操作员能够根据直升机的作战区域和使用情况进行预测性维护。该模型已根据历史数据（已知发动机故障）进行了验证。
日落审查报告2025-加利福尼亚验光委员会
今天，董事会通过许可和规范约8,000名验光师，3,300个眼镜镜头分配器，1,400个隐形眼镜分配器和1,200份注册分配分配，来保护验光和光学服务的消费者。此外，董事会对移动验光办公室，家庭住宅中的验光实践，运输，邮寄，家具或交付处方眼镜的验光措施具有监管授权，并通过州外零售商和在线零售商向加利福尼亚的患者提供处方眼镜，以及未经许可的验光助手的实践。
实习机器人软件工程师
关键责任：•支持神经网络体系结构的实现和优化，以改善机器人导航性能。•分析实验结果并有助于优化模型，以提高园艺环境中的准确性和效率。•参与数据收集，分析和机器学习模型的实施。•支持传感器和其他技术的集成以提高机器人功能。•与团队合作解决农业自动化方面的实践挑战。•设计实验测试新模型和算法，并为发现的报告，并将其与我们的Robotics软件堆栈集成