XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计划阶段
策略更新：基于我们的优势
1。指示性五年目标。所有前瞻性陈述均基于当前对未来事件的期望，并受到可能导致实际结果的风险，不确定性和假设与此类陈述所表达或暗示的期望有重大差异。2。使用的净资金，计算为账面价值，不包括非现金项目，例如递延土地应付付款和成本完成的规定。3。总开发管道包括早期计划阶段的项目，在商业物业和社区企业中都有计划批准的项目以及正在建设的项目。4。预测完成价值。5。经常性收入包括财产NOI和管理收入，分区间接费用净额。发展收入包括已实现的开发收益和销售库存的利润，扣除部门间接费用以及利息和税收之前。6。投资资本目标的指示性回报。ROIC计算：经常出现的回报包括所有经常性收入以及重估的收益。开发回报包括发展收入。在幻灯片28上定义的经常性和开发资本。
种植密尔沃基重新编写联盟计划
种植密尔沃基重新编写联盟计划 - EDA重新编写试点计划阶段1 Northstar目标与差异化：增长密尔沃基重新组合联盟将重点关注先进的制造业业务扩展，以解决该地区的最佳年龄就业差距和慢性就业不足。由西北地区社区发展公司（NWSCDC）领导，这是一个40年的非营利性社区经济发展实体，我们将将工业土地准备和业务扩展与对工会交易和劳动力合作伙伴的付费前批准的投资紧密联系。这将在经济机会中催化种族平等，并提供少数族裔企业家精神和公司所有权，共享员工权益模式以及工作安置的居民联系的途径。重新组合项目将以街道工业走廊为中心，带有轮毂模型激活工业站点，并连接到商业走廊，步行到工作和可访问的社区。变革性投资将带来就业机会，以家庭辅助工资释放高质量工作中的向上移动性。
从仿真环境到现实世界情景
本文通过海洋机器人操作提出了一种基于视觉的3D映射的新方法3D映射。所提出的方法介绍了水下机器人任务的三个主要阶段，特别是计划阶段，任务时间和离线处理阶段。最初，我们通过多视频传感器配置和对水下培养基效果的模拟进行任务计划。随后，我们证明了使用泊松表面重建（PSR）（PSR）和枢轴旋转算法（BPA）实时3D表面重建和检测的可能性，从而可以对所获得的数据的获得的数据进行实时质量评估，并允许对现场的覆盖范围进行控制。最后，根据几何可靠性和结果的视觉外观讨论了离线摄影工作流程。在挪威特朗德海姆（Trondheim）峡湾的三个残骸地点的模拟和现实环境中已经开发和测试了所提供的三步方法学框架，并在挪威的峡湾中介绍了新的新型海洋机器人技术，例如明显的机器人Eelume。
Jordan太阳能和储能项目初始项目...
此最初的项目描述（IPD）的目的是向不列颠哥伦比亚哥伦比亚省环境评估办公室（“ BC EAO”）（包括土著国家）提供有关拟议的约旦太阳能和储能项目（“项目”）的一般信息，以确定根据BC环境评估评估的审查要求（BC EAA）。IPD是使用BC EAO的早期参与政策文件（BC EAO，2019年）中提供的指导准备的。此外，IPD和早期参与计划（附录3）用于启动BC环境评估（EA）过程的早期参与阶段。这些文件将发布在卑诗省EAO的环境评估项目信息中心（EPIC）网站上，并可以供土著国家和其他感兴趣的社区审查，以提供有关该项目，促进参与的信息，并将收到的反馈来支持开发详细的项目描述（DPD）。DPD将提供有关该项目的更多详细信息，并为环境评估准备决定提供信息。在准备决定后，如果获得批准，过程计划阶段将确定环境评估的范围，方法和信息要求以及与土著国家和感兴趣的社区的进一步参与方法。
深地热能和钻孔系统
我们的团队的目的是实现深度地热产生基础设施。重点是整体利用概念，用于深度地热能，并具有所有地下数据和技术需求的整合。我们在所有计划阶段提供所有服务 - 从深度地热能的潜在和可行性研究到项目管理和项目实施。我们的任务范围包括地球科学地下数据的收集，整理和评估，必要的勘探测试工作的协调，技术和受保护的目标风险分析以及确定对地上能源消费者结构的要求。这种耦合方法一方面构成了技术能源输出潜力的确定国家的基础，另一方面，构成了植物工程概念的概述和实施。这包括地下植物组件的设计，包括钻孔系统的尺寸，热水电路的设计以及深层泵送技术的选择，以及表面地热植物，包括热转换器和热泵（如果需要）。进一步的任务是许可管理，敏感性和经济分析的准备（发热量的LOCH）和对工厂作战的监测（例如深度泵系统的条件监视）。此外，开发，协调和伴随的沟通概念和公众参与。
未来智能交通系统战略
在过去 30 年中，苏格兰一直处于智能交通系统 (ITS) 及其相关服务应用的前沿。我们的苏格兰交通服务为全国范围内人员、货物和服务的安全高效流动做出了积极贡献，并为旅游业和食品饮料业等关键行业提供了支持。苏格兰政府对国家经济的可持续增长有着明确的优先事项。交通、环境和数字行业在实现这些目标的战略中占有重要地位。ITS 贯穿了这三个方面，我很高兴看到苏格兰交通部在未来 ITS 战略中阐述了其思路。ITS 战略的制定旨在将客户的需求置于我们工作的核心。这种以客户为中心的理念对于帮助我们做出战略决策至关重要，包括优先分配资源、需要提供、维护和开发哪些系统和服务、需要投资和开发哪些新技术和创新，以及告诉我们何时应该放弃现有或过时的 ITS 基础设施和服务。ITS 是一个快速发展的领域，其发展涉及广泛的领域，尤其是在旅行计划阶段和旅途中通过移动设备向旅行者传达信息。鉴于这种快速变化，本未来 ITS 战略根据六个战略主题阐述了我们的总体方针。它将
