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博茨瓦纳的第二个更新的全国确定...
ADCOM适应沟通Afolu农业，森林和其他土地用途公司2 EQ二氧化碳等效DEA环境事务部DFRR林业和范围资源DMS DMS DMS DMS DMS DMS DMS DMS DMS DMS DMS ETF ETF增强透明度透明度框架GACMO GACMO GACMO GACMO GEANHOUSE GENEL HOUSE GAS ABATEMEN Hydrofluorocarbons ICAT Initiative for Climate Action Transparency ICT Information and communication technology INDCs Intended Nationally Determined Contributions IPPU Industrial Processes and Product Use IWRM Integrated water resources management KPIs Key performance indicators LED Light emitting diode MW Megawatt M&E Monitoring and evaluation NDP National Development Plan NAP National Adaptation Plan NCCSB National Climate Change Strategy for Botswana NCCAPB National Climate Change博茨瓦纳NDC的行动计划全国确定的贡献NCCC国家气候变化委员会非政府组织非政府组织NMES国家监测和评估系统PV Photovoltaic TBD将确定为开发即可联合国联合国发展计划UFCCC联合国联合国气候变化框架范围
Counselbot-学生顾问聊天机器人
参考文献：[1] Ghulam，M。（2014）。对研究行为，研究习惯和学生表现动机的研究建议。博士学位论文，柏林洪堡大学，哲学教师IV。[2] Neupert，D。（2018）。聊天机器人，向对学习和学生感兴趣的人提供建议。[3] Matzat，J.S。（2024）。几乎没有学生咨询问题的多标签文本分类。
格拉斯哥植物园
种类种类最早的最新记录Acarine Cepheidae 2021 2021 1 Acarine Acaline acalitus bravitarsus 2023 2023 1 Acarine Acarine Acarine rocarhyncha 2024 2024 2024 1 acarine Eriophyes小f。 Leiosoma 1994 2023 2 Acarine eriophyes 2023 2023 2 Acarine eriophyes tiliae 1994 2011 2 Acarine Hydrachnidae 2015 2015 1 Acarine Ixodes ricinus Castor Bean Tick 2024 2024 1 Acarine Brevipalpus 2021 2019 1 Acarine Oribatida 2021 2021 1 Amphibian Rana temporary Frog 1963 2021 11两栖动物Lissotriton Helveticus Palmate Newt 2018 2024 6 Annelid Aporrectodea S.L. div>Gray Worm 2017 2017 1 Annelid Eisenia Fetida Brandling 1987 1987 2 Annelid Lumbricus Lumbersi Common Earthworm 2017 2017 1 Annelid Stylaria lacustris 1995 1995 1 Annelid Hirudinea Leech 2018 2018 1 Annelid Oligochaeta Earthworm 2015 2015 1 Bird Harry Nisus Sparrowhawk 1894 2024 17 Birdis Buteo 2021 2023 2 Bird Aegithalos tailed long-tailed tit 1966 2024 68 bird Alauda arvensis Skylark 1894 1901 1 Bird Alcedo Atthis Kingfisher 1883 2024 85 Bird Anas Platyrhynchos Mallard 1894 2024 88 Bird Greyag Goose 2021 2021 3 Birda anseta brachynchus粉红色鹅鹅2022 2022 1 Bird Aythya Pochard 1982 1982 1982 1 Bird Aythya 1966 2022 3 Bird Cygnus Swan Swan 2017 2017 2017 2017 2 Bird Swan Olor Mute Swan，1966 2024 2024 2024 2024 2024 2024 6 606 6 1996 1 Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Mergus Merganser Goosander 1994 2024 120 Bird Apus Apus Swift 1894 2024 10 Glasgow博物馆BRC div> div>Gray Worm 2017 2017 1 Annelid Eisenia Fetida Brandling 1987 1987 2 Annelid Lumbricus Lumbersi Common Earthworm 2017 2017 1 Annelid Stylaria lacustris 1995 1995 1 Annelid Hirudinea Leech 2018 2018 1 Annelid Oligochaeta Earthworm 2015 2015 1 Bird Harry Nisus Sparrowhawk 1894 2024 17 Birdis