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World File Search System稀少
CSC/土壤计划
ALL AREAS SUBJECT TO CLEARING AND GRADING THAT HAVE NOT BEEN COVERED BY IMPERVIOUS SURFACE, INCORPORATED INTO A DRAINAGE FACILITY, OR ENGINEERED AS STRUCTURAL FILL OR SLOPE SHALL, AT PROJECT COMPLETION, DEMONSTRATE THE FOLLOWING: • A TOPSOIL LAYER WITH A MINIMUM ORGANIC MATTER CONTENT OF 10% DRY WEIGHT IN PLANTING BEDS, AND 5% ORGANIC MATTER CONTENT IN TURF AREAS, AND A PH FROM 6.0 TO 8.0 OR MATCHING THE PH OF THE UNDISTURBED SOIL.表层土层的最小深度应为八英寸，除非树根限制深度。•在表层土层下方的地下土壤应至少稀少4英寸，并在上部材料的某些掺入中，以避免在可行的情况下进行分层层。•覆盖有2英寸的有机材料的覆盖床•使用堆肥和其他材料满足2012/2014年生态手册中列出的要求。
气候战略路线图 — 2022 年
衡量投资组合的温室气体强度是一项复杂且不断发展的工作。温室气体数据仍然稀少，但了解我们的气候风险敞口并让投资组合公司参与脱碳机会的需求迫在眉睫。这些需求促使 PSP Investments 开发并实施了绿色资产分类法，我们用它来量化我们投资组合的温室气体排放敞口，以设定我们的基准。绿色资产分类法还使我们能够跟踪公司和投资组合随时间变化的温室气体。这使我们能够监控目标的进展情况，为我们的投资组合决策提供信息，并提供信息以促进与投资组合公司的合作。有关绿色资产分类法的更多信息，请访问我们的网站。
二次正规化线性程序的定量收敛
具有二次正则化的线性程序由于其在最佳运输方面的应用而引起了新的兴趣：与熵正则化不同，平方惩罚导致最佳运输耦合的近似值稀少。众所周知，当正则化参数趋于零时，在任何多层层上的四个正规化线性程序的解会收敛到线性程序的最小值解决方案。但是，该结果仅是定性的。我们的主要结果通过指定正规化参数的确切阈值来量化收敛性，然后正则化解决方案还求解线性程序。此外，我们在阈值之前绑定了调节解的次优性。这些结果与大规模正规化制度的收敛速率相辅相成。我们将一般结果应用于最佳传输的设置，在那里我们阐明了阈值和次级次要性如何取决于数据点的数量。
农业计算机视觉数据集调查
摘要：在农业研究中，最近的计算机视觉（CV）工作的数量激增。但与一般简历研究不同，大型高质量的公共数据集可稀少。这可以部分归因于不同农业任务，农作物和环境以及数据收集的复杂性之间的高变异性，但也受许多作者发布数据集的沉默影响。这以及缺乏广泛使用的农业数据存储库，是有影响力的因素，阻碍了对农业的CV进行研究以及在通用CV研究中使用农业数据的使用。在本调查中，我们提供了大量在字段上拍摄的图像的高质量数据集。总体而言，我们找到了45个数据集，这些数据集在本文中以及项目网站上的在线目录中列出：https：// smartfarm- inglab.github.github.io/field_dataset_survey/。
阿拉斯加标准 - 迈克·邓利维
数千年来，阿拉斯加的原住民利用该州丰富的自然资源（包括水和土地）来养活自己和社区。阿拉斯加原住民人口稀少，再加上极端的天气条件和恶劣的地形，随着时间的推移，这些部落在阿拉斯加建州之前就掌握了生存实践和资源管理方面的专业知识。该州的建州文件——《建州契约》和《阿拉斯加宪法》——整合了这些早期的经验，为将该州确立为资源开发州并将其作为建州的核心原则奠定了基础。1 例如，《阿拉斯加宪法》第 8 条第 4 款明确规定了“持续产量原则”，即管理自然资源的收获或消费以维持和加强其对子孙后代的使用的做法。将这一原则编入阿拉斯加的建州文件是可持续性和负责任的资源开发概念早已融入阿拉斯加人实践的众多例子之一。
多模式共学习：挑战，与...
