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如果增加能源储存有助于解决气候变化呢？
可再生能源是一种可持续资源，可以自然更新或自我补充。常见能源包括风能、太阳能、地热能、水力发电、生物质能和沼气。据估计，2018 年至 2050 年间，全球可再生能源在发电中的份额将从 25% 增加到 86%，其中大部分增长来自风能和太阳能。在欧盟，欧盟 28 国电力结构中仍有 60% 以上必须实现可再生能源，预计进一步实现电气化。然而，一个主要障碍阻碍了可再生能源在电网中的渗透：风力涡轮机和太阳能电池板具有可变或间歇性的特性（例如，它们依赖于天气和气候条件），因此无法根据电网运营商的要求“按需”编程以满足市场需求，这与它们将取代的大多数化石燃料发电厂不同。电网需要在生产和需求之间保持永久平衡。因此，增加可再生能源在电网中的份额是一项持续的挑战。
VMware有助于创建明天的可持续通信网络
最近，VMware开发了一种基于流量的节能Rapp，目前正在与几个CSP客户进行试用。RAPP监视整个网络上的流量负载，然后在没有流量进行时闲置或关闭单元站点的扇区。当流量轻（例如晚上）时，RAPP会在网络容量层中停用某些单元，以减少能源消耗和浪费，同时保留覆盖层。然后，随着流量的增加，RAPP逐渐重新激活了容量层。一些RAN设备提供商如今通过软件功能提供了类似的功能，但是这些更改只能在特定的时间间隔内激活。使用VMware的基于流量的RAN节省能源Rapp，CSP几乎可以连续实时采用这些智能功率干预措施。
新电子陷阱可能有助于量子计算机
克里斯·梦露（Chris Monroe）曾与基于离子的Qubits合作从事量子计算设备，他说，这项工作是“引人注目的”，但强调，在成为可行的技术之前，“未来还有很多剩余的挑战”。电子只有一个内部的“旋钮”（他们的旋转），而不会像离子状态一样，用激光束进行读写操作，无法通过激光束进行操纵。但是，哈夫纳说，为此而不是激光使用基于芯片的磁性操作实际上可以简化技术。Monroe补充说，将电子系统的元素与被困离子的元素结合在一起意味着电子量子位“希望可以采用两者中最好的”。
优先考虑健康如何有助于重建经济
2. 投资健康，增强抵御力 新冠肺炎疫情对患有基础疾病的人打击最大，例如，糖尿病、高血压、慢性阻塞性肺病和肥胖症在世界大多数经济体中都很常见，这些疾病与新冠肺炎的高风险相关（图 1）。3 通过利用今天所掌握的知识，我们可以改善世界人口的健康状况，这不仅可以增强对未来疫情的抵御力，还可以大大改善数百万每天饱受慢性疾病折磨的人的生活质量。在我们的研究中，我们调查了近 200 个国家面临的健康挑战，发现行之有效的干预措施（采取健康行为、扩大初级保健机会和提高服药依从性等行动或计划）可以在 20 年内将全球疾病负担减少 40%。
机器学习分析的因素有助于糖尿病发育
摘要：糖尿病是一种慢性病，会影响人体处理血糖的方式。早期诊断和糖尿病的治疗对于预防这些并发症至关重要。机器学习（ML）技术提供了一种有效的手段，可以通过识别关键风险因素和开发预测模型来准确诊断糖尿病。在这项研究中，我们评估了四个糖尿病预测数据集上11毫升算法的性能，考虑到前2个，前3个属性和所有属性。通过k折的交叉验证，我们确保可靠且可推广的结果。我们使用一组标准评估指标，例如准确性，精度，召回，F1得分和接收器操作特征曲线（ROC_ AUC）。我们的分析旨在确定最佳功能数量，并评估性能如何随着功能增加而变化。值得注意的是，一些ML分类器仅使用前2或3个功能实现令人满意的分类和预测能力。此外，跨算法的不同数据集性能强调了评估多个模型以识别最合适的模型的必要性。这些发现可以创建可靠的模型，从而通过利用有效的算法和相关特征来增强患者的结果。
感知有助于计划：促进多阶段车道 -
摘要 - 在计划自动驾驶时，要考虑基本的交通元素，例如车道，相互作用，交通法规和动态代理，这一点至关重要。但是，他们经常被传统的端到端计划方法所忽视，这可能导致效率低下和不遵守交通法规。在这项工作中，我们努力将这些元素的感知整合到计划任务中。为此，我们提出了感知有助于计划（PHP），这是一个新颖的框架，可将车道级别的计划与知觉调和。此集成确保计划本质上与流量限制一致，从而促进安全有效的驾驶。具体来说，PHP考虑了两条车道边缘在Bird's Eye View（BEV）中的位置，以及与车道交叉路口，车道方向和车道占用相关的属性。在算法设计中，该过程始于编码多相机图像的变压器以提取上述特征并预测车道级别的感知结果。接下来，分层功能早期融合模块完善了预测计划属性的功能。最后，一个特定的解释器利用了一个晚期融合过程，旨在整合车道级别的感知和计划信息，最终导致生成车辆控制信号。在三个CARLA基准上进行的实验显示，与现有算法分别达到27.20％，33.47％和15.54％的驾驶得分的显着提高，分别实现了最新性能，系统运行高达22.57 fps。
案例研究/PALL解决方案有助于关闭废物回收...
对可持续和可行能源的需求不断增长，这推动了全球热解油市场。热解植物在没有氧气的情况下在非常高的温度下焚化废物，从废物塑料，聚合物，生物量以及废物橡胶和轮胎等来源获得热解油。由于其高热量价值，热解油可以用作工业燃料，以替代炉油或其他工业燃料。
扩散反馈有助于剪辑查看更好的
对比性语言图像预训练（剪辑），它擅长于跨领域和模态提取开放世界的表示，已成为各种愿景和多模式任务的基础。然而，最近的研究表明，剪辑具有严重的视觉缺陷，例如几乎无法区分方向，数量，颜色，结构等。这些视觉缺点还限制了剪辑上构建的多模式大语模型（MLLM）的感知能力。主要原因可能是由于缺乏文本的独特性和图像的多样性，用于训练剪辑的图像文本对固有地存在偏差。在这项工作中，我们为剪辑模型提供了一种简单的培训方法，该方法在很大程度上通过自我监督的扩散过程克服了其视觉缺陷。我们介绍了Diva，该Diva使用Di Flupusion模型作为vrip ssistant的v。具体来说，Diva利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化剪辑表示，仅具有图像（没有相应的文本）。我们证明，Diva提高了夹在具有挑战性的MMVP-VLM基准上的表现，该基准在很大程度上评估了细粒度的视觉能力（例如g。，3-7％↑），并在多模式理解和分割任务上增强了MLLM和视觉模型的性能。对29个图像分类和检索基准测试的广泛评估证实，我们的框架保留了夹子强的零击功能。该代码将在https://github.com/baaivision/diva上找到。