第D节:在任何诉讼,诉讼或程序中的举证责任,我们声称由于任何适用的排除,政策不涵盖任何损失,证明该政策涵盖的损失的负担应在您身上或其他索赔人。E节:取消我们有权随时取消此政策,如果我们自行决定取消:(i)本保险的整个投资组合; (ii)本保险的特定计划类型;和/或(iii)为特定被保险人组的保险,通过在最后已知的地址向被保险人书面通知30天。 f节:合同(第三方权利)2001年法案保存,除非与负责本政策下授予的任何福利的新加坡法律相反,或者在另外规定的情况下,不是本政策当事方的人,没有根据2001年的合同(第三方权利)规定执行本政策的任何权利。 尽管在本政策中有任何事情,但任何差异(包括任何释放或妥协的任何责任)或终止本政策的任何第三方(包括被保险人)的同意。 g节:货币我们要支付的款项应按照政策时间表显示的货币为单位。E节:取消我们有权随时取消此政策,如果我们自行决定取消:(i)本保险的整个投资组合; (ii)本保险的特定计划类型;和/或(iii)为特定被保险人组的保险,通过在最后已知的地址向被保险人书面通知30天。f节:合同(第三方权利)2001年法案保存,除非与负责本政策下授予的任何福利的新加坡法律相反,或者在另外规定的情况下,不是本政策当事方的人,没有根据2001年的合同(第三方权利)规定执行本政策的任何权利。尽管在本政策中有任何事情,但任何差异(包括任何释放或妥协的任何责任)或终止本政策的任何第三方(包括被保险人)的同意。g节:货币我们要支付的款项应按照政策时间表显示的货币为单位。h h h:法律诉讼:法律或公平行动均不得提起在本政策后60天到期之前根据本政策要求提出索赔证明,除非我们同意,否则除非在政策要求索赔证明以外,否则除非我们同意撰写索赔证明,否则该行动均不得提出。
•成功提交后,提交的作者将收到一封确认电子邮件,其中包含附加的摘要作为PDF文件。如果未收到,请检查垃圾或垃圾邮件文件夹。如果无法找到确认电子邮件,请联系aiac21@arinexgroup.com。•由于任何原因,不应重新提交摘要。•作者可以通过返回其Arinex一个帐户并选择“提交”来查看或编辑摘要。可以对摘要进行编辑,直到审查过程开始。•抽象提交的结果将在8月16日星期五通过电子邮件发送。
为了人类的运气,与小型太阳能相比,太阳能较小。即使这些是个好消息,这也使训练能够建模太阳能活动的机器学习算法具有挑战性。因此,太阳能监视应用程序(包括量)是预测的,因此由于缺乏输入数据而征服。为了克服这个问题,可以利用生成深度学习模型来产生代表太阳活动的合成图像,从而补偿大事件的稀有性。本研究旨在开发一种可以生成太阳的合成图像,具有特定强度的能力。为了实现我们的目标,我们引入了一个脱氧概率模型(DDPM)。我们用SDO航天器上大气图像组件(AIA)仪器进行了精心制作的数据集训练它,该仪器特别是171Å带,该乐队捕获了冠状环,纤维,纤维,浮雕和活动区域的图像。使用Heliophysics事件知识库选择了来自AIA的浮动图像后,采用X射线测量来基于太阳量(a,b,c,m,x)对每个图像进行分类,从而允许对漏水事件进行时间定位。使用群集指标,FRéchetInception距离(FID)和F1分数评估生成模型性能。我们演示了最新的结果,可以产生太阳图像并进行两个使用合成图像的实验。第一个实验训练有监督的分类器以识别这些事件。第二个实验训练基本太阳能是预测指标。我们认为,这只是DDPM与太阳能数据使用的开始。实验证明了其他合成样本对解决不平衡数据集问题的有效性。仍然可以更好地了解太阳能竞赛中的DINOISING DI遇到的概率模型的发电能力是预测,并将其应用于其他深度学习和物理任务,例如AIA到HMI()图像翻译。
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生物多样性的影响和保护措施的好处通常在不同的时间和空间尺度上表现出来。直接影响可能会导致长期损失,而缓解或抵消活动的收益可能需要数年才能实现,这使得确保真正的NNL或NG变得具有挑战性。自然生态系统的可变性和复杂性使建立明确的基准并以科学强大的方式量化损失和收益变得困难。重要的是,国际项目可能跨越一系列生态系统,从森林和湿地到沙漠和海洋,每个生态系统具有独特的生物多样性和生态功能。生态系统的复杂性使评估,监测和减轻影响的影响具有挑战性。此外,不同的生态系统需要不同的管理策略和保护方法,需要对当地生态条件和优先生物多样性价值(PBV)深入了解。使事情变得更具挑战性,现有生物多样性数据的可用性通常在此类领域受到限制,从而导致不完整或有偏见的基线,而这些基线无法代表真正的生物多样性模式和动态(Zizka等,2021)。
