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看不见，脑海？最大程度地减少全国可再生能源系统可见性的成本
减轻与气候变化相关的极端38事件的强化[1-3]的关键组成部分是替代具有可持续的，低碳，39可再生能源的常规化石燃料。尽管由于强烈降低了40个on-o shore风的成本[4-6]以及太阳能[7，8]，但它们的经济竞争力[7，8]，但目前的增长41可再生能源的动态并不能使1.5°C C兼容的风景1.5°C兼容的风景42 [9]。在欧洲，尤其是德国，经过数年创纪录的能力扩大，由于对44种这些技术，尤其是风力发电的社会反对，最近有43个增长率急剧下降[5，10，11]。45造成岸风的构造越来越多地与当地的股份-46个持有人[12，13]相反，涡轮机对景观的视觉影响是47个主要问题[14-21]。尤其是，涡轮机的安装在景观48中被拒绝，其审美质量高，而它们在不太美丽的景观中更加接受49 [22-27]。太阳能通常对景观的影响较小[28]，而导致50个公众反对[29，30]，但视觉影响尤其是大规模光伏51（PV）系统的视觉影响[31]，在特定地区，在特定地区，对立的对立比对风的强烈52 [32]。以及其他外部性，例如噪音，对野生动植物53的威胁以及房地产价格下跌，可再生技术的视觉影响似乎对与工厂距离增加的当地居民减少了54 [26，33 - 35]。55减轻和评估可再生能源项目中的视觉景观影响56的主要计划方法是可见性分析[36，37]。可见性分析可以通过多种方式进行57，包括从观察肛门58 YSIS，3D模拟和光峰[38，39]产生的可见性图。但是，当规划项目59在大空间尺度上（即区域或国家）时，上述方法不能很好地使用60。在观看计算的情况下，其原因是61分析是基于视线测试[40]，该测试是从62个检查项目的角度进行的。因此，所有检查项目的确切位置必须首先确定63，这是不可能的，而这些项目64的位置仍在调查中。因此，到目前为止，将可见性分析用于规划65限于小型空间量表[41 - 45]或影响评估[46，47]。然而，可以通过逆转其67个设置，即，从景观区域的角度进行分析来克服66个常规视图分析的缺点，而不是从检查项目的角度来保护68个区域。这69个相反的视图评估可以扩展到可再生70能源部署的大规模计划[48]，并将在本研究中使用。71鉴于以前的可见性分析局限
捍卫未知的：探索强化学习代理在现实，看不见的网络中的部署
摘要越来越多的网络模拟器为探索和应用最先进的算法开放了机会，以了解和衡量众多领域此类技术的能力。在这方面，最近发布的打哈欠泰坦是网络网络场景的简单化但不太详细的一个例子，可以通过强化学习算法来训练代理，并衡量其试图停止感染的有效性。在本文中，我们探讨了不同的强化学习算法如何导致不同示例和现实网络中各种代理的培训。我们评估了如何在一组网络中部署此类代理，尤其关注代理在探索具有复杂起始状态的网络，连接节点和不同级别挑战级别的路线数量的增加，旨在评估现实网络中从未见过的部署性能。
自然价值不在我们的经济体系中。它在经济学中是看不见的，而且由于没有动力去保护它的价值，大多数经济体
英国各地的生活水平差异比大多数其他经合组织国家更大。英格兰东北部、中部和西北部、威尔士东南部和英格兰西南部的农村、沿海和后工业化地区的生活水平都很低。32 缺乏投资加剧了这种地区差异。然而，其中许多地区也拥有大量正在退化的自然资产。投资恢复这些地区的自然资本将为当地带来经济价值，因为农民和土地所有者的收入可能会增加。例如，如果改革农业补贴，高地农民在三分之二的土地上种植林地，其余土地放牧，他们的收入可以提高 50%。33 通过发展自然市场来支持私人投资将增加投资不足地区的经济机会。
五年级 科学
