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能源进度报告 - 跟踪SDG 7
通用电力的通用。可持续发展目标7.1是对可靠，可靠，可持续和现代能源服务的普遍访问； 7.1.1专注于获得电力。最新的电力访问进度是2030年的前景。虽然2019年有7.59亿人的份额在2019年长达90％，但仍缺乏访问权限。一半生活在脆弱和冲突的环境中，在农村地区84％。IEA的宣称的政策方案项目在2030年，大约6.6亿人仍然无法获得电力。必须在2030年之前连接约9.4亿人，才能达到普遍的访问。COVID-19危机威胁着世界某些地区的进步。在撒哈拉以南非洲地区，无法获得电力的人数很可能在2020年增加。这意味着从现在到2030年之间的访问率必须超过三倍。仅在撒哈拉以南非洲，这意味着每年至2030年将约8500万人连接。
以 20ps 时间分辨率跟踪带电粒子……
– 3D 硅传感器：开发和特性（GF Dalla Betta，特伦托） – 3D 钻石传感器：开发和特性（S. Sciortino，佛罗伦萨） – 像素前端的设计和测试（V. Liberali，米兰） – 实时跟踪算法的设计和实施（N. Neri，米兰） – 高速读出板的设计和实施（A. Gabrielli，博洛尼亚） – 系统集成和测试（A. Cardini，卡利亚里）
BBIT课程跟踪表格
课程代码课程标题学分等级1 BBIT 314人类计算机交互3 2 BBIT 315业务项目管理3 3 BBIT 335面向对象的分析和设计3 4 BBIT 316研究方法3 5 BBIT 325 Internet的应用程序编程3 6选举课程3 7 BBIT 410工业依恋（计划阶段）0
访问电力 - 跟踪SDG 7
1获得电力的定义是为所需服务提供电力。在大约20个国家进行了基于多层框架的调查，访问包括1层及以上（ESMAP 2022C）。对于其他国家 /地区，电力访问是从国家家庭调查中得出的二进制措施。详细的数据集以及可在https://trackingsdg7.esmap.org/downloads上免费访问本章中讨论的SDG 7指标的国家数据。
跟踪＃：432316684日期：30-12-2024
阿联酋网络安全委员会已经观察到安全研究人员报告说，一场复杂的网络钓鱼活动损害了至少16个Chrome浏览器扩展名，可能使超过60万用户接触到数据盗窃和凭据收获。一项复杂的网络钓鱼活动损害了至少16个Chrome浏览器扩展名，可能会使超过600,000名用户接触到数据盗窃和凭据收获。这次攻击始于2024年12月中旬，通过Chrome网络商店针对扩展开发人员，使威胁参与者可以将恶意代码注入合法的扩展。此代码与命令和控制服务器（C＆C）服务器进行通信，将敏感用户数据剥落，包括Cookie，访问令牌和身份信息。网络安全公司Cyberhaven是最早的受害者之一，其延伸于2024年12月24日。随后的调查显示，一项更广泛的活动影响了多个扩展，包括与AI助手，VPN和生产力工具有关的活动。折衷的扩展：已确认或怀疑已确认以下浏览器扩展名：
健康跟踪应用程序的开发
摘要：随着慢性疾病的越来越流行以及对预防性医疗保健的日益兴趣，需要创新的技术，这些技术可以赋予个人积极监控和管理健康的能力。本研究论文介绍了一个健康跟踪应用程序的开发，该应用程序旨在为用户提供一个全面的平台，以监视和分析其福祉的各个方面。健康跟踪应用程序利用智能手机和可穿戴设备的普遍存在来收集和整合来自多种来源的数据，包括体育锻炼，睡眠方式，心率，饮食和压力水平。该应用程序结合了高级算法和机器学习技术，以处理和解释收集的数据，使用户能够获得对其健康状况的宝贵见解，并就其生活方式和医疗保健选择做出明智的决定。健康跟踪应用程序的关键功能包括对生命体征的实时监控，个性化目标设置，数据可视化和交互式反馈。用户可以根据个人需求和偏好设定健康目标，并随着时间的推移跟踪其进度。该应用程序提供了收集到的数据的视觉表示，使用户可以轻松地解释其健康指标中的趋势和模式。此外，该应用程序还提供了个性化的反馈和建议，以帮助用户优化其健康和福祉。健康跟踪应用程序的开发涉及迭代设计过程，并结合了用户反馈和评估以提高可用性和功能。进行了一项试点研究，以评估该应用程序在促进各种参与者中的健康意识和行为改变方面的有效性。该研究表现出积极的结果，表明该应用程序有可能使个人有能力在管理健康方面发挥积极作用。这项研究通过展示全面的健康跟踪应用程序的设计和开发来为个性化医疗保健领域做出了贡献。应用程序的功能，包括数据集成，可视化和个性化反馈，为促进健康意识和支持行为改变提供了有希望的途径。未来的研究可以集中于进一步完善该应用程序的算法，扩展用户群，并评估其对健康结果的长期影响。关键字：健康跟踪应用程序，个性化医疗保健，数据集成，机器学习，行为改变，用户反馈
区域气象探测和跟踪观测站...
