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基于快速行进方法和深度强化学习的自主船的新颖道路遵循方法
路径以下是自动船只的必不可少的工具之一，它确保自动船能够充分能够在指定的无碰撞水中导航。这项研究提出了一种新的路径，遵循基于快速行进方法（FM）方法和深入增强学习（DRL）的自主船的方法。所提出的方法能够控制船以遵循不同的路径，并确保路径跟踪误差始终在设定范围内。借助FM方法，基于网格的路径偏差图是专门生成的，以指示网格点和路径之间的最小差异。此外，特定设计的路径偏差感知器是为了模拟基于路径偏差图的设定路径偏差边界的范围传感器。之后，培训了一个基于DRL的圆形路径来控制船舶。尤其是通过模拟对该方法进行验证和评估。获得的结果表明，所提出的方法始终能够维持较高的总体效率，并具有相同的层次，以遵循不同的路径。此外，这种方法的能力对自主船的发展表现出显着的贡献。
本研究旨在研究人工智能对约旦商业银行网络治理有效应用的影响。目标分为确定专家系统对约旦商业银行网络治理的影响、确定神经网络对约旦商业银行网络治理的影响、确定遗传算法对约旦商业银行网络治理的影响以及确定智能代理对约旦商业银行网络治理的影响，目前的研究对象包括在安曼证券交易所上市的（13）家约旦商业银行，研究样本包括会计部门的所有员工、内部审计员和程序员。研究人员以电子方式向研究样本成员分发了（208）份问卷，每家银行分发（16）份问卷，并以同样的方式回收问卷。然后，研究人员收回了 208 份问卷，其中（7）份问卷由于在回答所有段落时遵循了模式方法而无法进行分析，因此研究人员有（201）份问卷可用于统计分析，这表明人工智能技术和应用（专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理）与约旦商业银行网络治理的有效应用之间存在相互依赖关系，因为这些技术和应用有助于提高网络治理的有效性。因此，约旦的商业银行有必要更多地依赖先进的系统，以便银行能够使用现代计算机设备和软件，从而增加这些银行对网络治理有效应用的依赖，以根据其战略跟进业务和任务的进展。
本研究旨在研究人工智能对约旦商业银行网络治理有效应用的影响。目标分为确定专家系统对约旦商业银行网络治理的影响、确定神经网络对约旦商业银行网络治理的影响、确定遗传算法对约旦商业银行网络治理的影响以及确定智能代理对约旦商业银行网络治理的影响，目前的研究对象包括在安曼证券交易所上市的（13）家约旦商业银行，研究样本包括会计部门的所有员工、内部审计员和程序员。研究人员以电子方式向研究样本成员分发了（208）份问卷，每家银行分发（16）份问卷，并以同样的方式回收问卷。然后，研究人员收回了 208 份问卷，其中（7）份问卷由于在回答所有段落时遵循了模式方法而无法进行分析，因此研究人员有（201）份问卷可用于统计分析，这表明人工智能技术和应用（专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理）与约旦商业银行网络治理的有效应用之间存在相互依赖关系，因为这些技术和应用有助于提高网络治理的有效性。因此，约旦的商业银行有必要更多地依赖先进的系统，以便银行能够使用现代计算机设备和软件，从而增加这些银行对网络治理有效应用的依赖，以根据其战略跟进业务和任务的进展。
皮层手图的延伸性，遵循指导神经阻滞
猴子中的电生理研究表明，手指截肢会触发局部重塑，内部的原发性体感皮质（S1）。人类神经影像学研究表明，即使在截肢后数十年，也表明了缺失手指的持续代表。在这里，我们探讨了这种明显的矛盾是否源于低估手部图中手指的分布的外围和中心表示。使用药理学单指神经阻滞和7-Tesla神经影像学，我们首先复制了局部S1重新映射的先前帐户（电生理和其他）。局部阻塞还触发了整个手部区域的活动的活动变化。使用利用指定代表重叠的方法，我们还表明，尽管输入损失，但被阻塞的手指表示仍然持久。计算建模表明，局部稳定性和全局重组都是由地形图基础的分布处理以及稳态机制结合的。我们的发现揭示了复杂的指代代表性特征，这些特征在大脑（RE）组织，超越（RE）映射中起着关键作用。
遵循条例1910.1200 SDS编号
Tradenames: Calsimag CSM, FireMaster 607 Blanket, FireMaster 607 Bulk, FireMaster Dryer Wrap, FireMaster Duct Wrap, FireMaster Duct Wrap +, FireMaster Duct Wrap 2x2, FireMaster Fast Wrap +, FireMaster FastWrap XL, Firemaster FastWrap XLS, FireMaster Marine Blanket, FireMaster Marine Bulk, Firemaster Marine Mats, Firemaster Marine Modules, FireMaster Marine Plus Blanket, Firemaster Plenumwrap Plus, Isoblanket E, Mix 436-C Component B, Plenumwrap+, Pyro-Log SW HT, Pyroscat Duct Wrap XL, Superwool 607 Max Blanket, Superwool 607 Max Bulk, Superwool 607 Max Mat, Superwool 607 Max Modules, Superwool 612 Blanket, Superwool 612 Bulk, Superwool 612 Mat, Superwool 612 Modules, Superwool Blankets, Superwool Bulks, Superwool Enfil Engineered Fiber, Superwool HT Blanket, Superwool HT Bulk, Superwool HT Die-Cut, Superwool HT Log, Superwool HT Mat, Superwool HT Strip, Superwool Plus Blanket, Superwool Plus Bulk, Superwool Plus Diecut, Superwool Plus Log，Superwool Plus Mat，Super Wool Plus Strip，Super Wool Plus Tank Car Rap，Superwool Pyro-Bloc，Pyro-stack和Pyro-fold模块，超级毛动品Pyrofold M，Super-Super Woodool Pyrofold Y，Super Superwool Uniibloc