使用多种模式的多模式深度学习系统，例如文本，图像，音频，视频等，表现出比单个模式（即单峰）系统更好的性能。多模式机器学习涉及多个方面：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。在多模式机器学习的当前状态下，假设是在训练和测试时间内都存在所有模式，对齐和无声。然而，在实际的任务中，通常可以观察到缺少一种或多种方式，嘈杂，缺乏带注释的数据，具有不可靠的标签，并且在培训或测试中稀少，并且两者兼而有之。这一挑战是通过称为多模式共学习的学习范式来解决的。（资源贫乏）模式的建模是通过利用知识传递（包括其表示形式和预测模型）之间知识转移来帮助（资源丰富）模态来帮助的。
引用 (APA)：Hameed, Z.、Hashemi Toghroljerdi, S. 和 Træholt, C. (2021)。基于人工智能的预测在可再生能源电力平衡市场中的应用。2021 年 IEEE 国际工业技术会议论文集 (第 579-584 页)。IEEE。 https://doi.org/10.1109/ICIT46573.2021.9453469
摘要 — 日益增长的环境问题正在将更多的可再生能源整合到电力系统中。这种增长带来了发电的不确定性，使维持供需平衡变得具有挑战性。为了避免平衡问题和随之而来的稳定性问题，需要更好的预测模型，因为传统技术还不足以应对这些新挑战。因此，基于人工智能 (AI) 的预测技术在电力市场领域获得了潜在的认可。本文旨在研究人工智能在电力平衡市场 (EBM) 中价格预测应用的最新进展。以前在这方面的研究重点是日前市场，而针对 EBM 的研究相当稀少。本文展示了基于人工智能的预测如何支持 EBM 建模，从而实现更安全的分布式技术电网集成。我们还调查了经纪人和客户等市场参与者从此类预测中获得的收益。
聚变行业供应链：
业界很清楚，目前媒体对氚供应的担忧是基于对聚变技术和氚增殖能力的误解。尽管目前世界上的氚资源非常稀少，但每家将使用氚的聚变公司都计划在扩大规模后在聚变发电厂中生成氚：氚增殖是聚变试验工厂需要展示的一项关键技术。尽管氚并非天然存在，但加拿大和其他地方的核电站可以以高价出售氚。如果没有市场需求，随着这些发电厂的关闭，未来几十年的供应量将会下降。出于实验目的，需要氚的公司现在正在与现有供应商签订合同，以支持他们的实验活动，尤其是那些将氚作为副产品生产的核电站。然而，到公司开始建造试验工厂时，每家公司都必须计划在其发电厂中增殖氚，方法是将聚变反应中产生的中子与聚变核心周围的锂相互作用。
打造能源社区——公平转型地区的工具包
本工具包将作为地方和区域政策制定者及其他相关从业人员的指南，尤其是在 JTF 地区（无论是碳密集型还是煤炭+开采型），帮助他们了解能源社区如何以及是否能够通过建立本地可再生能源供应来增强当地社会凝聚力和潜在价值创造。它旨在将能源社区提供的机会置于社会/能源正义的更大考虑中，并旨在传达一种理解，即在正在进行的公正转型的背景下，何时促进某些类型的能源社区是有意义的，以及何时这样做不太有意义的想法。整个文件强调了在 JTF 地区具有很高可复制潜力的能源社区模式的良好实践。JTF 地区（希腊地区除外）的能源社区仍然非常稀少，因此本工具包还涉及 JTF 地区以外的整个欧洲的现有能源社区。
使用双晶体偏转器
对液体表面和界面处发生在原子和分子水平上发生的过程的研究对于基本表面科学以及物理，化学和生物学中的实际应用至关重要（Pershan，2014; Dong etel。，2018年； Zuraiqi等。，2020年；他等人。，2021; Allioux等。，2022）。但是，在需要亚纳米精度时，基于同步加速器的X射线散射的实验方法使这些现象稀少，从而使基于同步加速器的X射线散射成为主要的选择。高强度的同步X射线梁，它们的高度紧凑的束尺寸和非常低的差异启用了以下时间分辨率的原位和操作实验，这对于标准的实验室X射线源是不可能的。最近对欧洲同步加速器辐射设施（ESRF）的升级允许使用具有前所未有的参数的极亮X射线源（EB）进行非常苛刻的实验（Raimondi，2016）。