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[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习
持续学习（CL）构成了深层神经网络（DNN）的重大挑战，这是由于灾难性的忘记在引入新的任务时对先前获得的任务的灾难性忘记。人类在学习和适应新任务的情况下擅长而无需忘记，这是通过大脑中的融合学习系统归因于抽象体验的彩排的能力。这项研究旨在复制和验证Birt的发现，Birt的发现是一种新型方法，利用视觉变压器来增强表示练习的代表性，以进行持续学习。birt在视觉变压器的各个阶段引入了建设性噪声，并与工作模型的指数移动平均值（以减轻过度拟合并增强鲁棒性）相加。通过复制Birt的方法，我们试图验证其声称的改善，比传统的原始图像排练和香草代表对几个具有挑战性的CLENCHM分析进行排练。此外，这项研究还研究了Birt对自然和对抗性腐败的记忆效率和稳健性，旨在增强其实际适用性。复制将提供对原始论文中介绍的思想的可这种可总合性和普遍性的关键见解。
DTS BI 和报告工具指标
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植物蛋白酶抑制剂作为新兴的抗菌肽剂：全面评论
1生态与可持续发展研究所，贝斯科学系，卢吉大学国立大学，第5号公路和阿根廷布宜诺斯艾利斯卢克斯B6700的宪法大道； 2植物蛋白蛋白投资中心（Ciprove）和生物科学系，精确科学学院，美国国立大学（B.O.）; 生物学与生物医学研究所（BIRT） ）;电话。 ： +34-93-5 +54-221-423-5333（Ext。 57）（W.D.O.）生物学与生物医学研究所（BIRT））;电话。： +34-93-5 +54-221-423-5333（Ext。57）（W.D.O.）
BBSRC研究经验安排夏季2024
Martin Baron - Live imaging of Notch signal responses to gain of function Notch mutants in Drosophila Matthew Birket - Investigating how the transcription factor HAND1 regulates human heart development Henry Birt - Use of molecular barcoding for identification of plant species Rok Krasovec - Mutagenesis and DNA repair in microbial communities Mato Lagator - Using molecular and synthetic研究细菌进化的生物学JianLu-脂质膜模型的制造RasmusPetersen-使用人工智能对动物行为进行研究HollyShiels- 2个可食用双壳类的太平洋牡蛎和蓝色的蓝色小贻贝的微塑料含量细胞色素P450酶的生物碱DongdaZhang-开发一种新型的数字双胞胎，用于可持续发酵过程预测建模
欧盟可持续金融条例
作者要感谢以下个人（按字母顺序排列），感谢他们审阅了本文的早期版本并提供了宝贵的反馈和建议：Murray Birt（DWS）、Elisa Cencig（NBIM）、Leo Donnachie（IIGCC）、Sean Kidney 及其团队（气候债券倡议和欧盟 HLEG* 前成员）、Kerstin Mathias（伦敦金融城）、Will Oulton（可持续投资顾问）、Michael Schmidt（欧盟 HLEG* 前成员）和 John Turner（XBRL）。我们还要感谢其他几位要求匿名的外部审阅者。在 LSEG，Anoushka Babbar、Kieran Brophy、Lily Dai、Felix Fouret、Hannah Layman、Marie-Adelaide de Nicolay、Elena Philipova 和 Jack Simmons 也提供了周到的意见和支持。审阅者以个人身份提供反馈，并不一定认可报告的结论或建议。所有错误和遗漏均由作者独自负责。
霍舍姆的莫德勋爵
