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可再生能源预测的未来
随着风能和太阳能可再生能源发电量的增加，对这些能源的预测变得越来越重要。预测技能正在提高，但预测的使用方式也在提高。在本文中，我们简要概述了风能和太阳能预测的最新进展。我们描述了从几分钟到几天时间尺度的统计和物理建模方法，包括确定性和概率性预测。然后我们的重点转移到考虑可再生能源预测的未来。我们讨论了最近的进展，这些进展表明预测技能有巨大的改进潜力。除了预测本身，我们还考虑了在风险约束下辅助决策所需的新产品。未来的预测产品将需要包含概率信息，但要以适合最终用户及其特定决策问题的方式提供这些信息。随着越来越多的人在这个领域竞争，在这个领域运营的企业可能会看到商业模式的变化，不同的产品需要不同的技能、数据和建模组合。随着区块链技术的采用，数据交易本身可能会发生变化，区块链技术可以让提供商和最终用户以可信但去中心化的方式进行交互。最后，我们讨论了可再生能源大量使用的情况下的新行业要求和挑战。新的预测产品有可能模拟可再生能源对电力系统的影响，并帮助调度工具保证系统安全。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
预测人工智能进展：研究议程
预测人工智能的进展对于减少不确定性至关重要，以便适当规划人工智能安全和人工智能治理方面的研究工作。虽然这通常被认为是一个重要的主题，但对此的研究很少，也没有发表任何对该领域进行全面概述的文献。此外，该领域非常多样化，没有关于其方向的公开共识。本文介绍了预测人工智能进展的研究议程的制定，该议程利用德尔菲技术来征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。专家们指出，应该考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外，专家们还确定了一些突出的问题，这些问题既普遍存在，又完全是预测人工智能进展问题所特有的。一些最高优先级的主题包括（部分未解决的）预测的验证、如何使预测具有行动指导作用，以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有前景，但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
图像 MASSter Solo-3 取证；软件版本 2.0。......
2011 年 12 月 3 日 — 国防网络犯罪中心、美国国税局……在数字数据采集工具断言和测试计划版本 1.0 中测试案例。
研究提案的资金机构清单1环境与森林部印度政府秘书，环境部和工会
研究提案的资金机构清单1环境与森林部印度政府秘书，环境与森林部，Paryavaran Bhawan，Paryavaran Bhawan，CGO Complex，Lodhi Road，New Delhi 110 003电子邮件： http://www.moef.nic.in//fax：011-258586422，011-24364594。电话：011-258586422，011-24364594。2 Forests Research Institute Group Coordinator ( Research), Forest Research Institute, Post Office New Forest, Dehradun e-mail: hooda@icfre.org, groupco_fri_icfre.org web: http://www.fri.icfre.gov.in Fax: 0135 - 2756865 Tel: 0135 - 2752670 EBPAX No.2757021-26 Extn。4316 3科学技术系（DST）政府科学技术系秘书。印度技术Bhawan，新德里新梅赫拉里路。 110016电子邮件：dstinfo@nic.in web：http：//www.dst.gov.in/传真：（ +91）011-23016857，265673,26962819印度技术Bhawan，新德里新梅赫拉里路。110016电子邮件：dstinfo@nic.in web：http：//www.dst.gov.in/传真：（ +91）011-23016857，265673,26962819
使用机载... 预测森林库存属性 - CORE
摘要：本研究旨在开发一种新方法，利用采伐机在作业伐木过程中记录的树干信息，基于遥感预测成熟林分的森林资源属性。参考样地由采伐机数据形成，使用两种不同的树木位置：全球卫星导航系统中的采伐机位置 (XY H ) 和计算改进的采伐机头位置 (XY HH )。研究材料包括 158 个位于芬兰南部的成熟挪威云杉为主的林分，这些林分在 2015-16 年期间被砍伐。树木属性来自采伐机记录的树干尺寸。森林资源属性是针对林分和为四种不同样地大小（254、509、761 和 1018 平方米）的林分生成的样地编制的。建立了基于采伐机的森林资源清查属性与样地遥感特征之间的预测模型。获得了林分水平的预测结果，基部面积加权平均直径 (D g ) 和基部面积加权平均高度 (H g ) 对于所有模型替代方案几乎保持不变，相对均方根误差 (RMSE) 分别约为 10–11% 和 6–8%，偏差较小。对于基部面积 (G) 和体积 (V)，使用任何一种位置方法，最多只能得到大致相似的预测结果，相对 RMSE 约为 25%，偏差为 15%。在 XY HH 位置下，G 和 V 的预测几乎与 254–761 平方米内的样地大小无关。因此，基于采伐机的数据可用作遥感森林清查方法的地面实况。在预测森林清查属性时，建议利用采伐机头位置 (XY HH ) 和最小地块面积 254 平方米。相反，如果只有采伐机位置 (XY H ) 可用，将样地面积扩大到 761 平方米可达到与使用 XY HH 位置获得的精度相似的精度，因为较大的样地可缓和确定单个树木位置时的不确定性。
”可扩展的监督学习算法，用于实时可再生能源预测智能电网”
将可再生能源集成到现代智能电网中，由于能源产生的可变性和不可预测性，提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性，优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
预测人工智能进展：研究议程
本文介绍了预测人工智能进展的研究议程，该议程利用德尔菲法征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。本文介绍了德尔菲法的结果；本文的其余部分遵循这些结果的结构，简要回顾了相关文献并为每个主题提出了未来的工作。专家指出，应考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外，专家们还确定了预测人工智能进展问题中既普遍又完全独特的突出问题。一些最高优先级的主题包括（部分未解决的）预测的验证、如何使预测具有行动指导作用以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有希望，但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
林业学院
国际森林日由NAU林业学院的学生组织，但是，邀请Navsari农业大学的所有学院参加事先注册。计划将于上午7:30开始，并于2023年3月20日和2023年3月20日下午6.00关闭。学生必须携带他们的大学身份证。将在NAU的NAU中央考试厅组织五个不同的活动。有团队活动（1）感觉森林植物群（2）Phyto-Hunt（3）Taraney Fulo ki Yado Ke和（4）测验Cach团队的两个人将参加绘画/绘画比赛，它将基于主题森林和食物，仅提供绘图纸。或只有1个人只会单独参加绘画比赛。nodal官员 - SRC主席Jayesh Pathak博士，COF，NAU，NAVSARI。