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重新思考推荐系统的可持续性和...
Joeran Beel教授介绍了他的最新研究，探索了推荐系统的两个关键但经常被忽视的方面：它们的环境影响和数据集选择的是否足够。他的研究揭示了现代推荐系统的惊人环境成本，这表明基于深度学习的推荐系统的二氧化碳排放量是传统方法的42倍，这与长途飞行的碳足迹相关。这个令人震惊的发现要求在推荐系统研究中转向更可持续的实践。除了解决生态足迹外，Beel还使用算法性能空间（APS）引入了一种新颖的数据集评估方法，该框架在多维空间中绘制数据集多样性和算法性能。通过将APS应用于各种数据集，Beel表明，许多常用的数据集（例如来自亚马逊的数据集）太均匀，无法为现代算法提供有意义的挑战。他的工作强调了对更多多样化数据集的需求，并指示研究人员探讨可能驱动该领域下一波创新浪潮的未解决的，未解决的问题。
项目帐户的参考条款（TOR）和...
A.背景环境部（DOE）正在实施一个标题为“基于Tanguar Haor Wetland生态系统的社区管理”的项目。该项目的总体目标是促进当地社区对湿地资源的可持续使用，以保护全球重要的生物多样性，改善生态系统服务并确保坦加尔·海尔（Tanguar Haor）的当地生计。为了实现该项目的目标，将实施一项全面的策略，包括各种活动。这些包括更新Tanguar Haor的资源图和数据库系统，识别保护和恢复热点，评估生态系统服务以及制定集成的保护管理计划。此外，还将准备基于社区的生物多样性登记册，并将驾驶公私合作伙伴关系（PPP）业务模型来促进可持续的保护管理。将开发和传播以提高意识，意识和交流材料，并记录学习的经验教训。将通过针对社区成员和利益相关者的咨询研讨会和培训计划来促进广泛的利益相关者参与。为了支持当地生计，将有380个家庭参与替代收入生成活动。此外，还将进行生态恢复工作，包括沿着Kanda Strip的沼泽种植园，沼泽种植园，用于贝尔栖息地恢复，通道和Beel恢复，并通过重新挖掘和淤泥去除，以及鱼类和水生物生物多样性庇护所的发展。最后，将在300公顷内进行芦苇沼泽修复。关键的鸟类和水生栖息地将在800公顷中恢复，其中一个比尔将作为试点项目进行康复/恢复。为了协助项目，将参与“项目帐户和采购初级顾问”。
项目经理（PM）的参考条款（TOR）
A.背景环境部（DOE）正在实施一个标题为“基于tanguar Haor湿地生态系统项目（Tanguar Haor Project）的项目”。该项目的总体目标是促进当地社区对湿地资源的可持续使用，以保护全球重要的生物多样性，改善生态系统服务并确保坦加尔·海尔（Tanguar Haor）的当地生计。为了实现该项目的目标，将实施一项全面的策略，包括各种活动。这些包括更新Tanguar Haor的资源图和数据库系统，识别保护和恢复热点，评估生态系统服务以及制定集成的保护管理计划。此外，还将准备基于社区的生物多样性登记册，并将驾驶公私合作伙伴关系（PPP）业务模型来促进可持续的保护管理。将开发和传播以提高意识，意识和交流材料，并记录学习的经验教训。将通过针对社区成员和利益相关者的咨询研讨会和培训计划来促进广泛的利益相关者参与。为了支持当地生计，将有380个家庭参与替代收入生成活动。此外，还将进行生态恢复工作，包括沿着Kanda Strip的沼泽种植园，沼泽种植园，用于贝尔栖息地恢复，通道和Beel恢复，并通过重新挖掘和淤泥去除，以及鱼类和水生物生物多样性庇护所的发展。要实施项目，将参与“项目经理”。关键的鸟类和水生栖息地将在800公顷中恢复，其中一个比尔将作为试点项目进行康复/恢复。最后，将在300公顷内进行芦苇沼泽修复。该项目的持续时间是2024年6月至2029年12月。
孟加拉国的气候变化和渔业与牲畜
孟加拉国的渔业归因于该国水体的性质。就鱼类栖息地的性质而言，孟加拉国渔业可以大致分为内陆水，河口或沿海水和海水区。内陆水生栖息地主要由淡水河流，雨季及其领土运河（Khal）（Khal）造成的大量洪泛区（Khal）主导。死河还在该国西南地区创建了牛弓湖（Baor）。孟加拉国东北部也有深层抑郁症，称为Haor。一个名为Kaptai Lake的大型人造湖也是由吉大港山区的水电大坝形成的。内陆水体有1,288,222人的人造池塘和水库，总面积为305,025套。孟加拉国在其南部边界上受孟加拉湾的边界。该国的海岸线长约710公里，海上独家经济区（EEZ）的面积估计为70,000平方英尺。km。在2009年至2010财政年度，该国总共生产了289万吨鱼。中有17.85％是从海中生产的，而内陆培养部门的鱼类为46.62％，内陆捕获渔业部门的鱼类为35.53％。
理性行为模型 - 核心
19. 摘要（如有必要，请继续修改，并通过块号标识）目前，人工智能和机器人领域的研究人员对寻找更有效的方法将与自动驾驶汽车的任务规划和控制相关的高级符号计算与低级车辆控制软件联系起来有着浓厚的兴趣。此类控制涉及许多过程，其多样性导致了许多通用软件架构的提案，旨在为相关软件组件的组织和交互提供高效而灵活的框架。理性行为模型 (RBM) 就是根据这些要求而设计的，它由三个级别组成，分别称为策略级、任务级和执行级。每个级别都基于不同的执行机制来影响支持解决全局控制问题的计算。 RBK 架构的独特之处在于，它通过指定不同的编程范例来实现每个软件级别。具体来说，RBM 在战略级别使用基于规则的编程，因此任务专家无需在较低级别重新编程即可在现场重新配置任务。战术级别将车辆行为实现为使用基于对象的语言（如 A&R）编程的软件对象的方法。这些行为由战略级别的规则满足发起，因此将车辆行为本地化。
SFT413FB时尚品牌管理。 ...
