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钓鱼捕获：评估具有进化和机器学习的基因模型
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气候变化和经济发展对小型孢子的捕获的影响
海洋捕获«雪橇对于数亿人来说是必不可少的（https://doi.org/10.1016/j.eap.2022.11.012），数以亿美元的薪水和数十亿人的营养，在全球社会社会经济发展和食品和食品和食品和食品安全中起着重要作用。世界上有超过30亿人的每日动物蛋白质的20％（https://doi.org/10.1038/s41558-023-01823-0）从«SH中获得，有些国家消耗50％或更多。每年的全球商业捕捞量约为8000万吨，其中三分之一用于«Shmeal和«SH石油生产，约有75％的«Shmeal来自小型Pelagic«SH。小型Pelagic«Sheries代表了全球商业捕捞量的最大细分市场（https://doi.org/10.4060/cc0461en），占总捕获量的30％。
Vandevelde，Eric D.Chris Whittaker 碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项 Martie Kutscher ClarkChris Whittaker碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项Martie Kutscher Clark
Martie以她能够处理新兴技术引起的新法律问题的能力而闻名，并提供了预期未来风险的战略顾问。她在将复杂的技术概念提炼成清晰，有说服力的论点方面使她成为了人们的追求 - 在需要对法院和事务调查员的复杂技术进行细微的解释的情况下，她的结果驱动的焦点和战略方法使她成为了塞里康谷（Silicon Valley）的许多知名公司的信任倡导者和顾问。
阿尔茨海默氏症的研究：被捕获的超级主架
已知错误折叠的淀粉样蛋白β蛋白的化学组成。以前尚不清楚蛋白质构建块如何组合在一起形成第二代纤维及其形状和结构的机制。“常规方法，例如基于染色技术的方法，可以改变蛋白质的形态和吸附位点，以便无法以自然形式进行分析。” Nirmalraj说。
Hassan，Zain Trattner，Todd J. Waldmann，Frances Vandevelde，Eric D. Chris Whittaker 碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项 Martie Kutscher Clark
利用她的国际经验以及对快速发展与AI相关的全球法律和政策框架以及新兴监管期望的深入了解，Frances还担任客户的战略顾问，以开发AI相关的产品和服务，包括大型机器学习模型，配音助手，自动驾驶汽车，自动驾驶汽车和面部识别，面部识别和AR/VR。她帮助客户浏览产品设计问题和启动，政策的制定和实施以及负责任的公司治理机制，行业最佳实践和技术标准以及风险缓解策略。
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Zain于2020年获得休斯顿大学法律中心的J.D. Magna cum Laude，在那里他担任《休斯顿法律评论》的文章编辑和能源与环境律师协会的副总裁。他将研究重点放在石油和天然气开发对栖息地破碎和西部脱落式迁移走廊的障碍以及碳固执和气候干预技术对无性鱼类生态学的影响。
捕获人类战略决策的复杂性
了解人们在战略环境中的行为如何 - 根据自己对他人行为的期望做出决定 - 在行为科学中是一个长期存在的问题。我们在两人矩阵游戏中初次玩游戏的背景下进行了战略决策的最大研究，分析了超过2,400多个程序生成的游戏的90,000多个人类决策，这些游戏比以前的数据集更宽。我们表明，对这些数据训练的深层神经网络比领导战略行为理论更好地预测了人们的选择，这表明存在这些理论并未解释的系统变化。然后，我们修改网络以产生一种新的，可解释的行为模型，揭示原始网络对人的了解：他们最佳响应的能力和推理他人的能力取决于单个游戏的复杂性。这种上下文依赖性对于解释与战略决策中的理性纳什均衡，响应时间和不确定性的偏差至关重要。更广泛地说，我们的结果表明，如何在预测之外应用机器学习，以进一步帮助产生对复杂人类行为的新解释。
Andy Sears-Black Brody，Anne Y. Polka，Michael M. Hassan，Zain Trattner，Todd J. Waldmann，Frances Vandevelde，Eric D. Chris Whittaker 碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项 Martie Kutscher Clark
DOW化学公司与沙特阿美的合资企业进行了105亿美元的财务和商业重组，与沙特阿拉伯的200亿美元世界规模综合化学化学综合体（包括氨产量）有关。该项目涉及大量的ECA，包括K-Exim，K-当然，Hermes，US-Ex-IM和UKEF，30多家商业银行和多个伊斯兰巨头。在2021年的Ijglobal Awards上授予年度MENA石化协议。
毫米人类表面捕获以分钟为单位
从多个图像中详细的人体表面捕获是许多3D生产，分析和传输任务的重要组成部分。但在实际时间内产生毫米的精度3D模型，并实际上在现实世界中捕获环境中验证其3D准确性，由于缺乏这些目标的特定方法和数据，因此仍然是主要的挑战。我们为此提出了两项互补贡献。第一个是一种高度可扩展的神经表面辐射场方法，能够通过构造实现毫米的精度，同时证明了高计算和记忆效率。第二个是一个新颖的数据集，MVMannequin，它是用高分辨率手持3D扫描仪捕获的衣服人体模型几何形状，并配对校准的多视图图像，可以验证毫米的准确性要求。尽管我们的方法可以产生如此高的密度和精确的几何形状，但我们显示了神经表面管道的侵略性稀疏和优化，只需使用几个GB的GPU存储器在计算时间内进行估算，同时允许实时毫秒的神经渲染。根据我们的框架和数据集，我们表明我们的方法在不到3分钟的训练时间内就可以达到77％的积分准确性和完整性，并具有68个观点。
微藻的隐藏潜力：可持续碳捕获和行业的关键
“将石墨材料塑造成高级应用的复杂几何形状，一直是一个关键挑战，限制了其广泛采用。”滑铁卢化学工程系教授Milad Kamkar博士说。“使用我们提出的方法，我们可以将3D-Print石墨烯变成任何形状。”