Buteo 2021 2023 2 Bird Aegithalos tailed long-tailed tit 1966 2024 68 bird Alauda arvensis Skylark 1894 1901 1 Bird Alcedo Atthis Kingfisher 1883 2024 85 Bird Anas Platyrhynchos Mallard 1894 2024 88 Bird Greyag Goose 2021 2021 3 Birda anseta brachynchus粉红色鹅鹅2022 2022 1 Bird Aythya Pochard 1982 1982 1982 1 Bird Aythya 1966 2022 3 Bird Cygnus Swan Swan 2017 2017 2017 2017 2 Bird Swan Olor Mute Swan，1966 2024 2024 2024 2024 2024 2024 6 606 6 1996 1 Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Bird Mergus Merganser Goosander 1994 2024 120 Bird Apus Apus Swift 1894 2024 10 Glasgow博物馆BRC div> div>
boaviztapi：一种自下而上的模型，用于评估云服务的环境影响
围绕数字行业的环境影响的意识使众多专业人员将这些考虑因素纳入了他们的工作。但是，环境影响的概念化通常已缩小到碳足迹的范围。此限制可以归因于各种技术和数据可访问性限制，从而阻碍了全面的评估，包括对数字技术整个生命周期的多标准分析。响应这些局限性，我们采用了一种适用于服务器和云实例的全面自下而上的评估方法，采用生命周期思维方法。我们首先根据服务器的硬件配置对生命周期的影响进行建模。然后，我们将它们与其技术和物理环境的影响汇总在一起，以定义云平台的影响。我们最终将云实例作为云平台的一部分建模。该建议的方法已作为开源工具包实施，并以API的形式出版。这项计划旨在为De-Velopers和研究人员提供基于开放数据和开放方法的基础设施进行环境评估的工具，从而增强了其探索ICT产品，服务，服务和基础设施的环境物质性的能力。
操作员的状态：以生物学启发的计算为武器，又是战争法则的效果因子
abtract的人工智能和机器学习技术正在开发，即神经网络和系统体系结构将很快模仿人脑的结构和功能。因此，依靠当今人工智能和机器学习能力的有限分析技能的自主武器系统可能很快就会实现类似人类的判断。这种被称为神经形态计算的生物学启发的技术为武器的能力提供了突破性的突破，尤其是在战场环境的管理和分析中。未来的认知自主武器系统（爪）可以补充战斗中的重要作用，例如问责制义务，而他们独立地遵守了区别，相称性，军事必要性和人类的原则，可能会超越其人类和机器的前辈。
equibot：SIM（3） - 可推广和数据有效学习的Equivariant扩散策略
摘要：构建有效的模仿学习方法，使机器人能够从有限的数据中学习，并且仍然在不同的现实世界环境中概括是一个长期存在的问题。我们提出了Equibot，一种可用于机器人操纵任务学习的强大，有效且可推广的方法。我们的方法结合了SIM（3） - 等级神经网络体系结构与扩散模型。这确保了我们所学的政策对规模，轮换和翻译的变化是不变的，从而增强了它们对看不见的环境的适用性，同时保留了基于扩散的政策学习的好处，例如多种方式和鲁棒性。我们在一组6项模拟任务上显示，我们提出的方法减少了数据要求并改善对新方案的概括。在现实世界中，有10个移动操作任务的10个变体，我们表明我们的方法可以轻松地概括为每项任务中仅5分钟的人类演示的新颖对象和场景。网站：https：//equi-bot.github.io/
电力系统中边际瓶颈识别...
为了量化对应于给定调度策略 p * 的电力系统能力，[2] 提出了可调度区域 (DPR) 的概念，该概念似乎既有效又鼓舞人心。另一方面，一个有趣的问题是哪个约束最有可能被违反。这个主题还没有得到广泛的研究，[3] 报告了开创性的工作，其提出通过将 p * 投影到 DPR 的每个边界来确定这个约束。到 p * 距离最近的边界将是最危险的瓶颈。然而，WPPE 的相关性是预测 WPG 的固有性质，却被忽略了。为了弥补这一空白，本文提出了一种在考虑 WPPE 相关性的情况下识别电力系统边际瓶颈的方法，从而对本研究课题进行有益的补充，并为电力系统运营商提供有用的信息。该方法基于用椭圆凸集表示风力发电区域 (WGR) 的公式化，该区域描述了实现的风力发电区域可能落入的空间。然后将识别过程公式化为三级最大-最大-最小问题。利用所提出的方法生成适当的初始点，可以通过基于迭代线性规划 (ITLP) 的算法来解决该问题。在两个测试系统上的仿真表明
物流中心自动运输机器人的旅行路径控制
在物流中心中，为单个订单选择了运输包。在制造业的仓库中进行了相同的过程，在制造业中，运输容器被装载以满足产品供应的要求。在现代植物中，完成的包裹或托盘由自动移动机器人（AMR）单独运输到下一个站。在大型仓库和运输中心中，数百个机器人（通常很小）可以同时移动。他们可以行驶的速度越快，运输周期越短，过程的吞吐量和效率就越大。在理想的情况下，车辆可以全速移动，只有几厘米。
ICLR2025关于机器人学习生成模型的研讨会提案（GenBot）
下一代机器人应结合其他领域的想法，例如计算机视觉，自然语言处理，机器学习和许多其他领域，因为封闭环境需要在复杂的真实环境中基于多模式输入来处理复杂的任务。这个研讨会的计划着重于机器人学习的生成模型，该模型在于AI和机器人技术的重要和基本领域。基于学习的机器人技术方法已在各种任务中实现了高成功率和概括能力，例如操纵，导航，大满贯，场景重建，原则和物理建模。但是，机器人学习面临着几个挑战，包括数据收集的昂贵成本以及在不同任务和方案中的可转移性较弱。受到计算机视觉和自然语言处理的重大进展的启发，已经努力将生成模型与机器人学习结合在一起，以应对上述挑战，例如综合高质量数据，并将生成框架纳入表示和政策学习。此外，预先训练的大型语言模型（LLM），视觉语言模型（VLM）和视觉语言 - 行动（VLA）模型适用于各种下游任务，以充分利用丰富的常识知识。这种渐进发展使机器人学习框架可以应用于复杂而多样化的现实世界任务。