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Adafruit Max17048 Lipoly / Liion燃油表和电池监视器< / div>
为了使您快速前进，我们在Stemma Qt form form（https://adafru.it/lbq）中启动了定制的PCB，使其易于与之接口。两侧的Stemma Qt连接器（https://adafru.it/jqb）与SparkFun Qwiic（https://adafru.it.it/fpw）I2C连接器兼容。这使您可以在开发板和Max17048之间建立无焊接连接，或使用兼容的电缆（https：// adafru.it/jnb）与其他各种其他传感器和配件链接。不包括QT电缆，但我们在商店中有多种多样（https：// adafru.it.it/17ve）
明智的帮助：在家庭中积极主动和自适应机器人帮助的战略对手建模
尽管在日常任务中对弱势群体（例如，老年人，儿童和残疾人）的辅助技术有很大的需求，但对高级AID辅助解决方案的研究确实满足了他们的各种需求，这仍然很少。传统的人机互动任务通常需要机器来简单地帮助您对人类能力和感觉的细微差别，例如他们进行实践和学习的机会，自我改善感和自尊心。解决这一差距时，我们定义了一个关键而新颖的挑战智能帮助，旨在为各种残疾人的人提供积极主动而自适应的支持，并在各种任务和环境中提供动态目标。为了确定这一挑战，我们利用AI2- [32]来构建一个新的互动3D实体家庭环境，以完成智能帮助任务。我们采用了一个创新的对手建模模块，该模块对主要代理的能力和目标有细微的理解，以优化辅助代理人的帮助政策。严格的实验验证了我们的模型组件的功效，并显示了我们整体方法与已建立基线的优越性。我们的发现说明了AI所辅助机器人在改善弱势群体的福祉方面的潜力。
大型语言模型策略适应到处驾驶
将驾驶行为适应新的环境，库斯和法律是自主驾驶中的一个长期问题，排除了澳大利亚车辆（AVS）的广泛部署。在本文中，我们提出了LLADA，这是一种简单而强大的工具，它使人类驾驶员和自动驾驶汽车都可以通过调整其任务和动作计划来在新的地方进行访问规则，从而在任何地方开车。llada通过利用大型语言模型（LLMS）在解释本地驾驶员手册中的流量规则方面的令人印象深刻的零弹性可推广性来实现这一目标。通过广泛的用户研究，我们表明LLADA的说明可用于消除野外野外未受的情况。我们还展示了LLADA在现实世界数据集中适应AV运动计划策略的能力； Llada优于我们所有指标的基线计划。请查看我们的网站以获取更多详细信息：Llada。
Adafruit HUZZAH32-ESP32 Feather
240 MHz 双核 Tensilica LX6 微控制器，具有 600 DMIPS 集成 520 KB SRAM 集成 802.11b/g/n HT40 Wi-Fi 收发器、基带、堆栈和 LWIP 集成双模蓝牙（经典和 BLE） 4 MByte 闪存 板载 PCB 天线 超低噪声模拟放大器 霍尔传感器 10x 电容式触摸接口 32 kHz 晶体振荡器 3 x UART（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置两个，一个 UART 用于引导加载/调试） 3 x SPI（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置一个） 2 x I2C（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置一个） 12 x ADC 输入通道 2 x I2S 音频 2 x DAC 每个 GPIO 引脚上可用的 PWM/定时器输入/输出 带有 32 kB TRAX 缓冲区的 OpenOCD 调试接口 SDIO主/辅 50 MHz SD 卡接口支持
统计自适应傅里叶分解 (SAFD)
摘要：本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解（SAFD）。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist（TM）系统为训练集建立学习模型，在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法，它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统，引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来，其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先，在学习过程中会自动检测和提取特征。其次，所有参数都由算法自动选择。最后，将学习到的特征以数学形式表示出来，并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明，该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
![环境保护（海倾销）修正案（使用新技术来应对气候变化）2023年法案[规定]](/simg/8/8f8b329dbe40e08baa57c820a74468f89fc0f10f.webp)
环境保护（海倾销）修正案（使用新技术来应对气候变化）2023年法案[规定]
1。认识到LGA的财务可持续性是对他们的主要风险，破坏了他们计划和应对气候影响的能力。这应包括在国家气候风险评估和适应计划过程中。这些风险包括：a）能够吸引和保留具有所需技能和经验的员工b）维护和建立弹性的本地基础设施的能力。2。将澳大利亚社区之间的气候变化脆弱性包括在LGA 2的未来融资中。气候变化风险在LGA之间有所不同的一个原因是现有的非气候脆弱性，这在农村和偏远社区中尤为明显（如国家气候风险评估第一份通行证报告所述）。3。避免在地方政府的气候变化改编的短期和基于项目的资金中，因为它是劳动密集型的，可以防止长期计划，并对雇用和保留员工的条款和条件产生影响。
适应植物表型的视觉基础模型
基础模型是对大量数据进行预训练的大型模型。通常可以以最小的努力来适应各种下游任务。但是，由于基础模型通常是在从互联网中提出的图像或文本上进行预培训的，因此它们在植物表型等植物域中的性能受到质疑。此外，完全调整基础模型是耗时的，需要高计算能力。本文研究了植物表型设置和任务的基础模型的有效适应。我们对三个基础模型（MAE，Dino和Dinov2）进行了大量实验，对三个必需的植物表型任务：叶子计数，实例阶段和疾病分类。特别是，预先训练的骨干被冷冻，同时评估了两种不同的调整方法，即适配器调整（使用lora）和解码器调整。实验结果表明，基础模型可以充分地适应植物表型任务，从而产生与针对每个任务的最先进的模型（SOTA）模型相似的性能。尽管在不同任务上表现出很高的传递能力，但在某些情况下，精细调整的基础模型的表现比SOTA任务特定的模型稍差，这需要进一步研究。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
计划气候变化改编计划
国家气候政策立场建立了“到2050年实现竞争性，低碳，气候富裕和环境可持续经济的基本国家目标”。它将国家适应框架（NAF）确定为阐明战略政策环境的关键支柱，目的是通过将适应性措施纳入适当的投资计划，以确保采取和实施适当的投资计划，并在适当的地方进行适当的投资，以管理和管理部门和当地易受气候变化的影响。NAF通过确定一项措施来确保气候验证考虑因素已完全融入爱尔兰2040年国家规划框架，该计划在该项目下，国家发展计划和所有新的OPW资助的洪水救济计划。