开幕词和电动汽车行业简报在这里,布莱恩·恩格尔(Brian Engle)将讨论我们如何继续向EV朝着正确的方向发展,因为该行业面临着2024年以后的挑战。讨论仍将发生的事情,我们如何准备以及我们可以期待前进的障碍。我们如何在看未来
摘要——本研究的目的是:1)开发一种人工智能艺术家助理(AIAA)模型,用于数字艺术教育中的创新数字故事讲述;2)评估 AIAA 模型;3)研究实施模型的结果。样本由两组组成。第一组由五位人工智能、数字艺术和故事讲述领域的专家组成,第二组由 33 名志愿者组成;他们的任务是创作动画故事讲述。研究结果表明,开发的模型由三个元素组成。第一个元素是输入,第二个元素是 AIAA 过程,第三个元素是输出。五位专家对 AIAA 模型的满意度最高(A xˉ A = 4.93,SD = 0.13),适合促进故事讲述。此外,测试该模型的33名志愿者对其给予了高度满意(A xˉA = 3.78,SD = 0.83),认为这样的AIAA模型可以帮助艺术家创作出更好的故事叙述,并在叙述速度和增强故事性的细节方面增强故事叙述的过程。
I. 规则 1. 所有本科 AIAA 分支机构或全体学生会员均有资格并鼓励参加。 2. 必须向 AIAA 学生计划提交 Adobe PDF 格式的报告电子副本。所有材料(包括意向书和最终报告)必须通过 www.aiaa-awards.org 在线提交 - AIAA 不接受任何邮寄到 AIAA 办公室的材料。 3. 报告中必须包含“签名”页,并注明所有参与者(包括教师和项目顾问)及其 AIAA 会员编号。 3. 作为有组织的课堂要求的一部分的设计项目有资格并鼓励参加比赛。提交的设计必须是学生的作品,但指导可以来自教师/项目顾问,并应准确注明。 4. 前三名设计团队将获得证书以表彰他们的成就。奖金视资金情况而定。获奖设计团队将获得证书并在其大学展示,每位团队成员和教师/项目顾问也将获得证书。前三名设计团队的代表将有机会在 AIAA 论坛或会议上展示团队的作品。团队负责自己的旅行安排和会议注册。AIAA 可能会提供少量津贴,具体取决于资金情况。5. 报告不应超过 100 页(总计)双倍行距打字页,排版不应小于 10 pt Times(包括图表、图纸、照片和附录),打印在 8.5 英寸 x 11.0 英寸的纸张上。100 页中最多有五页可以是折页(最大 11 英寸 x 17 英寸)。6. 任何一所学校的学生都可以提交多个设计。团队竞赛每个参赛作品不超过十 (10) 名 AIAA 分支机构或全体学生会员。个人竞赛每个参赛作品只包含一 (1) 名 AIAA 分支机构或全体学生会员。
生成式人工智能 (GenAI) 是人工智能的一个子领域,指的是能够基于学习到的统计模式生成文本、图像和音频等数据的模型(Vaswani 等人,2017 年)。OpenAI 的 ChatGPT 于 2022 年 11 月发布,标志着 GenAI 被公众采用的转折点,在短短几个月内就吸引了超过 1 亿用户(Milmo,2023 年)。微软和谷歌等实体开发的 GenAI 应用程序涵盖多种模式——文本、视觉和音频——并集成到熟悉的教育平台中,这凸显了了解这项技术在教育中的影响的必要性。GenAI 技术在教育领域的日益普及为重新思考和彻底改变现有的教学实践提供了机会。GenAI 正日益成为高等教育 (HE) 话语的一部分,提供教授、评估和吸引学生的新方法。采用这项技术意味着未来的学习者将能够使用全新的工具,以及学习期望的显著差异。
● Jean-Paul Chretien 博士,海军医生,国防高级研究计划局(DARPA)项目经理 ● Surya Ganguli 博士,斯坦福大学应用物理学副教授,神经生物学和电子工程副教授(兼职),人本人工智能研究所(HAI)高级研究员 ● Susan Gregurick 博士,美国国立卫生研究院数据科学副主任兼数据科学战略办公室主任 ● Michael Jordan 博士,加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学杰出教授、统计学教授 Pehong Chen 先生 ● James Swanson 先生,强生公司执行副总裁兼首席信息官