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利用创伤的叙事暴露疗法对气候变化的深入评论会影响对...
全球气候变化最近已成为对农业的重大威胁。气候变化的速度迅速导致温度升高，冰融化，海平面上升以及极端天气状况，所有这些状况直接或间接影响农业。作物产量，灌溉要求，水的可用性，土壤生育能力以及害虫，疾病和杂草的发生率都受到气候变化的显着影响。不断变化的气候还加剧了土壤侵蚀，降低土壤生育能力并降低农业生产力的潜力，从而加剧了21世纪的挑战。农业和气候变化与农业及相关部门发射相当多的温室气体，例如二氧化碳，甲烷和一氧化二氮，从而加速气候变化。有助于温室气体排放的主要农业活动包括森林砍伐，牲畜饲养和使用肥料。在面对气候变化时，必须采取适应和缓解策略来维持农业生产力。这可以通过各种农艺实践来实现，包括有机农业，农林业和肥料的应用。
scipad：将空间线索纳入无监督的姿势深入关节学习
摘要 - 不监督的单眼深度估计框架 - 作品显示出有希望的自主驱动性能。但是，现有的解决方案主要依靠一个简单的召集神经网络来进行自我恢复，该网络努力在动态，复杂的现实世界情景下估算精确的相机姿势。这些不准确的相机姿势不可避免地会恶化光度重建，并误导了错误的监督信号的深度估计网络。在本文中，我们介绍了Scipad，这是一种新颖的方法，它结合了无监督的深度置式联合学习的空间线索。具体来说，提出了一种置信度特征流估计器来获取2D特征位置翻译及其相关的置信度。同时，我们引入了一个位置线索聚合器，该位置线索聚合器集成了pseudo 3D点云中的depthnet和2D特征流入均匀的位置表示。最后，提出了一个分层位置嵌入喷油器，以选择性地将空间线索注入到鲁棒摄像机姿势解码的语义特征中。广泛的实验和分析证明了与其他最新方法相比，我们的模型的出色性能。非常明显的是，Scipad的平均翻译误差降低了22.2％，而Kitti Odometry数据集的相机姿势估计任务的平均角误差为34.8％。我们的源代码可在mias.group/scipad上找到。
陷阱深度分布决定余辉动力学
摘要：持续的发光材料在智能信号，抗矛盾和体内成像等各个领域都有应用。但是，缺乏对控制持续发光的确切机制的透彻理解，因此很难开发优化它的方法。在这里，我们提出了一个精确的模型，以描述Znga 2 O 4：Cr 3+的持续发光的各种过程，这是现场的主力材料。已经解决了一组速率方程，并且已经对电荷/放电和热发光测量进行了全局拟合。我们的结果建立了陷阱深度分布和余滴动力学之间的直接联系，并阐明了与Znga 2 O 4：Cr 3+纳米颗粒相关的主要挑战，确定了较低的陷阱概率和光学偏差，这是限制Znga 2 O 4：CR 3+的主要因素，并与大型Margin进行改进。我们的结果强调了准确建模对于未来余辉材料和设备设计的重要性。
诱导气溶胶光学深度的遥感分析：缓解空气污染的综合方法
气溶胶加重在巴基斯坦旁遮普邦的行政拉合尔司构成了重大挑战，并为持续存在的烟雾问题做出了巨大贡献。自2017年以来，该部门经历了烟雾污染的经常性发作，最著名的是在10月和11月。在本研究中，已经分析了气溶胶光学深度（AOD）与三个计量参数一起分析：温度，湿度和降雨。使用遥感数据和卫星成像在2018年10月和2018年11月，2020年和2022年进行了跟踪。此外，来自汽车排气，行业和残茬燃烧的人为排放数据来自次要来源。最终，该研究在10月和11月将在拉合尔分部进行了复杂的环境图片。结果表明，在此期间，AOD水平不仅升高，而且还受到各种计量变量的影响，例如低温，高相对湿度，缺乏降雨量以及各种人类活动的排放。发现卡车，拖拉机和公共汽车是行业和残茬燃烧的最差贡献者之一。因此，本研究表明多部门计划减轻气溶胶水平并打击烟雾威胁，从而促进拉合尔分部的环境可持续性。包括一套全套建议，分为三类：行业，运输和农业。这些专注于技术，控制系统，处置，激励措施，绿色解决方案等。在各个层面上，承诺，协作和协调绝对至关重要。
用于无直方图单光子深度感知的单门脉冲循环神经网络