量化天气预报数据的疗效用于飞行围栏优化
摘要 - 控制优化为航空立即减少其气候影响提供了一种有效且具有成本效益的方式。开源优化，其中在先前的工作中已经介绍了基于气象开放数据的关节和排放效应。但是，先前的研究忽略了使用预测数据的重要性，而不是后处理的重新分析数据。为了实现估计优化，需要在飞行计划阶段以足够的质量提供预测数据，以便执行优化。在本文中，使用预测和重新分析数据实现和应用了完全开放的非线性最佳控制飞行优化。在分析中使用了来自Opensky的120天（175.440航班）的飞行数据。我们表明，与最新的预测（1小时lookahead Time）相比，具有较大的LookAhead时间（最多12小时）的预测同样有效，以进行关注功能优化，同样高准确性。但是，与更准确的后处理重新分析数据相比，形成的预测关闭尾巴存在很大差异。这项研究表明，在我们实际实施概括的最佳飞行计划之前，还有很长的路要走。关键字 - 可持续性，缩进，开放式，优化，Opensky，飞机监视数据
低水平员工参与组织战略计划和实施
虽然战略规划和制定主要是针对组织的表现，但该战略的实施至关重要，因为它需要所有员工，因为他们是主要参与者，但研究表明，成功的战略实施是组织可持续性的关键因素，并保留与其他组织的竞争优势。目的：这项研究是为了调查低级委托在战略实施中的参与；为了分析他们在战略规划中的作用以及他们对组织的战略有多了解，这些是告诉我们低级员工参与该战略的最重要指标。设计/方法论/方法：在深入的文献综述中进行了访谈和问卷收集的定性和定量日期，通过SPSS分析的数据，在土耳其进行服务部门，5次访谈和117个问卷。调查结果：这项研究的结果建议根据受访者的答案，低级员工不参与计划阶段，其中很高比例不知道其组织的战略，但是由于其任务与战略目标有关，因此他们从事战略实施。的含义：本文揭示了低级员工在战略规划和实施中的重要重要作用，并显示了他们在战略计划中的缺席，这将影响实施。独创性/价值：先前关于战略计划和实施的研究并没有引起人们对低水平的关注，也缺乏讨论此主题的研究，这项研究很重要，作为未来研究的参考，并引起了人们对Or-Ganizatizations Managers的警报。
Blackman，Ryan T.
空间实验在技术上具有挑战性，但是天文学和星体化学研究的科学重要组成部分。国际空间站（ISS）是一个非常成功且持久的研究平台的太空实验的一个很好的例子，在过去的二十年中，它提供了大量的科学数据。但是，未来的太空平台为进行实验提供了新的机会，该实验有可能解决天体生物学和星体化学领域的关键主题。从这个角度来看，欧洲航天局（ESA）主题团队天文学和星体化学（带有更广泛的科学社区的反馈）确定了许多关键主题，并总结了2021年的“ ESA Scispace Scipace Science Community Community Community White Paper”《天体生物学和星体化学》。我们重点介绍了未来实验的开发和实施的建议，讨论原位测量，实验参数，暴露场景和轨道的类型，以及确定知识差距以及如何提高目前正在开发或高级计划阶段的未来太空曝光平台的科学利用。除了国际空间站外，这些平台还包括立方体和小萨特人，以及较大的平台，例如月球轨道门户。我们还为月球和火星上的原位实验提供了前景，并欢迎新的可能性支持搜索我们太阳系内外的系外行星和潜在的生物签名。
![arxiv：2102.10348v1 [CS.RO] 2021年2月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1f1e225752365b9e31def20f3f104afbcca73412.webp)
arxiv：2102.10348v1 [CS.RO] 2021年2月20日
随着进入空间和机器人自主权能力的前进，同时对部署大型，复杂的空间结构的兴趣越来越兴趣，以提供新的轨道上能力。新的太空式观测值，大型轨道哨所，甚至是未来派的轨道上制造，也将使用诸如Orbit On-Orbit添加剂制造的技术组装来实现空间结构的组装，从而可以在构造甚至修复复杂的硬件方面提供灵活性。但是，在不确定性下进行机器人组装系统的基础动力学可能（例如改变惯性特性）。因此，必须在结构组装过程中考虑机器人组装器和操纵的加性制造组件的惯性估计。这项工作的贡献是解决机器人组装的运动计划和控制，并考虑到合并的自由式机器人组装程序和加上制造的组件系统的惯性估计。特别是线性二次调节器快速探索随机树（LQR-RRT*）和动态可行的路径平滑，用于获得系统的无障碍轨迹。此外，通过近似连续系统和伴随的奖励，将模型学习明确地纳入了计划阶段。然后可以通过强大的试管模型预测控制技术明确处理剩余的不足。通过获得既避免障碍物的受控轨迹，也可以学习自由型和操纵组件系统的惯性特性，自由度迅速考虑并计划建立具有增强系统知识的空间结构。该方法自然而然地概括了修复，加油和重新提供空间结构的组件，同时在例如惯性不确定性下提供最佳的无碰撞轨迹。