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World File Search System中性词
1 20.307朝着碳中性建筑和城市设计
该课程对如何设计，构建和运营可持续的建筑以及城市设计的发展以及项目来教授有效的理解，以实现各个方面的碳中性。学生将对建筑物与其网站自然系统的关系有所了解；该建筑物围栏减轻室外状况的能力；用于调节和照明的被动系统；机械加热，冷却和通风策略；照明和日光的机会；地点和建造水周期；以及通过一系列讲座和讲习班的健康和福祉，以及先进的建筑和环境系统模拟。
MPHASES承诺为2030年碳中性
纽约，2023年6月1日（BSE：526299; NSE：MPHASIS），一种信息技术（IT）解决方案提供商，专门从事云和认知服务，今天宣布保证取消其设施和运营的CO2E排放，以在2030年中性。MPHASIS认为，碳中立性是价值创造的重要驱动力，旨在通过实施明确定义的能源管理计划来实现其目标，以最大程度地减少能源消耗，整合可再生能源，并实施节能实践。该公司已经进行了高级评估，以评估气候风险对其业务和供应链的潜在影响。MPHASIS还为将能源消耗降低5％和碳足迹减少了1％，并始终如一地致力于实现这一目标。该公司还建立了一种治理机制，以监视和评估实现其ESG目标的进展。“我们继续看到全球脱碳的好处。在MPHASIS时，我们致力于达到零净排放，并执行以气候科学为指导的目标，以通过投资可再生能源，有效的废物和水管理以及其他绿色倡议来推动价值。” 。 “在黑石公司，我们认为帮助我们的投资组合公司推进其脱碳实践可以建立更强大，更具弹性的业务。 令人鼓舞的是，看到Maphiss做出这一承诺。 通过MPHASIS进行优先确定净零的具体计划包括：“在黑石公司，我们认为帮助我们的投资组合公司推进其脱碳实践可以建立更强大，更具弹性的业务。令人鼓舞的是，看到Maphiss做出这一承诺。通过MPHASIS进行优先确定净零的具体计划包括：
4SC碳中性羊毛生产
对该项目的成功至关重要的是数据耕种对植被图的工作。对于土地所有者和碳公司而言，计算精美物业的木质植被数量可能是一项艰巨的任务。无人机可以使用，但比例尺会击败它们。而且，使用生态学家来漫步整个财产是耗时，效率低下且昂贵的。数据农业开发了使用超高分辨率卫星图像自动计算叶子预测覆盖的过程
多词和机器学习，用于预防和管理女性生殖健康
女性通常承担哺乳动物的大部分繁殖负担。在人类中，这种负担进一步加剧了，因为大型人类大脑的进化优势以女性生殖健康的巨大成本产生了巨大的代价。妊娠因此在妇女的身体和情感上成为高度要求的阶段，因此需要监测以确保最佳结果。此外，越来越多的社会趋势朝着生殖并发症迈进，部分原因是母亲的年龄增加和全球肥胖大流行需求对女性生殖健康的监测更加紧密。这篇评论首先提供了女性生殖生物学的概述，并进一步探讨了大规模数据分析和 - 组技术（基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学）对诊断，预后和对女性生殖障碍的管理的利用。此外，我们还探索了用于预防和管理的预测模型的机器学习方法。此外，移动应用程序和可穿戴设备提供了不断监测健康的希望。这些互补技术可以合并为监测女性（与生育有关的）健康以及对提供干预溶液的任何早期并发症的检测。总而言之，技术进步（例如，OMICS和可穿戴设备）对女性生殖疾病的诊断，预后和管理有希望。 在女性生殖医疗保健中迫切需要在社会利益的国家医疗保健系统中进一步实施这些技术的系统整合。总而言之，技术进步（例如，OMICS和可穿戴设备）对女性生殖疾病的诊断，预后和管理有希望。在女性生殖医疗保健中迫切需要在社会利益的国家医疗保健系统中进一步实施这些技术的系统整合。
使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
自2005年FDA批准Sorafenib以来，口服多次激酶抑制剂已成为转移性肾细胞癌（MRCC）的基石治疗。2021年更新的欧洲泌尿外科协会肾细胞癌指南建议将免疫检查点抑制剂加上口服酪氨酸激酶抑制剂（TKI）组合，以对MRCC进行第一线治疗。相对于单独的口服TKI，这种方法在无进展和整体生存（OS）方面取得了可观的增长。对于无法服用或耐受检查点抑制剂的患者以及对免疫疗法反应的患者，仍考虑口服TKI单一疗法。MRCC患者中的1个口腔TKI治疗序列的研究很少2，可能构成疾病进展的预后标志。3，4
量子启发的表示，用于长尾词感官歧义
数据不平衡，也称为数据的长尾分布，是数据驱动模型的重要挑战。在“意义上的歧义”（WSD）任务中，单词感官分布的长尾现象更为普遍，这使得很难有效地表示和识别长尾感官（LTSS）。因此，探索不严重依赖训练样本量的表示形式是对抗LTSS的重要方法。考虑到许多新状态，即叠加状态，可以从量子力学中的几个已知状态构建，因此超级态态提供了从从较小的样本量中学到的下较低表示中获得更准确的表示的可能性。受量子叠加状态的启发，提出了一种在希尔伯特空间中的表示方法，以赋予对大样本量的依赖性，从而使LTSS对抗。理论上证明了该方法的正确性，并在标准WSD评估框架下验证其有效性并获得最新性能。fur-hoverore，我们还测试了构建的LT和最新的跨语言数据集，并取得了令人鼓舞的结果。
跨模态完形填空任务：脑到词解码的新任务
从非侵入性大脑活动中解码语言引起了神经科学和自然语言处理研究人员越来越多的关注。由于脑记录的噪声性质，现有的研究将脑到词的解码简化为二元分类任务，即区分脑信号是其对应的单词还是错误的单词。然而，这种成对分类任务不能促进实用神经解码器的发展，原因有二。首先，它必须枚举测试集中的所有成对组合，因此预测大词汇表中的单词效率低下。其次，完美的成对解码器无法保证直接分类的性能。为了克服这些问题并进一步实现现实的神经解码器，我们提出了一种新颖的跨模态完形填空 (CMC) 任务，即以上下文为提示，预测神经图像中编码的目标单词。此外，为了完成这项任务，我们提出了一种利用预训练语言模型来预测目标词的通用方法。为了验证我们的方法，我们对来自两个脑成像数据集的 20 多名参与者进行了实验。我们的方法在所有参与者中平均实现了 28.91% 的 top-1 准确率和 54.19% 的 top-5 准确率，远远超过了几个基线。这一结果表明我们的模型可以作为 CMC 任务的最新基线。更重要的是，它证明了从大脑神经活动中解码大词汇表中的某个单词是可行的。