摘要 人们普遍认为,少数几家科技公司拥有支撑人工神经网络普及的基础设施。但人们对这种计算资源的集中如何在新的生产地理中体现知之甚少。为了解决这一差异,本文介绍了神经生产网络的理论框架:由人工神经网络驱动的地理上分散但计算上封闭的生产安排。本文通过探讨亚马逊、谷歌和微软作为神经生产网络领头企业的作用来证实这一框架。通过重新审视生产网络学术研究的三个关键类别——价值、嵌入性和权力——以这些领头企业为背景,本文为人工神经网络的经济地理研究开辟了空间。
大约下午 3 点(1991 年 1 月 30 日),车队驶过 Khafji 以北的一辆沙特 M-60 坦克,这辆坦克最近在战斗中遭受了严重损坏,部分堵塞了道路。第二辆 HET 的乘客随后听到两声爆炸声和碎片撞击车辆的声音,发现他们认为是敌军在通往城镇的拱门附近,于是立即沿路调头。此时他们估计自己落后领头车辆 100-150 米,领头车辆继续向北行驶。转弯后,车组回头看到另一辆 HET [由 Rathbun-Nealy 和 Lockett 驾驶] 试图掉头,但被卡住了。当敌军靠近时,Melissa 和 SPC Lockett 被发现仍坐在车里。没有迹象表明他们试图还击或逃跑。
爆炸性动力工具 ................................................................................................................................ 97 烟雾 ................................................................................................................................................ 97 热加工 ................................................................................................................................................ 98 绝缘 ................................................................................................................................................ 98 梯子作业 ............................................................................................................................................. 98 激光安全员津贴 ............................................................................................................................. 98 铅燃烧 ............................................................................................................................................. 98 领头手 ............................................................................................................................................. 98 脚手架工人执照或证书 ............................................................................................................. 98 服务芯 ............................................................................................................................................. 98 服务工作 ............................................................................................................................................. 99 工具津贴 ............................................................................................................................................. 99 有毒物质 ............................................................................................................................................. 99焊接资格................................................................................................................................ 99 员工车辆的使用...................................................................................................................... 99
通讯作者:Ozgenur Kavas-Torris(电子邮件:kavastorris.1@osu.edu)摘要地面车辆的连通性使车辆能够彼此共享关键车辆数据,例如车辆加速度。另一方面,使用摄像头、雷达和激光雷达等传感器,可以检测到领头车辆和主车辆之间的车内距离以及相对速度。协作自适应巡航控制 (CACC) 以地面车辆连通性和传感器信息为基础,形成具有自动跟车功能的车队。CACC 还可用于提高车队中车辆的燃油经济性和移动性能。本文介绍了 3 种用于提高 CAV 燃油经济性的跟车算法。设计了一种自适应巡航控制 (ACC) 算法作为比较的基准模型。设计了一种协作自适应巡航控制 (CACC),它使用通过 V2V 接收到的领头车辆加速度进行跟车。开发了一种生态合作式自适应巡航控制 (Eco-CACC) 模型,将前车的不稳定加速度视为需要减弱的干扰。设计了一种高级 (HL) 控制器,用于在前车驾驶员不稳定时进行决策。运行模型在环 (MIL) 和硬件在环 (HIL) 仿真,以测试这些跟车算法的燃油经济性性能。结果表明,当前车不稳定时,HL 控制器能够通过使用 CACC 和 Eco-CACC 获得平滑的速度曲线,并且比 ACC 控制器消耗更少的燃料。关键词:跟车;自适应巡航控制 (ACC);合作式自适应巡航控制 (CACC);生态合作式自适应巡航控制 (Eco-CACC);燃油经济性。
