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线图越野式 - 里普斯持续图，用于拓扑图表示学习
虽然消息传递图神经网络会导致信息丰富的节点嵌入，但它们可能无法描述图的拓扑特性。为此，节点滤波已被广泛用作使用持久图获得图的拓扑信息的一种尝试。然而，这些尝试面临着失去节点 - 床上用品信息的问题，这反过来又阻止了它们提供更具表现力的图表。为了解决这个问题，我们将重点转移到边缘效果上，并引入了一种新颖的基于边缘的持久性持续图，称为拓扑边缘图（TED），该图被数学证明可以保留节点嵌入信息以及包含其他拓扑信息。要实现TED，我们提出了一种基于神经网络的算法，名为“线图越vietoris-rips”（LGVR）持久图，该图通过将图形转换为其线图来提取边缘信息。通过LGVR，我们提供了两个模型框架，可以应用于任何传递GNN的消息，并证明它们比Weisfeiler-Lehman型着色更强大。最后，我们从经验上验证了模型在几种图形分类和回归基准上的出色性能。关键字：图形神经网络，持久图，拓扑数据分析，Weisfeiler-Lehman测试，越野透 - rips过滤
越野自动地面车辆的强大预纳
摘要 - 由于频繁的车轮滑动，变化的车轮半径，并且车辆的3D运动不适合集成车轮速度测量法的2D性质，因此对越野车的状态估算中不常数使用。本文试图通过提出新颖的3D前纳入歧管上的3D前整合来克服这些问题。我们的方法添加 - 在线估计轮式滑移，半径和基线，以提高准确性和鲁棒性。此外，由于预先整合，可以使用车轮滑动和内在的一阶更新将许多测量结果汇总到单个运动约束中，从而可以在基于优化的状态估计框架中有效使用。虽然我们的方法可以与因子图框架中的任何传感器一起使用，但我们验证了其在蒙特卡洛模拟中视觉 - 轮键盘系统（VWO）中参数的有效性和可观察性。此外，我们说明了它的准确性，并证明它可用于在VWO和Visual惯性和视觉惯性轮式（VIWO）系统中在现实世界中的越野场景中克服其他传感器故障。
Physord：一种用于越野驾驶物理学运动预测的神经符号方法
摘要 - 运动预测对于自主越野驾驶至关重要，但是，由于车辆和地形之间的复杂相互作用，它比公路驾驶更大挑战。传统的基于物理的AP-在准确建模动态系统和外部干扰时会遇到困难。相比之下，数据驱动的神经网络需要广泛的数据集，并在明确捕获基本的物理定律方面挣扎，这很容易导致概括不良。通过合并两种方法的优点，神经符号方法提出了一个有希望的方向。这些方法将物理定律嵌入神经模型中，可能会显着改善概括性。但是，在实际世界环境中没有对越野驾驶的事务进行评估。为了弥合这一差距，我们提出了Physord，这是一种神经符号方法，将保护定律（即Euler-Lagrange方程）整合到数据驱动的神经模型中，以进行越野驾驶中的运动预测。我们的实验表明，物理学可以通过建模不确定性来准确预测车辆运动并耐受外部干扰。与数据驱动的方法相比，仅使用参数的3.1％，学到的动力学模型可实现46.7％的精度，证明了我们的神经符号方法的数据效率和出色的概括能力。
MSCD/MSRDB-236对越野柴油的法规...
通过在下面签署，我是负责任的官员或指定的官员，根据加利福尼亚州的法律，根据伪证的罚款和认证，我在准备这份报告中使用了所有合理的勤奋，我已经审查了此报告，并审查了上面指示的越野车队的信息，以确保上面指示的越野车队，是正确的，准确的，是我的知识。通过签署下面的签名，我同意我知道必须满足该确认必须有效的要求，在加利福尼亚州法规第13条，第2449条，第2449条，第（g）（d）（d）（d）（d），（h）（10），第2449.1节，第2449.1节，分区（F）中，并满足了这些要求。通过在下面签署，我进一步证明我有权代表上述越野车队进行确认和认证。
重型卡车和越野的电池交换技术
6G技术正在开发中，预计将在2030年实现。在技术成熟之前，需要从业务角度考虑如何商业化6G。了解6G软件业务Ecosys- TEM提供了对利益相关者可以掌握或克服的机会和挑战的宝贵见解。作为一个开放和软件定义的网络（SDN），6G业务是高度软件密集型的，它将以前的线性价值链转移到未来的复杂价值网络。但是，从6G研究中，主要关注技术标准和网络编排，从软件密集型业务的角度来看，缺乏足够的讨论。为了解决这一差距，本研究旨在通过采用未来研究领域的方法，主要是形态学分析（MA），旨在对6G软件业务生态系统进行建模。同时，我们遵循五阶段的业务生态系统建模方法，作为将6G软件业务生态系统分解为关键构件的指南。本研究确定了四个基础，即6G愿景，利益相关者，复杂的关系以及关键的机会和挑战。每个构建块都是预先描述的，此外，突出了软件密集型行业利益相关者之间的复杂角色和动态关系。
2021修正案《小型越野发动机法规》
