大象一直是阿萨姆邦神话、民间传说和文化遗产中不可或缺的一部分。大象与该地区的联系可以追溯到几个世纪前,象征着力量、权力和王室权威。这种文化联系的一个历史例子是阿萨姆邦伟大的国王库马尔·巴斯卡·瓦尔马(公元 594 年至 650 年)的官方印章上印有大象的形象。大象也深深植根于阿萨姆邦的民间传说中,经常出现在故事和艺术中。它们的重要性在古代文献中得到了进一步强调,例如 Hastividyarnava,这是一本关于大象管理的综合论文,讨论了从大象行为到其文化和象征意义的方方面面。这些文献不仅反映了对大象的崇敬,还反映了对大象在阿萨姆邦环境和社会中的作用的深刻理解。这些文化联系凸显了它们作为遗产和关键物种的象征的持续重要性,通过它们的生态作用塑造了阿萨姆邦的景观。
• 年度评估计划 (AAP) 是助理经理/办公室主任 (AM/OD) 监督活动的财政年度计划。它包含每个组织特定的评估要求,并通过合并每个组织适用的 APAP 部分来制定。
摘要 - 这项研究的重点是分析Chaviña湿地的碳储存能力,目的是估计空中生物量中存在的碳储备。为此,使用0.25 m 2 Quadrat随机获得17个样品。随后,每个样品在60°C的温度为24至72小时的温度下在烤箱中进行干燥过程,直到它们达到恒定的重量为止。接下来,应用了Walkley和Black方法来确定每个样品中的碳含量。最后,进行了计算以获取存储在空中生物质中的碳库存。此外,进行了统计测试,以确定地上生物量中碳百分比与沼泽水平(高,中和低)存储在地上生物量中的碳之间的差异。获得的结果表明,三个沼泽水平之间的碳库存没有显着差异。此外,可以量化湿地生物量存储总计18 628 TC和隔离器70 904 TCO 2。这一发现将Chaviña湿地作为重要的碳储层的相关性。
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标,可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法,例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器,需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险,在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者,可以使用非接触式 HR 估计技术,即远程光电容积描记器 (rPPG),其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是,现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近,用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而,这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点,我们提出了一种方法 ALPINE,即一种新的 L r P PG 技术,用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题,并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外,我们引入了一种新颖的混合损失,包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性,从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量,数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计(MDE)很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁,因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域,但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制,我们提出了3D深度傻瓜(3d 2傻瓜),这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化,以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型,并在恶劣天气条件(例如雨水和雾)中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能,包括车辆,MDE Mod-els,天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明,我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
摘要。甲烷排放的现场水平测量值由操作员与自下而上的散布清单进行对帐,以提高所报告排放的准确性,彻底和确定。在这种情况下,至关重要的是避免测量错误并了解测量不确定性。遥远的飞机系统(通常称为“无人机”)可以在现场级甲烷排放的量化中起关键作用。典型的实现使用“质量平衡方法”来量化排放,高精度甲烷传感器以垂直窗帘模式安装在四极管无人机上。然后可以根据测量的甲烷浓度数据和同时的风数据在事后计算总质量排放率。受控释放测试表明,使用质量平衡方法的错误可能是相当大的。例如,Liu等。(2024)报告了测试的两个无人机解决方案的绝对错误超过100%;另一方面,如果在数据上放置了其他约束,则误差可能会小得多,在Corbett和Smith(2022)中的根平方错误的顺序,将分析限制在风场稳定的情况下。在本文中,我们提出了对物理现象的系统误差分析,该分析影响了与甲烷浓度数据获取和后处理有关的参数质量平衡方法中的误差。这些来源的示例包括单独分析了词的来源,并且必须意识到,实践中可以积累单个错误,并且也可以由未包含在本工作中的其他来源增加它们。
I.简介基于v iSion的导航是下一代On-On-On-On-On-On-Os-andActivedEbrisredebremoval任务的关键技术。在这些情况下,指导和控制定律应采用相对的Chaser-Chaser-Toget姿势(即位置和态度)喂食,这可能会从单眼图像中方便地估算,因为这些传感器是简单,光线的,并且消耗了很少的功率。传统上,图像处理算法分为1)手工制作的特征[1,2]和2)基于深度学习的[3-14]。然而,前者受到较低鲁棒性的影响,对典型的空间图像特征(例如,信噪比低,严重和迅速变化的照明条件)和背景。神经网络(NNS)可以通过适当的培训克服此类弱点,但通常会导致高计算负担,这与典型的船上处理能力几乎不兼容。
文献和多位专家指出了大型语言模型(LLM)的许多潜在风险,但对实际危害的直接测量仍然很少。AI风险评估到目前为止一直集中在衡量模型的功能上,但是模型的功能只是风险的指标,而不是衡量风险的指标。更好地建模和量化AI风险方案可以帮助桥接这种断开连接,并将LLM的功能与有形现实世界的危害联系起来。本文通过证明如何使用现有的AI基准来促进风险估计的创建,从而为该领域做出了早期贡献。我们描述了一项试点研究的结果,其中专家使用AI基准Cybench的信息来生成概率估计。我们表明,对于此目的,该方法似乎很有希望,同时指出可以进一步加强其在定量AI风险评估中的应用。