风暴TM传感器，地球同步成像的衍生物傅立叶傅立叶变换光谱仪（礼物）EDU，由犹他州立大学（USU）为NASA设计和建造，并于2006年进行了严格测试，并将在2016年底的商业geostation卫星上推出它结合了高级技术，以提高原始EDU的性能和可靠性。从地理上可以观察到四个维度的表面热特性以及大气天气和化学变量。本文提供了风暴TM仪器和测量概念的概述。Storm TM的USS将提供与当前LEO卫星发声器（Airs，Cris和Iasi）相同质量的数据，但具有以任何理想的速度以声音和图像来跟踪风暴发展的能力。从风暴TM水蒸气检索图像的时间顺序获得的风轮廓将为现在的铸造和区域模型提供更多输入。
标签：在任何粒度上跟踪
我们在任何粒度（标签）中介绍跟踪：用于跟踪视频中任意目标的新任务，模型和数据集。我们寻求一种跟踪方法，将点，零件和对象视为同样可跟踪的目标类型，这是一个事实，即这些粒度之间的区别是模棱两可的。我们为任务介绍了通用的高容量变压器，作为输入视频和目标提示（指示要跟踪的内容，以单击，框或掩码的形式跟踪），并在每个帧上输出目标的分割时产生。为了训练模型，我们几乎汇总了我们所知道的几乎所有公共可用的跟踪数据集，目前总计75个，总计数百万的带有跟踪注释的剪辑，包括长长的稀有主题，例如昆虫上的身体关键点和显微镜数据。我们的模型在标准基准测试基准上具有竞争力，用于点跟踪，掩盖跟踪和盒子跟踪，但更重要的是，在很大程度上要归功于数据工作。我们将公开发布我们的代码，模型和汇总数据集，以提供运动和视频理解的基础模型，并促进该方向的未来研究。
模式跟踪：使用内置LIDAR的红外线，结构化投影进行多设备跟踪
作为市场中增强现实设备（例如智能手机和耳机）在市场上的生命力，多用户AR场景将变得更加普遍。共同关联的用户将希望共享连贯和同步的AR体验，但这与当前方法令人惊讶。为了响应，我们开发了模式TractTrack，这是一种新颖的跟踪方法，可重新利用VCSEL驱动的深度传感器发出的结构化红外光图案，例如Apple Vision Pro，iPhone，iPad和Meta Quest 3.我们的方法不含基础架构，不需要预先注册，在无功能方面工作，并提供了其他用户设备的实时3D位置和方向。在我们的评估中 - 在六个不同的表面上进行了测试，并且设备间距离为260厘米 - 我们发现平均3D位置跟踪误差为11.02 cm，平均角度误差为6.81°。
智能采煤机器人关键技术
摘 要： 采煤机是综采工作面的核心装备，研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。 综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟 踪控制等技术的研究现状，提出研发智能采煤机器人必须破解的 “ 智能感知、位姿控制、速度控制、 截割轨迹规划与跟踪控制、位 − 姿 − 速协同控制 ” 五大关键技术，并给出解决方案。针对智能感知 问题，提出了构建智能感知系统思路，给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构，实现对运行 状态、位姿、环境等全面感知，为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障；针对位姿控制问题， 提出了智能 PID 位姿控制思路，给出了改进遗传算法的 PID 位姿控制方法，实现了智能采煤机器 人位姿精准控制；针对速度控制问题，提出了融合 “ 力 − 电 ” 异构数据的截割载荷测量思路，给出 了基于神经网络算法的截割载荷测量方法，实现了截割载荷的精准测量；提出牵引与截割速度自 适应控制思路，给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速 度控制方法，实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制；针对截割轨迹规划与跟踪控制问题， 提出了截割轨迹精准规划思路，给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型，实现 了截割轨迹的精准规划；提出了截割轨迹精准跟踪控制思路，给出了智能插补算法的截割轨迹跟 踪控制方法，实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制；针对 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同 控制问题，提出了 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数智能优化思路，给出了基于多系统互约束的改进粒子 群 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数优化方法，实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键 技术破解思路，有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。