物质的结构和性质 任何类型的物质都可以细分为小到看不见的粒子，但即使如此，物质仍然存在，可以通过其他方式检测。一个模型表明，气体是由小到看不见的物质粒子组成的，这些粒子在空间中自由移动，这可以解释许多观察结果，包括沸水、气球的膨胀和形状，以及空气对较大粒子或物体的影响。（UE.PS1A.a） 物质是占据空间并具有质量的任何事物。我们周围的一切（物质）都是由小到看不见的粒子组成的。可以使用模型来了解这些微小的粒子。看不见的物质可以通过其他方式检测。 气体（空气）有质量并占据空间。小到看不见的气体（空气）粒子会影响较大的粒子和物体。气体粒子在空间中自由移动，直到它们撞上阻止它们进一步移动的物质，从而将气体困住（例如，空气给篮球充气，膨胀的气球）。
使用手腕识别基于手动的微型活动 -
摘要。零射击学习（ZSL）是一种机器学习范式，使模型能够从培训期间未遇到的类中识别和分类数据。这种方法在识别标记数据受到限制的活动方面尤其重要，允许模型通过利用所见活动的语义知识来识别新的，看不见的活动。在本文中，我们探讨了ZSL使用句子 - 伯特（S-bert）用于语义式床位和变异自动编码器（VAE）的功效，以弥合可见阶级和看不见的类之间的差距。我们的方法利用腕部惯性的惯性事件来捕获活动数据，并采用S-Bert生成偶然的嵌入，以促进可见和看不见的活动之间知识的转移。评估是在包含三个看见和三个看不见的活动类别的数据集上进行的，平均持续时间为2秒，三个看见和三个看不见的活动类别，平均持续时间为7秒。结果表明，在识别看不见的活动时表现出了有希望的表现，平均持续时间为7秒的活动的准确性为0.84，而活动的平均持续时间为0.66，平均持续时间为2秒。这突出了ZSL对增强活动识别系统的潜力，这对于在医疗保健，人类计算机互动和智能环境等领域的应用至关重要，在这些领域中，识别广泛的活动至关重要。
郁金香 - 一种基于变压器的无监督语言模型，用于相互作用的肽和T细胞受体，它概括为看不见的表位
摘要 - 单个频率 - 量子（SFQ）数字电路主要基于依赖可靠的基础过程的单元，这些过程利用超导地面平面作为活动元件和微带线互连的参考。与二进制信息相关的磁性弹力H / 2 E的量子对应于需要在太空中定位的磁场能量密度，以限制相邻细胞之间的相互作用。换句话说，除非在设计阶段仔细考虑电路，否则相互电感会损害正确的行为。我们对约瑟夫森传输线（JTL）细胞进行了广泛的研究，并具有不同的地面平面和偏置垫的不同地理配置。我们发现使用电感的使用有时会遵循远离直觉告诉的路径，这可能导致非优化的设计。在本文中，我们强调由于存在外部或内部磁场而引起的局限性。然后，我们将获得的性能与具有优化几何形状的性能进行了比较，从设计阶段考虑了磁场的存在。
几乎没有学习者在AI生成的图像检测中概括
在深入了解这些局限性之后，我们基于几乎没有学习的学习来实现独特的方案，以使它们过度进行并设计一个综合模型，以验证解决方案的功效。我们首先指出当前的AI生成的图像检测是域的概括任务。先前的研究致力于找到对所有生成图像有效的复合指标。但是，他们忽略了来自不同领域的数据之间的显着区别。我们观察到，在许多现实世界中，实际上可以获得看不见的图像。基于这一事实，通过使用来自看不见的域中的相对几个样本，可以将复杂的任务转换为一个稍微简单的一个称为少量分类的任务。因此，我们可以从这些样品中提取丰富的域信息，并使用它来跨越看不见的数据进行概括。
超越属性的原始概念 - 对象组成学习
从所见的属性 - 对象对学习以概括为未看到的组合物，已在组合零拍学习（CZSL）中进行了广泛的研究。但是，CZSL设置仍然仅限于看到的属性和对象，并且不能概括地看不见的概念及其组成。为了克服这一局限性，我们提出了一项新任务，开放的词汇 - 组成零 - 折射学习（OV-CZSL），其中评估了未看到的属性，对象和看不见的组成。表明OV-CZSL是一个具有挑战性但可解决的问题，我们提出了基于存在的数据集MIT态的三个新基准（Isela，Lim和Adelson 2015），C-GQA（Mancini等人（Mancini等）（Mancini等人）2022）和vaw-czsl（Saini，Pham和Shrivastava 2022; Pham等人2021），以及新的基准和评估设置。我们将语言嵌入和外部词汇与我们新颖的邻里扩展损失一起使用，以允许任何方法学习观察和看不见的原始物之间的语义相关性。