2024 亚洲旅游科技展与亚洲国际旅游交易会和亚洲会展展览会同期举办,将于 2024 年 10 月 23 日至 25 日在新加坡金沙会展中心举行。今年展会的展位面积已经超过去年,参展的旅游科技展商也越来越多。主要参展商包括 Hotelbeds、Agoda、Go Global Travel、TBO Holidays、韩国旅游创业中心、Juniper Travel Technology、Convergent International Travel、Travel Compositor、SiteMinder、DerbySoft、Archipelago International、11-Infotech System、同程旅游、Airalo、广东启游国际旅行社、Green Motion International、连连支付和易宝支付。此外,还有来自 Agoda、D-EDGE Hospitality Solutions、Sabre Corporation、Booking.com 和千禧酒店及度假村的顶级领头演讲嘉宾。
AGRA 与少数专业服务提供商合作,寻找并培训潜在的农业经销商,这些经销商来自愿意进军农业投入品业务的现有贸易商,以及感兴趣的人群,其中包括领头农民、退休人员、教师和推广人员。基础培训包括业务管理、产品知识和使用安全。为了帮助他们开设店铺,AGRA 向他们提供了 200-500 美元的小额启动资金,用于购买店铺的基本基础设施,条件是贸易商提供配套资金购买种子库存。在某些情况下,AGRA 设立了信用担保基金,以利用商业银行贷款或供应商信贷,使农业经销商能够及时获得足够的库存。然后,农业经销商正式与农业投入品供应商建立联系,供应商很快意识到他们为他们的投入品(种子、肥料和作物保护产品)提供分销渠道的价值。因此,初创种子公司能够迅速将产品推向市场,而肥料供应商则能够进入新地区。
越共许多掩体的火力十分猛烈。该排多次试图对敌人进行机动,取得火力优势,但叛乱分子人数众多,友军被困在阵地上,伤亡惨重。尽管越共进攻十分猛烈,但领头部队两次反击敌人,挽回战场上的伤亡,然后撤退形成防御圈。随着倾盆大雨的到来,人数占优势的越共部队从四面八方逼近。友军排挖掘防御阵地,将伤员聚集到阵地中心。尽管伤亡人数不断增加,B 连、第 2 营、第 8 骑兵团、第 1 骑兵师(空中机动)的士兵们坚决抵挡叛乱分子的人海攻击,并给敌人造成了重大伤亡,直到 22:00 时另一个步枪连接替了他们的进攻。营级越共部队从未放松对该部队周边的攻击压力。由于弹药极少,士兵们已经在近距离战斗中上膛刺刀保卫自己的阵地,这时叛乱分子终于在另一个友军到来时脱离了接触。单位。B 连、第 2 营、第 8 骑兵团、第 1 骑兵师(空中机动)的士兵们表现出非凡的英雄主义和对职责的忠诚,这符合军队的最高传统,并为他们自己和美国陆军赢得了巨大的荣誉。
1-1 情报周期 1-7 4-1 无线电营组织 4-2 4-2 SIGINT 支援单位要素 4-3 4-3 虚构的 SSU 飞行梯队配置 4-6 5-1 EA-6B 巡逻机 5-2 5-2 VMAQ 组织 5-2 5-3 VMAQ 和 TERPES 操作 5-3 6-1 虚构的 MEF SIGINT 操作架构 6-3 6-2 虚构的 MEF 领头梯队 SIGINT 操作架构 6-4 6-3 MEU(SOC) CE 海上 SIGINT 操作架构 6-5 6-4 MEU(SOC) CE 岸上 SIGINT 操作架构 6-6 6-5 MEF CE CIC 通信和信息系统架构 6-9 6-6 RadBn SSU 操作控制和分析中心通信和信息系统 6-10 6-7 VMAQ 操作中心和 TERPES 通信和信息系统 6-11 7-1 MAGTF 和支持 SIGINT 操作 7-13 B-1 AN/ULQ-19(V2) B-1 B-2 AN/MLQ-36 B-2 B-3 AN/MLQ-36A B-3 B-4 AN/PRD-12 B-4 B-5 AN/MSC-63A B-5 B-6 AN/MSC-63A(内部视图) B-5 B-7 技术控制和分析中心使用概念 B-6 B-8 团队便携式收集系统升级 B-8
1-1 情报周期 1-7 4-1 无线电营组织 4-2 4-2 SIGINT 支援单位要素 4-3 4-3 虚构的 SSU 飞行梯队配置 4-6 5-1 EA-6B 巡逻机 5-2 5-2 VMAQ 组织 5-2 5-3 VMAQ 和 TERPES 操作 5-3 6-1 虚构的 MEF SIGINT 操作架构 6-3 6-2 虚构的 MEF 领头梯队 SIGINT 操作架构 6-4 6-3 MEU(SOC) CE 海上 SIGINT 操作架构 6-5 6-4 MEU(SOC) CE 岸上 SIGINT 操作架构 6-6 6-5 MEF CE CIC 通信和信息系统架构 6-9 6-6 RadBn SSU 操作控制和分析中心通信和信息系统 6-10 6-7 VMAQ 操作中心和 TERPES 通信和信息系统 6-11 7-1 MAGTF 和支持 SIGINT 操作 7-13 B-1 AN/ULQ-19(V2) B-1 B-2 AN/MLQ-36 B-2 B-3 AN/MLQ-36A B-3 B-4 AN/PRD-12 B-4 B-5 AN/MSC-63A B-5 B-6 AN/MSC-63A(内部视图) B-5 B-7 技术控制和分析中心使用概念 B-6 B-8 团队便携式收集系统升级 B-8
- YG-36(05) 位于该星座的典型轨道上,远地点约 505 公里,近地点约 491 公里,倾角 35°。随着 YG-36(05) 进入领先-尾随-尾随编队,这些数字将在未来几周内发生变化。-正如模式所料,YG-36(05) 与 YG-35 三重奏平面匹配,这次是 YG-35(04)。- 以下是其他配对:1) YG-36(01) 和 YG-35(01);2) YG-36(02) 和 YG-35(02);3) YG-36(03) 和 YG-35(05);4) YG-36(4) 和 YG-35(03)。 - 三颗卫星中的两颗由航天东方红卫星有限公司研制,第三颗由上海航天技术研究院 (SAST) 研制,这两颗卫星均隶属于中国航天科技集团公司。 (所有 YG-35 和 36 三重奏都是如此)。 - 中国官方媒体披露了有关这些卫星的少量细节。 该国新华社称,这些卫星将主要用于测试“新的对地观测技术”。 - 2018 年至 2020 年期间,中国发射了 8 颗具有相似轨道和编队的新五星卫星,轨道参数相似。 所有卫星的倾角均为 35°,高度在 460 - 475 千米之间。 - 遥感 35/36 卫星可能采用领尾配置运行,领头卫星可能会为两颗尾随卫星提供线索。