1.4 我特别要感谢：Sapana Agrawal、Michael Barber 爵士、Kate Bingham 女爵士、Birt 勋爵、Simon Case、Tony Blair 爵士、Alex Chisholm 爵士、Thérèse Coffey 议员、Janette Durbin、Tamara Finkelstein、David Foley、Laura Gilbert 博士、Catherine Haddon、John Healey 议员、Herbert of South Downs 勋爵、Margaret Hodge 议员、Patricia Hodgson 女爵士、Michael Jary、Bernard Jenkin 议员、Lainston 勋爵、Nick Joicey、已故的 Kerslake 勋爵、John Kingman 爵士、Tony van Kralingen、Emily Lawson 女爵士、Megan Lee Devlin、John Manzoni 爵士、O'Donnell 勋爵、Pickles 勋爵、Jeremy Quin 议员、Angela Rayner 议员、Tom Read、Gareth里斯·威廉姆斯 (Rhys Williams)、奥利·罗宾斯爵士 (Sir Olly Robbins)、安东尼娅·罗密欧 (Antonia Romeo)、菲奥娜·赖兰 (Fiona Ryland)、特维尔的塞恩斯伯里勋爵 (Rt Hon)、塞德威尔勋爵 (Rt Hon)、尼克·斯莫尔伍德 (Nick Smallwood)、埃德巴斯顿的斯图尔特男爵夫人 (Rt Hon)、马克·斯威尼 (Mark Sweeney)、西蒙·谢 (Simon Tse)、帕特里克·瓦兰斯爵士 (Sir Patrick Vallance)、克里斯·沃马尔德爵士 (Sir Chris Wormald) 和国会议员威廉·拉格 (William Wragg)。
改进复杂果园环境中移动机器人的路径规划：连续双向快速RRT*算法
有效的避免障碍路径计划对于具有众多不规则障碍的果园至关重要。本文提出了基于双向RRT（BI-RRT）和Quick-RRT*算法*算法的连续双向快速RRT*（CBQ-RRT*）算法，并提出了扩展成本函数，并提出了一种评估路径平滑度和长度的扩展成本函数，以克服速度rrrt* algorth的限制，以供速度* algorith for hoboRith for hoboRith for hoboRith for hobortion for hobor for。为了改善由BIRT算法的双树扩展引起的双树之间的曲折，CBQ-RRT*提出了createConnectNode优化方法，该方法有效地解决了双树连接处的路径平滑度问题。在ROS平台上进行的仿真表明，CBQ-RRT*就各种果园布局和地形条件的效率优于单向快速RRT*。与BI-RRT*相比，CBQ-RRT*分别将平均路径长度和最大趋势角度降低了8.5％和21.7％。此外，领域测试确认了CBQ-RRT*的出色性能，这是通过平均最大路径横向误差为0.334 m的表现，比BI-RRT*和Quick-Rrt*显着改善。这些改进证明了CBQ-RRT*在复杂的果园环境中的有效性。
2024年12月落基山脉管理团队230 Cherry St，Ste 150 Collins，CO 80521
缓解活动的落基岩（Birt of the Rockies of the Rockies of the Rockies）（以下简称BCR）担心，限制了314（刷子管理）对每年降水量13.4英寸或更少的地区的限制将限制可用于在大平原广阔的草地地区实施关键管理活动的资金，同时又没有提供可观的碳soce骨sice仪。同样，对森林地区的338（规定大火）的限制也将通过进一步促进伍迪侵占挑战（1，2）来阻碍草地生态系统的管理。在全球范围内，草原占地约40％，共同存储了世界上34％的陆地碳库存（3，4），而该碳的90％存储在草地土壤和草原根生物量中（4、5）。至关重要的是，传统方法不仅经常低估了牧场土壤中的碳储存，而且这些草原土壤还代表了一种稳定的碳储备，可抵御诸如火灾（6、7）之类的干扰（相反，它们都会在林中储存大量的碳碳中，这些碳在地面生物群中存储了大量的碳（8）。在促进牧场侵占可能会允许木质生物质中不稳定的地上碳储存中的较小和临时收益，从长远来看，这种侵占可能会对土壤和草本植物根生物量中更稳定的碳储存产生负面影响（9） - 加上降级Randelands。伍迪侵占是大平原和东塔格拉斯大草原地区巨大的资源问题之一。现在，这些变化正在加速气候变化（12，13）。由于自然火灾和放牧的政权破坏，以及增加草原的破碎，木本植物和灌木进入草原已经发生了数十年（10，11）。在某些情况下，侵占可能变得如此严重，以至于生态系统状态迁移发生，使草地结构和功能几乎不可能恢复（14、15）。