CARB工作人员准备了本文件，以审查董事会于2021年12月批准的委员2021修正案将在完全实施后向加利福尼亚人提供87.7亿美元的健康福利。董事会在第21-28号决议中指示员工“每年审查实施拟议的修正案的状态，并在2025年至2026年的2026年期限内进行技术审查，以评估[模型年度] 2028年2028年零发动机标准的零发动机或其他设备或任何其他可能对模型Z Z New Models Empem-Zeore Emm-2028 Models Emportion的进度。 2 2021修正案于2022年9月14日获得行政法办公室批准，并于2023年1月1日生效。新的排放标准从2024年型号开始适用。这是涵盖目前有效的2021修正案状态的第一个年度实施审查。员工将对该型号的高压垫圈（CC）大于或等于225立方百分比的压力垫圈（CC）和2025年至2026年时间段的高压垫圈进行技术审查和其他年度实施审查，以评估型号2028年度零排放标准的进度。
越野建筑设备报告
•电动机和混合机器的高初始资本成本 - 目前，电动建筑设备的成本约为具有等效功率输出的柴油的两到三倍。•许多电动机还不能匹配柴油机的每日税单周期 - 由于电池容量和充电要求，在8小时的工作日中，通过我们的研究遇到的大多数电动机的生产时间都更少。•充电和加油基础设施仍处于开发的早期阶段 - 对基础设施的投资将增加电力和混合机器市场的规模；但是，用于机器远程充电的技术解决方案正在慢慢使用（例如，KTEG电源树）。•关于电池寿命的不确定性 - 温度，灰尘，湿度和其他环境因素等因素影响电池寿命的程度未知，并且会影响电动机的寿命成本。•供应量短，小市场，远离其他市场 - 始终如一地确保新西兰混合动力和电机的供应面临挑战。但是，电力建筑设备市场的财务预测在短期内非常快速增长，因此该障碍将随着时间的流逝而过去。
通过本体统一越野数据集的应用
抽象的机器学习（需要大型培训数据集）被用于启用感知：自动驾驶操作环境的分割和分类。由于条件和复杂结构的多样性，大型培训数据集很难为越野环境创建。因此，研究人员研究了统一现有数据集的方法，以开发更健壮和通用的机器学习算法。在我们的工作中，我们通过利用以前提出的基于本体的数据集统一技术来证明这种方法的优势。我们演示了建议的框架如何融合现有数据集以创建一个大型跨集成数据集，这不仅是基于预先存在的类，而且基于材料或结构层次结构。通过统一四个最突出的越野数据集DeepScene的Freiburg Forrest，Rellis-3D，RUGD和YCOR数据集来显示这一点。此外，我们演示了在这样的统一数据集上训练的机器学习模型比仅在较小数据集上创建的模型更准确，更健壮。最后，我们演示了如何利用基于猫头鹰的框架找到在机器学习模型的标签和培训期间发生的不一致之处。这项工作可在https://github.com/ tamu-edu/orator-atlas
摩托车越野轮胎及其他 9 种产品
（4）适用合同条款：驻军标准合同条款“货物买卖合同”、“关于撞船等不正当行为的特别条款”、“关于排除有组织犯罪的特别条款”。 （5）中标确定方法：中标人为投标总额（不含税）在兵团确定的估价限额内的投标人。如果有两名或两名以上最低出价者有资格中标，则将通过抽签方式确定中标者。 （6）准备合同等 中标人被选定为中标人后，必须立即准备合同等。 （7）其他 A.双方当事人签字、盖章后，本合同即成立。 （i）在确定中标人时，中标金额为投标文件中载明的金额加上该金额的 10%（如果该金额的小数部分不足 1 日元，则小数部分四舍五入）。因此，无论投标人是消费税应纳税企业还是免税企业，投标人都必须在投标文件中载明相当于预计合同金额 110/100 的金额。 C)投标人须提交资格审查结果通知书复印件。 如果您代表其他人竞标，则必须提交授权委托书。 投标人应当在投标文件中载明下列文字： “我公司（本人（若为个人）、我机构（若为组织））在接受《招标与合同指南》及《标准合同等》的合同条款后，对上述投标进行投标。”此外，我们特此同意《招标和承包指南》中关于排除有组织犯罪集团的承诺。 接受邮寄投标，但必须在 2024 年 7 月 24 日星期三下午 5:00 之前到达会计队合同科。在这种情况下，请与下列投标负责人核实其是否已到达。 （k）在招标过程中，包括邮政招标过程中，需要重新招标的，重新招标应在政府指定的日期和时间进行。 问：如果您打算投标同等产品，则必须在 2024 年 7 月 24 日星期三之前根据投标和合同指南（附录表格 4）提交同等产品确定申请，并获得合同官员的批准等。 中标人应于2024年7月25日星期四17:00前提交详细明细表。 务必检查商品名称、标准（规格）、单位、数量、单价、金额的一致性。 如果对上述内容的一致性有任何疑问，请务必提出问题并进行询问。
哪些中小企业是绿色的？一百万个网站的越野证据
中小型企业（SME）可以在追求气候目标中发挥关键作用。中小企业在总体上具有很大的碳足迹，但通过其创新和对使用环保实践的承诺，他们也可以为达到净净值而做出贡献。这项研究开发了一种新颖的指标来识别环境参与，也称为“绿色”。这项研究利用了机器学习的力量，并分析了来自15个经合组织国家的100万个公司网站的内容，其中包含约100亿个单词。绿化是根据公司在其网站上的有关产品或流程的自称信息来确定的。随后考虑公司的特征，对结果指标进行评估。结果表明：（1）大约有三分之一的中小型企业是环境参与的，尽管各国之间的差异很大； （2）绿色中小型企业的生产力更高，支付更高的工资，其销售额比非绿色中小型中小型中小企业更快； （3）太阳能是绿色中小企业中最引用的作用，其次是回收和能源效率，（4）过去十年中温室气体排放较高的部门也显示出更高水平的环境参与度。