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通过交互式3D代创建想要的东西
最近进步[20，29，30]中的2D图像结构，以方法为例，例如在广泛的文本图像配对数据集中受过训练的扩散模型（例如，Laion-series [31]），在与文本提示符的一致性图像中取得了显着的前进。尽管取得了成功，但实现对图像产生的精确控制以满足复杂的用户期望仍然是严重的挑战。ControlNET [38]通过在特定条件数据集上进行微调修改Foun-odation-2D扩散模型来解决此问题，从而提供由用户特异性输入引导的微妙控制机制。另一方面，尽管有希望的进展[27，35]，但与2D图像生成中遇到的那些相比，3D对象的生成更为复杂。al-尽管从透视感中观察到了进步，包括直接3D数据集[10，25]上的3D扩散模型，以及将2D扩散率提升到3D复位（例如NERF [21]）通过SDS损失的技术优化[27]，没有完全对生成Ob-Ob-ob-ob-ob-jects的控制。对初始文本提示或2D参考图像的依赖严重限制了发电的可控性，并且通常会导致质量较低。文本提示缺乏准确传达复杂3D设计的特异性；尽管2D参考图像可以告知3D重建，但它们并没有捕获3D结构的完整深度，可能导致各种意外的人类。此外，基于2D图像的个性化缺乏直接3D操纵可以提供的灵活性。这些障碍表明需要采取不同的策略。实现可控制的3D发电的直接想法是将控制网络调整为3D生成。但是，该策略遇到了重大障碍：（i）3D的控制信号本质上更为复杂，这使得与2D范式相比，有条件的3D数据集对构成的3D数据集进行了挑战； （ii）3D域中没有强大的基础模型，例如2D [20]的稳定扩散，阻碍了此时开发微调技术的可能性。结果，我们倾向于
马尔代夫创意经济战略行动计划 2024 – 2028
促进技术融合的战略对于解决马尔代夫创意经济面临的挑战至关重要。尽管该行业潜力巨大，但有限的数字基础设施和先进生产技术的获取阻碍了其增长和全球竞争力。许多创意专业人士缺乏有效利用技术所需的数字技能和资源。此外，缺乏强大的电子商务平台限制了他们进入更广阔市场的能力。该战略旨在通过专注于开发数字基础设施、增强生产技术的获取、促进远程工作、提供数字素养和技能培训以及建立国家电子商务平台来克服这些障碍。这些行动步骤旨在实现创意产业的现代化，使其更加高效、更具竞争力、更容易获取，从而为增长和创新释放新的机遇。
学会创建自己的手动J能量模型
即。 8760负载：建模建筑物内的每个房间，结果每天365天，结果每天24小时的负载。 注意：24 x 365 = 8760小时即。8760负载：建模建筑物内的每个房间，结果每天365天，结果每天24小时的负载。注意：24 x 365 = 8760小时
Petrobras和RégiaCapital创建生物经济基金-MZIQ
Rio de Janeiro，2025年2月6日 - PetróleoBrasileiroS.A. - Petrobras宣布建立一个与RégiaCapital合作的合作型，在公司的合作中，建立了生物经济和基于自然的解决方案社会环境项目（PETROBRAS BIOECONEMY FUNCE）的企业，并以不利的投资为重点。Petrobras向该基金分配了5000万新元，Régia贡献了5000万雷亚尔。这是Petrobras的自愿社会环境投资，补充了公司的其他社会责任计划。该基金旨在支持巴西的社会环境项目，目的是将其转变为可持续的企业，从而产生大规模的积极影响，并在利用这些计划的同时保留Petrobras分配的资本。任何财务回报都将被重新投资，以进一步扩展社会环境福利。项目的选择将优先考虑对气候行动和生物多样性保护至关重要的领域，例如亚马逊；森林砍伐压力下地区的行动；倡议对工作和收入产生积极影响；有可能产生高融合碳信用额的项目；以及生物多样性信用以及动物群和动植物修复。PETROBRAS生物经济基金是巴西第一个采用相关薪酬模型的人，该薪酬模式将财务激励措施与可持续性目标保持一致。也就是说，基金的绩效费根据项目的社会环境影响率而有所不同。RégiaCapital是由JGP和BB资产创建的可持续投资平台。考虑经济，社会，环境，创新和可持续发展影响指标，该基金还具有项目选择的治理结构。通过这些创新的财务机制，该基金旨在成为对巴西生物经济部门发展的可扩展枢纽。选择RégiaCapital作为PETROBRAS生物经济基金的经理是通过涉及各种机构的建议的竞争过程制定的。基金的创建与Petrobras的2050年战略计划和2025-2029商业计划保持一致，其中包括促进巴西领土上的保护和环境恢复行动的指南。
创意行业路线图：游戏，动画和电影
R&D Technologies Game Development: • Development of serious games and gamification apps in education, tourism, cultural preservation, and corporate sector • Development of game engine and framework • Development of input modalities for VR app simulation and training • Digitization of traditional sports and AI for game analytics • Development of proprietary software and software-as-a- service • Application of blockchain for asset management, royalty monitoring, and intellectual property processing • Prototyping of advanced gaming devices • Development of brain-to-computer interface Animation: • Development of database for Philippine indigenous sounds • Automatic music generation and AI-assisted sound engineering • Process R&D for creative look and feel / graphics design technique • Motion capture technology for facial, body, and hand gestures • Integration of AI in 3D animation / character simulation • Development of real-time translation for bilingual conversation • Prototyping of advanced动画工具
在农村环境中创建包容性数学教室
课程描述在此课程中，您将学习如何在乡村数学课堂中培养归属和包容的文化。发现鼓励所有学生，包括历史边缘化群体的学生，他们感到足够安全，可以积极参与并分享他们的数学思维。该课程超越了传统方法，提供了对维护和确认积极数学身份的见解，以及在您的本地，移民，特殊教育和LGBTQ+学生中通常会持续不存在的归属感。利用恢复性实践的策略，您将学习如何以建立关系，减少羞耻感并恢复所有数学学习者的尊严的方式来回应歧视性学生的评论，同时仍保持着关注您日常数学学习目标的关注。此课程非常适合具有多年龄学习者和多样化数学水平的教室的教师，还将研究纳入学生语音和选择的低prep分化和话语策略。
标题：为 ALS/FTD 精准医疗创建从头隐蔽剪接 1
作者：Oscar G. Wilkins 1,2 *、Max ZYJ Chien 1,2 †、Josette J. Wlaschin 3,4 †、Simone Barattucci 1 、Peter Harley 1 、2
PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。