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![arxiv：2311.14656v3 [CS.CV] 2024年1月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6719bc3d423809c89dce0217b4e73bcb57eec732.webp)
arxiv：2311.14656v3 [CS.CV] 2024年1月16日
抽象的多模式大语言模型（MLLM）在广泛的任务中表现出显着的功能，但是尽管它们在地理和地理空间领域中的知识和能力尚未探索，尽管尽管对导航，环境研究，城市发展，城市发展以及灾难响应的广泛收益，但仍有广泛的收益。我们进行了一系列实验，探讨了这些域内MLLM的各种视频功能，特别是专注于边境模型GPT-4V，并在开源对应物上标记了其性能。我们的方法论涉及通过小型的地理基准来挑战这些模型，该基准包括一系列视觉任务，测试了它们在各种综合性方面的能力。分析不仅揭示了此类模型脱颖而出的地方，包括超越人类的实例，而且还揭示了他们步履蹒跚的地方，在地理领域中提供了它们能力的平衡视图。为了启用对未来模型的副训练和评估，我们的基准将公开发布。1
使用原型量子计算机模拟磁分子的静态和动态特性
摘要：磁分子是研究特殊量子机械现象的典型系统。因此，由于系统尺寸的指数增加，模拟其静态和动力学行为对于经典计算机来说本质上很难。量子计算机通过提供适合描述这些磁系统的固有量子平台来解决此问题。在这里，我们表明，基于超导端子的原型量子计算机，都可以在原型量子计算机上模拟磁性分子的基态性能和自旋动力学。特别是我们研究了小型的抗铁磁性旋转链和环，这是这些开拓设备的理想测试床。我们使用各种量子本质量算法来确定基态波功能，并用靶向的ansatzes填充了所研究模型的自旋对称性。通过计算动力学相关函数来模拟相干自旋动力学，这是提取许多实验可访问属性（例如无弹性中子中子横截面）的重要成分。
地热一个Pager
•调度：地热电厂24/7发电，提供清洁，牢固的容量，可以补充可再生能源，例如风和太阳能，并确保网格可靠性。•丰富：下一代地热能技术，例如增强的地热系统（EGS）和高级（闭环）地热系统（AGS），在广泛可用的地下热源中，扩大地热的适用性，超越了热和温度区域。•可扩展：下一代地热发电厂可以缩放以符合当地需求 - 从小型的模块化单元到大型公用事业规模的发电厂，可为网格提供电力。•高薪：地热和石油和天然气开发之间的运营相似性为现有的石油和天然气员工提供了高薪工作的新途径。•多功能：地热热可用于工业过程，矿物质生产以及水产养殖和农业应用，储能和氢生产。它特别适用于能源密集型直接捕获（DAC）设施和数据中心。
重新运输-Emco Industries
分别为美国和加拿大，他们长期以来都提供了大型和小型的服务。普拉特（Div> Pratt）在Covid Hist时已有20多年的历史了两家供应商的忠实客户。当我们所有人都开始捡起碎片并再次移动时，情况有所不同。尽管我们认为我们有一个关系建立在共同开展业务的基础上，但大型供应商忙于满足其最大客户的需求和积压，以至于我们中间的我们中的那些人不得不坐后座，而且我们不太舒服地坐在那里。必要性使我们寻找替代供应商，并使我们提高了库存水平，不仅是叶弹簧，而且还提高了所有组合的供应。像许多其他人一样，我们被迫进行零件的双重源，以保持安全 - 这实际上不是开展业务的可行方式。Pratt还开始使用基于印尼的22.5k叶弹簧的供应商。供应商具有胜任的产品，并促成了一个好的产品，但是随着时间的流逝，运输延迟和其他后勤问题的问题也紧张。最终，存在可靠性和一致性的问题。和
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本文提供了审查方法，以减少小型航天器内部环境中的微型加速度，并对微型加速度水平进行定量估计。这些方法涉及在航天器的整个内部环境中减少微型加速器，或使用振动 - 隔离设备创建保护区。在后一种情况下，对重力敏感的过程只能在该区域内进行。考虑了基于各种操作原理的各种振动分离设备。这些反振动装置已在各种航天器上的太空飞行条件下进行了实验测试。在这项研究中，它们被认为是创建小型技术航天器的现成解决方案。开发了一个小型的技术航天器设计，并考虑了通过控制微型固定水平来确保获得重力敏感过程质量的问题。结果可用于小型技术航天器的设计和运行。关键字：重力敏感过程；内部环境；微型启动；操作原则；小型航天器。________________________________________________________________________________________________ 1.简介
开发无人机系统飞行员套件 (UASP-kit...
更加广泛。UAS 不受载人飞机所受的许多操作限制，有可能通过多种方式增强空中响应，包括支持态势感知，从而加速灾害管理工作。可扩展交通管理应急响应行动 (STEReO) 活动的目的是建立一个生态系统，使小型 UAS (sUAS) 能够在灾害管理事件期间在空域安全飞行。实现这一目标的第一步是开发一个小型的单用户工具 (UASP-kit)，以增强 sUAS 飞行员对空域的态势感知。美国森林服务局的主题专家在多日的演练中收集了用户对该工具的功能和特性的需求。随后，UASP-kit 的原型被带到了多个能够与其交互的用户面前进行扩展演示。用户反馈大多是积极的，用户讨论了他们需要的信息以支持情境感知。演示还强调了使用起来不直观的功能，以及需要修改的功能，以使套件更加用户友好和强大。
评论文章机器学习算法，用于预测创伤性脑损伤的结果：系统评价和荟萃分析
创伤性脑损伤（TBI）仍然是全世界最普遍的死亡和残疾原因之一。[10,19,38]这些患者的结局的强大预测对于临床决策，家庭咨询和基于需求的护理质量分配至关重要。近年来，TBI研究采用了多种ML模型来预测患者事件和结果。但是，其结果存在很大的可变性。[40-42]在文献中继续报告矛盾的数据；例如，尽管一项研究报告说，基于ML的预测模型比头部创伤患者的经典多元分析更强大，但另一种报道的ML算法在TBI中的预后效果不及常规预后。[15]据我们所知，没有系统的审查比较用于预测TBI预测的各种ML模型。进行了当前的系统综述和荟萃分析，以总结和分析有关基于ML的TBI结果预测的可用临床文献。我们对可用研究进行了小型的荟萃分析，以估计基于ML的TBI结果的预测性能。