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下一代空气和空间的自主能力...
[草稿] Joseph B. Lyons，Kerianne Hobbs，Steve“ Cap” Rogers，Scott H. Clouse，“负责（使用）AI的负责人”，了解人类在社会技术生态系统中负责任地部署人类在智能技术中的作用[在草案中] Kerianne Hobbs，Bernard Li，“航空航天控制中的人类AI团队的安全，信任和道德考虑”，AIAA Scitech，2024年1月8日至124日，佛罗里达州奥兰多。
下一代RTG：作为覆盖服务的流动性节省机制
今天，银行仅根据自己的付款就可以根据自己的付款来制定付款提交的独立决定。许多人使用钝技术（例如，节流），尽管有些银行开始利用更高级，细微的方法，例如付款重新方程。尤其是在银行使用钝技术而无需协调的情况下，这可能会导致有害效果，这些效果被频繁监控和吞吐量指南等工具缓解。4这种新模型可大大改善这种情况，不需要高级功能，例如在RTGS级别排队，仓库或僵局解决方案 - 允许中央银行运营商专注于为中央银行和解帐户提供弹性的核心服务。
可再生生成-Report-Q1-2024- ...
2019年，权力，能源和业务发展部长发表了斯里兰卡的国家能源政策和战略，在审查和修订了《宪报》中发表的斯里兰卡国家能源政策和战略之后，在《宪报》中发表了非凡的号码1553/10 of 10.06.2008。能源政策的主要目标是通过更清洁，安全，经济和可靠的供应来确保能源安全，并提供方便，负担得起的能源服务，以支持斯里兰卡的社会公平发展。
机器学习增强的列生成...
我们以前的研究引入了一种改进的伏诺图方法，以提高州级在状态疫苗分布的效率。与广泛使用的柱生成技术相比，尽管运输费用更高，但该方法的运输成本降低了5.92％，需求覆盖率增加了28.15％。两种方法都有效地解决了分布问题，但由于决策变量的复杂性和数据的大规模性质，它们经历了大量的CPU时间。我们的论文着重于提高计算效率，同时保持解决方案的质量。文献提出了各种方法来提高基于Voronoi图的技术的效率。例如，Lipin（2014）引入了凸船体方法，而Chen＆Merkel（2006）利用这种技术在随机测试中减少了选择开销。此外，Li＆Liu（2020），Ohya等。（1984），秦等人。（2017）和Karavelas（2004）各自提出了降低计算冗余并提高效率的策略。但是，由于奖励功能和子区域重塑策略的差异，这些方法并不直接适用于我们修改的Voronoi图。为了解决这个问题，我们建议开发一种新算法，该算法将机器学习纳入增强的列生成（CG）方法，以改善运行时。
Z穆斯林学生中的社交媒体使用社交媒体在使用社交媒体方面的无聊之间的关系
这项研究探讨了积极的社交媒体使用者的Z穆斯林学生中的恐惧症与无聊不容忍之间的关系。智能手机依赖性的越来越多的患病率与焦虑症（如定罪恐惧症）相关，同时也加剧了无法忍受无聊的耐受性，尤其是在数字环境中。这项研究使用了一种定量方法，采用了调查方法的定量方法，该方法利用了标准恐惧症问卷（NMP-Q）和无聊的倾斜度量表（BPS）来测量47位随机选择的参与者之间的这些变量。使用简单的线性回归对数据进行了分析，揭示了恐惧症和无聊不耐受之间的显着正相关：随着定位恐惧症水平的增加，无聊的耐受性降低。这项研究强调了人们对智能手机过分依赖及其对Z世代的心理影响的关注。鉴于社交媒体在这些学生的日常生活中的至关重要的作用，了解游戏中的心理动态为开发有针对性的干预措施提供了洞察力，以减少智能手机依赖并改善情绪调节。这些发现有助于在数字时代更广泛的关于心理健康的论述，强调了提高对与智能手机过度使用相关的心理风险的更高认识的重要性，并提出了增强学生情感韧性的策略。未来的研究应调查影响这些行为的文化和社会因素，以制定更有效的干预措施。
一家拥有强大现金流生成能力的优质并购复合企业
GENDA 是一家快速发展的娱乐业控股公司，经营游乐场和卡拉 OK 包厢。在 CGS，我们认为 GENDA 最大的优势在于其强劲的现金流 (CF) 生成能力，而并购是其主要增长动力。值得注意的是，GENDA 实现了约 25% 的增量投资回报率 - 这是 CGS 评估公司 CF 生成质量的一个关键指标，衡量了运营 CF 增长相对于投资资本增长的回报。即使与采用并购驱动增长战略的全球公司相比，这一表现也非常高，CGS 预计这一水平将长期保持。然而，当我们将 GENDA 与成熟行业中追求整合并购战略的全球公司进行比较时，GENDA 每 1% 预期利润增长的 EV/EBITDA 倍数（截至 2024 年 10 月为 0.3 倍）目前交易价格约为 70-80% 的折扣。从客观角度来看，这表明经济增长被严重低估。
文本驱动的3D一致场景发电
文本驱动的3D场景生成技术近年来取得了迅速的进步。他们的成功主要是为了使用现有的生成模型进行迭代执行图像翘曲和介入以生成3D场景。但是，这些方法在很大程度上依赖于现有模型的外部，从而导致几何和外观中的错误积累，从而阻止模型在各种情况下使用（例如，户外和虚幻的SCE-Narios）。为了解决此限制，我们通常通过查询和聚集全局3D信息来完善新生成的本地视图，然后逐步生成3D场景。具体而言，我们采用基于三平面特征的NERF作为3D场景的统一表示，以限制全局3D的一致性，并提出一个生成的改进网络，通过从2D差异模型以及当前场景的全球3D信息中利用自然图像来综合具有更高质量的新内容。我们的广泛实验表明，与以前的方法相比，我们的方法支持各种各样的场景产生和任意相机传播，并具有提高的视觉质量和3D一致性。
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。