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ülker没有森林砍伐，没有泥炭，没有剥削（NDPE）和生物多样性政策
ülker致力于其供应链的负责任的采购和可持续实践。这项NDPE政策概述了我们对消除森林砍伐，保护泥炭地和确保工人和社区的道德待遇的承诺。我们认为，可持续实践是我们业务的长期成功和环境保护的重要组成部分。
非法森林砍伐和农产品：乌干达
全球森林观察者估计，转移农业是乌干达森林损失的94％，另有2％与商业农业和采矿有关。29乌干达的REDD+策略将野火确定为森林砍伐的主要原因，其次是木炭和燃料木生产，建筑木材提取以及小农户农业扩张。LargesCale商业农业是第五，牲畜放牧被认为是难以量化的问题。30,31次家庭访谈证实农业是森林损失的主要驱动力，分别为Budongo和Bugoma周围的家庭28.5％，称大型商业和小规模生存耕作是森林砍伐的重要驱动力。32农业扩张的根本原因是人口增长，在2021年为3.2％。33,34,35在典型的情况下，拥有小土地持有的农民清除了森林条纹以扩大农田（尽管在Bugiri地区这样做的农民认识到森林砍伐正在增加虫害侵扰，疾病，疾病，疾病和降低作物产量的可能性）。 36个移民比当地人更了解资源提取的长期影响。 3733,34,35在典型的情况下，拥有小土地持有的农民清除了森林条纹以扩大农田（尽管在Bugiri地区这样做的农民认识到森林砍伐正在增加虫害侵扰，疾病，疾病，疾病和降低作物产量的可能性）。36个移民比当地人更了解资源提取的长期影响。37
自动化可变形垫片组件
摘要 - 在垫圈组件中，必须将可变形的垫圈对准并压入狭窄的通道。此任务对于在自动机动器，电器，电子产品和其他产品的制造中密封表面很常见。垫圈组件是一项长摩龙，高精度任务，垫圈必须与通道保持一致，并被完全按下以实现安全的拟合度。为了比较方法，我们提出了4种垫片组装方法：深度模仿学习和三种程序算法的一种政策。我们通过100次物理试验评估了这些方法。的结果表明，二进制+算法在10/10上取得了直接渠道的成功，而基于250个人类遥控示范的学习政策在8/10的试验中取得了成功，并且较慢。可以在https://berkeleyautomation.github.io/robot-gasket/上找到代码，CAD模型，视频和数据。
CDP技术注意：报告森林砍伐的进度
组织有责任尊重人权，这应反映在其政策和与商品生产或采购有关的政策和目标中。承诺尊重和应对潜在或实际人权的影响应包括尊重所有国际认可的人权，特别是土著人民和地方社区的权利（包括自由权，事先和知情同意的权利）以及与ILO关于工作基本原则和工作权利的ILO声明一致的工人权利。组织可以在CDP关于环境政策的问题中披露其社会承诺（4.6.1）。
学习亚马逊森林砍伐-IJRPR
周围的林地地区约为40亿公顷，约占地球到达的30％，但每年下降1300万公顷，这是“惊人的速度”。在南美，西非中部以及南亚和东南亚的热带地区，森林砍伐是最值得注意的。林地提供了生物系统管理，其中包含了在邻里，领土和全球范围内的气候和气候方向。以这种方式，森林砍伐并不是造成林地环境的协调不幸，但随着环境政府的衰落，造成了回旋的影响。众所周知，森林砍伐会辐射有助于全球气候改变的二氧化碳，但鲜为人知的是对气候设计的预期影响。本报告审核分布式的森林砍伐影响及其对园艺的潜在影响。到达覆盖物的改变会影响土壤，植被和空气之间的水和活力的贸易。这些变化可以改变空气循环和热力学，影响降水设计和表面温度（Foley等，2015）。
可变形镜技术路线图 (DMTR) 最终报告
DMTR 工作组由 NASA 的 ExEP 于 2023 年 2 月发起，旨在尽早开始为空间日冕仪最具挑战性的组件——可变形镜系统提供技术路线图。以下是取得的成就：• 完成了“DM 性能目标的初步确定”，可用作供应商的临时要求，直到未来的飞行任务可以确定它们。它们涵盖：(1) 执行器数量、(2) 执行器稳定性、(3) 执行器分辨率、(4) 执行器行程、(5) 执行器螺距、(6) 残余 WFE、(7) 执行器产量和 (8) 飞行路径• 更新了 2022 年 DM 供应商调查，确定了三个有前途的候选供应商——AOA Xinetics 的电致伸缩 DM、Boston Micromachines 的静电 MEMS DM 以及法国公司 ALPAO 及其磁性 DM。 • 访问了所有三家 DM 供应商的制造工厂 • 收到了三大供应商对临时需求文件的初步回应和反馈。
可变形对象操纵的互动感知
摘要 - 互动感知使机器人能够操纵环境和对象将它们带入有利于感知过程的状态。可变形物体在基于视觉的感知中的严重操纵难度和遮挡，对此构成挑战。在这项工作中，我们通过涉及活动相机和对象操纵器的设置解决了这样的问题。我们的方法基于一个顺序的决策框架，并明确考虑了耦合相机和操纵器的运动规律性和结构。我们为构建和计算一个称为动态活动视觉空间（DAVS）的子空间的方法有效地利用了运动探索中的规律性。在模拟和真实的双臂机器人设置中都验证了框架和方法的有效性。我们的结果证实了可变形对象的交互感中的主动摄像头和协调运动的必要性。
运动原始扩散：学习可变形物体的轻柔机器人操纵
摘要 - 机器人辅助手术（RAS）中的policy学习缺乏数据效率和多功能方法，这些方法表现出对于精致的手术干预的所需运动质量。为此，我们介绍了运动原始扩散（MPD），这是一种在RAS中模仿学习的新方法（IL），重点是轻柔地操纵可变形物体。该方法结合了基于扩散的模仿学习（DIL）的多功能性与概率动态运动原始基原始（PODMP）的高质量运动产生能力的多功能性。这种组合启动MPD可以轻柔地操纵可变形物体，同时保持数据效率对于稀缺的RAS应用至关重要。我们在状态和图像观察中评估了各种模拟和现实世界机器人任务的MPD。MPD在成功率，运动质量和数据效率方面优于最先进的DIL方法。项目页面：scheiklp.github.io/movement-promistive-diffusion