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
日本一直遵循现代货币理论
3 Posen（1998，33-34）认为，由于劳动力市场的结构如何，自动稳定在日本的效率要差得多。显然，而不是解雇工人公司以削减薪水保留它们。因此，尽管收入和消费量减少，但这些人将继续缴税，并不收集失业福利。他还声称他们的失业保险和社会福利支出并不慷慨。
helios航天器数据重新审视：通过遵循原位灰尘撞击
上下文。cometary子流线小径存在于彗星附近，形成了星际尘埃云的细胞结构。这些步道主要由最大的彗星颗粒组成（大小约为0.1 mm – 1 cm），它们以低速弹出，并保持非常接近彗星轨道，以围绕太阳的几次旋转。在1970年代，向内部太阳系推出了两个Helios航天器。航天器配备了原位灰尘传感器，该传感器第一次测量了内部太阳系中星际尘埃的分布。最近，当重新分析HELIOS数据时，发现了七个影响的聚类，由Helios在非常狭窄的空间区域中检测到，真正的异常角度为135±1°，作者认为这是潜在的cometary Trail颗粒。但是，当时无法进一步研究该假设。目标。我们在Helios Dust Data中重新分析了这些候选彗星径向粒子，以调查某些或全部确实起源于彗星步道的可能性，并且我们限制了它们的源彗星。方法。空间模型中用于探索的星际探索（IMEX）尘埃流是一种新的且最近发布的通用模型，用于内部太阳系中的彗星气星流。我们使用IMEX研究Helios制作的彗星径的遍历。结果。在太阳周围的十革命中，Helios航天器与13条彗星小径相交。在大多数遍历中，预测的灰尘频量非常低。结论。在Helios检测到候选粉尘颗粒的狭窄空间区域中，航天器反复穿越45p/Honda-Mrkos-Pajdušáková彗星的步道，并具有72p/Denning-fujikawa，具有相对较高的预测粉尘。对检测时间和粒子冲击方向的分析表明，四个检测到的粒子与这两个彗星的来源兼容。通过组合测量和模拟，我们在这些小径中发现了尘埃空间密度，约为10-8 –10-7 m -3。在较狭窄的空间区域中，径向遍历的聚类构成了Helios数据中潜在的彗星径向颗粒的识别。基于航天器的尘埃分析仪可以将其追溯到其源体的现场检测和分析，为对彗星和小行星的远程组成分析提供了一个新的机会，而无需将航天器吹入甚至降落在这些天体上。这为命运 +（例如，与Phaethon Flyby and Dust Science的空间技术的示范和实验），Europa Clipper以及星际映射和加速探针提供了新的科学机会。
b"http://campusexperience.unm.edu/resources/unm-event-request.html 查看活动规划指南，确定执行活动需要遵循哪些步骤。 召开规划会议。 分配任务、设定期望并确定截止日期。 安排后续会议可能会有所帮助，以便小组成员可以分享最新情况。 预留您的空间。 大多数校园空间可以提前一年预订。 活动日期确定后立即为大型活动预留空间。 如果您要举办小型活动（例如烘焙义卖），您可以在活动开始前 3-6 周预留空间。 申请许可证。 如果您的活动有大量人群、明火、丙烷、帐篷、现场烹饪、无人机、酒精、校外供应商、扩音器或其他不寻常的活动，您将填写环境健康和安全活动表格（https://ehs.unm.edu/special-events/special-events-request.html）并申请许可证。 联系 SAC 以获取许可证方面的帮助。"
b"http://campusexperience.unm.edu/resources/unm-event-request.html 查看活动规划指南，确定执行活动需要遵循哪些步骤。 召开规划会议。 分配任务、设定期望并确定截止日期。 安排后续会议可能会有所帮助，以便小组成员可以分享最新情况。 预留您的空间。 大多数校园空间可以提前一年预订。 活动日期确定后立即为大型活动预留空间。 如果您要举办小型活动（例如烘焙义卖），您可以在活动开始前 3-6 周预留空间。 申请许可证。 如果您的活动有大量人群、明火、丙烷、帐篷、现场烹饪、无人机、酒精、校外供应商、扩音器或其他不寻常的活动，您将填写环境健康和安全活动表格（https://ehs.unm.edu/special-events/special-events-request.html）并申请许可证。 联系 SAC 以获取许可证方面的帮助。"
认证人工智能 (AI) 从业者（考试 AIP-110） 课程编号：CNX0008 课程长度：5 天 课程描述概述：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为许多组织工具集的重要组成部分。如果使用得当，这些工具可以提供可操作的见解，从而推动关键决策并使组织能够创造令人兴奋、新颖和创新的产品和服务。本课程向您展示如何应用各种方法和算法通过 AI 和 ML 解决业务问题，遵循有条不紊的工作流程来开发合理的解决方案，使用开源、现成的工具来开发、测试和部署这些解决方案，并确保它们保护用户的隐私。 课程目标：在本课程中，您将实施 AI 技术来解决业务问题。您将：
认证人工智能 (AI) 从业者（考试 AIP-110） 课程编号：CNX0008 课程长度：5 天 课程描述概述：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为许多组织工具集的重要组成部分。如果使用得当，这些工具可以提供可操作的见解，从而推动关键决策并使组织能够创造令人兴奋、新颖和创新的产品和服务。本课程向您展示如何应用各种方法和算法通过 AI 和 ML 解决业务问题，遵循有条不紊的工作流程来开发合理的解决方案，使用开源、现成的工具来开发、测试和部署这些解决方案，并确保它们保护用户的隐私。 课程目标：在本课程中，您将实施 AI 技术来解决业务问题。您将：