美国。乔·斯普林格接收认证的码头经理(CMM)的称号 - 中国的NFC音箱

芬南港码头的经理乔·斯普林荣获认证码头管理师(CMM)称号,以表彰他在码头管理、客户服务、环境保护及社区活动方面的卓越表现。该荣誉由船舶工业协会颁发,认可了他在码头和休闲航海行业的精英地位。在斯普林的带领下,码头成功完成疏浚项目,确保最佳访问条件,并致力于提高服务质量、增强环境责任意识和推动社区参与。
美国。乔·斯普林格接收认证的码头经理(CMM)的称号 - 中国的NFC音箱 芬南港码头成功合作,包括疏浚,环境责任和社区外展件费南迪纳比奇,佛罗里达州和恩西诺,加利福尼亚WESTREC码头“芬南港码头,宣布其经理乔·斯普林格,已收到认证码头管理器的名称(CMM) fromthe船舶工业协会在今年1月的国际Marinaand船坞会议。“三坐标测量机代表在码头和recreationalboating行业的精英。他们更看重真正的个人和professionalexcellence,努力保持他们对码头业的承诺伦理andmoral行为的最高水平,“约翰·路易斯,Westrec华南区经理说。”三坐标测量机aremarina谁已通过全球范围内完成了大量的培训andcertification工艺专业认识InternationalMarina研究所(IMI),拥抱教育andtraining为自己和那些谁的marinaindustry内工作的连续性,“他补充说。 乔·斯普林格加入芬南港码头在2010年跟随thoroughRFP过程中的设施Westrec的Cityawarded后管理。在他任职期间,乔曾在码头的顾客,他们的客人andtransient划船参观历史悠久的目标勤奋工作,toprovide优质的服务。随着thesupport的Westrec队,乔带领他的游艇码头的员工inproviding优质的客户服务,强调environmentalresponsibility在码头操作以及ascommunity宣传活动的各个方面。虽然芬南港码头刚刚完成2012 dredgingoperations,以确保在2013年最好的访问,additionaldredging操作已经在进行中。年。 随着淤积率ofapproximately每月一英寸,保持一个可用的深度anongoing关心芬南港码头。继apresentation在2011年佛罗里达州的内陆航行区(查找),合伙商定在该杠杆FIND资金withmunicipal预算,使码头删除超过15000 cubicyards疏通材料的接受深度。 “虽然这个项目刚刚完成,我们workingon计划在2013财年消除更加material.Thoughtful疏浚作业,使我们吸引船和游艇的broadestspectrum,”斯普林格说。 另一个密钥管理的目标,因为Westrec被授予theManagement合同芬南港码头经市ofFernandina海滩,是获得佛罗里达部门ofEnvironmental保护清洁MARINA状态。这是一个toppriority乔斯普林格和他的游艇码头的团队。成为指定为滨海干净,设施必须实施旨在保护佛罗里达州的环保措施ASET“swaterways,这些措施应对严峻的环境issuessuch敏感的栖息地,废物管理,雨水控制,泄漏预防和应急准备。”有超过2500码头位于佛罗里达州,只有257已经实现了清洁滨海称号。 我们“veall非常努力才能完成的要求,展现ourcommitment这一方案,并荣幸地被授予theFlorida清洁滨海指定的国家匡日lastyear,”他说。芬南港码头也迎来了本质ofboating。近日,该网站主办2012年滨海拖网渔船OwnersAssociation“S MTOA 2012年春季交会是一个城市的proudsponsor”S年Shrimpfest。最后更新(周三,2012年5月23日)。 我是从po​​rtablebluetooth-speakers.com的专家,而我们提供了优质的产品,如中国的NFC音箱,迷你音箱振动制造商,无线便携式蓝牙扬声器,以及更多。
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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