Wong，W。K.（ed。）。（2017）。计算机视觉在时尚和纺织品中的应用。Woodhead Publishing。论文文章：Al-Rawi，M。和Beel，J。（2020）。朝着可互操作的数据协议，旨在将时装行业与AI公司联系起来。ARXIV预印型ARXIV：2009.03005。Cheng，W。H.，Song，S.，Chen，C.Y.，Hidayati，S.C。，＆Liu，J. （2021）。 时尚符合计算机视觉：调查。 ACM计算调查（CSUR），54（4），1-41。 锣，W。和Khalid，L。（2021）。 美学，个性化和建议：时尚深度学习的调查。 ARXIV预印型ARXIV：2101.08301。 Kashilani，D.，Damahe，L。B.和Thakur，N。V.（2018年8月）。 图像识别和检索服装的概述。 在2018年国际工程智能和计算研究国际会议（rice）（pp。） 1-6）。 IEEE。 Liu，S.，Liu，L。，＆Yan，S。（2014）。 时尚分析：当前技术和未来方向。 IEEE多媒体，21（2），72-79。 Mohammadi，S。O.和Kalhor，A。 （2021）。 聪明的时尚：对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV：2111.00905。 Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。 深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV：2109.02081。 Song，S。，＆Mei，T。（2018）。 当多媒体遇到时尚时。Cheng，W。H.，Song，S.，Chen，C.Y.，Hidayati，S.C。，＆Liu，J.（2021）。时尚符合计算机视觉：调查。ACM计算调查（CSUR），54（4），1-41。锣，W。和Khalid，L。（2021）。美学，个性化和建议：时尚深度学习的调查。ARXIV预印型ARXIV：2101.08301。Kashilani，D.，Damahe，L。B.和Thakur，N。V.（2018年8月）。 图像识别和检索服装的概述。 在2018年国际工程智能和计算研究国际会议（rice）（pp。） 1-6）。 IEEE。 Liu，S.，Liu，L。，＆Yan，S。（2014）。 时尚分析：当前技术和未来方向。 IEEE多媒体，21（2），72-79。 Mohammadi，S。O.和Kalhor，A。 （2021）。 聪明的时尚：对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV：2111.00905。 Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。 深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV：2109.02081。 Song，S。，＆Mei，T。（2018）。 当多媒体遇到时尚时。Kashilani，D.，Damahe，L。B.和Thakur，N。V.（2018年8月）。图像识别和检索服装的概述。在2018年国际工程智能和计算研究国际会议（rice）（pp。1-6）。IEEE。 Liu，S.，Liu，L。，＆Yan，S。（2014）。 时尚分析：当前技术和未来方向。 IEEE多媒体，21（2），72-79。 Mohammadi，S。O.和Kalhor，A。 （2021）。 聪明的时尚：对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV：2111.00905。 Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。 深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV：2109.02081。 Song，S。，＆Mei，T。（2018）。 当多媒体遇到时尚时。IEEE。Liu，S.，Liu，L。，＆Yan，S。（2014）。 时尚分析：当前技术和未来方向。 IEEE多媒体，21（2），72-79。 Mohammadi，S。O.和Kalhor，A。 （2021）。 聪明的时尚：对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV：2111.00905。 Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。 深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV：2109.02081。 Song，S。，＆Mei，T。（2018）。 当多媒体遇到时尚时。Liu，S.，Liu，L。，＆Yan，S。（2014）。时尚分析：当前技术和未来方向。IEEE多媒体，21（2），72-79。Mohammadi，S。O.和Kalhor，A。（2021）。聪明的时尚：对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。ARXIV预印ARXIV：2111.00905。Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。 深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV：2109.02081。 Song，S。，＆Mei，T。（2018）。 当多媒体遇到时尚时。Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。ARXIV预印ARXIV：2109.02081。Song，S。，＆Mei，T。（2018）。当多媒体遇到时尚时。IEEE多媒体，25（3），102-108。Zou，X。和Wong，W。（2021）。时尚时尚：时尚的报告。ARXIV预印ARXIV：2105.03050。