摘要 — 最近的研究表明，将时间分辨的单光子雪崩二极管 (SPAD) 传感器与神经网络直接耦合，可以简化信号处理并减少冗余。然而，之前的尝试仅限于通用神经网络模型，包括长短期记忆 (LSTM)，这些模型无法实现针对特定任务的优化。基于对 SPAD 深度感知任务需求的洞察，这项工作引入了一种高度简化的脉冲循环神经网络，专门为此目的而量身定制。该模型具有独特的单输入门架构，仅通过简单的脉冲神经元实现。与经典 LSTM 相比，它的准确度有所提高，参数数量减少了 1.95 倍，能耗降低了至少 8.40 倍，同时性能显著优于其他脉冲神经网络。结果强调了开发专用于当前任务的网络架构的重要性，这可能为完全像素内处理的潜在进步铺平道路。索引词 — 单光子雪崩二极管、直接飞行时间、脉冲神经网络、循环神经网络、机器学习
有限深度的量子格子枚举
1 [1] Albrecht 等人“估计格子筛的量子加速” [5] Chailloux 等人“通过量子随机游动进行格子筛分” 2 [3] Bai 等人“量子格枚举的具体分析” 3 [2] Aono 等人“量子格枚举和调整离散剪枝”
对CNN
单眼深度估计是计算机视觉中的持续挑战。变压器模型的最新进展证明了与该领域的召开CNN相比，具有显着的优势。但是，了解这些模型如何优先考虑2D图像中不同区域的优先级以及这些区域如何影响深度估计性能。探索变压器和CNN之间的差异，我们采用了稀疏的像素方法对比分析两者之间的区别。我们的发现表明，尽管变形金刚在处理全球环境和错综复杂的特征方面表现出色，但它们在保留深度梯度连续性方面落后于CNN。为了进一步增强在单眼深度估计中的变压器模型的性能，我们提出了深度梯度改进（DGR）模块，该模块通过高阶分化，特征融合和重新校准来完善深度估计。此外，我们利用最佳运输理论，将深度图视为空间概率分布，并采用最佳传输距离作为损失函数来优化我们的模型。实验结果表明，与插件深度梯度改进（DGR）模块集成的模型以及所提出的损失函数可增强性能，而无需增加室外Kitti和室内NYU-DEPTH-V2数据集的复杂性和计算成本。这项研究不仅提供了深入估计转换器和CNN之间区别的新见解，而且还为新颖的深度估计方法铺平了道路。
重播：通过...
摘要。3 D传感是自动驾驶汽车的基本任务。其部署通常依赖于对齐的RGB摄像机和激光镜头。谨慎的同步和校准，在LiDAR投影的深度图中，系统的错位持续存在。这是由于两个传感器之间的物理基线距离所致。工件通常反映为背景激光雷达错误地投射到前景上，例如汽车和行人。KITTI数据集使用立体声摄像机作为启发式解决方案来删除工件。但是，大多数AV数据集（包括Nuscenes，Waymo和DDAD）都缺少立体声图像，使Kitti解决方案不适用。我们提出了Replay，这是一种无参数的分析解决方案，用于删除投影伪像。我们在假设的虚拟LiDAR相机和RGB摄像机之间构建了一个Binocular视觉系统。然后，我们通过使用拟议的分析溶液确定面孔闭塞来删除投影伪影。我们显示出具有无伪像的深度图的最先进（SOTA）单眼估计器和3 d对象探测器的一致改进。
前夕：有效的零击基于文本的视频编辑，带有深度地图指南和时间一致性约束
以图像扩散模型的出色性能为动机，越来越多的研究人员努力将这些模型扩展到基于文本的视频编辑任务。然而，当前的视频编辑任务主要遭受高调成本与有限发电量之间的困境。与图像相比，我们猜测视频需要更多的限制来保留编辑期间的时间一致性。朝着这一目标，我们提出了夏娃，一种坚固而富的零射击方法。在深度图和时间一致性约束的指导下，EVE通过负担得起的计算和时间成本得出令人满意的视频编辑结果。更重要的是，认识到没有公开可用的视频编辑数据集进行公平比较，我们构建了一个名为ZVE-50数据集的新基准。通过全面的实验，我们验证了夏娃在绩效和效率之间取得令人满意的折衷。代码，数据集和视频编辑演示可在https://github.com/alipay/alipay/ant-multi-modal- framework/blob/ain/main/prj/eve上使用。