XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGro
患者和临床医生组输入
Cadth确实会采用合理的护理来防止在已发布的材料中披露个人信息；但是，最终，提交者的责任是确保在提交中不包含识别个人信息或个人健康信息。提交内容的个人的名称以及对内容贡献的个人的所有利益冲突信息都包含在已发布的提交中。
碳库存和碳固存的潜力在国家热电厂周围的森林种植库存，Bilaspur，Bilaspur，Chhattisgarh，印度中部
本研究是试图确定印度中部恰蒂斯加尔邦Bilaspur Smart City附近的热电厂附近的森林种植库存的碳库存和碳固存潜力。非破坏性抽样方法用于估计地上生物量和地下生物量。为每棵单独的树测量乳房高度（DBH）处的高度和直径。制作了同类方程，以估计树种的碳储存。在国家热电厂周围记录了35种树种，半径为30公里，在四个不同的方向（东，西，北部和南方）。结果表明，ficus benghalensis是发现碳储存量最大的物种，其次是ficus eligiosa。根据本研究，开发的异形模型可以进一步估算国家热力公司发电厂及其周围森林植被中的碳库存，以及其他热带落叶林。
增长战略行动计划
第二章 数字化作为新增长动力的集中投资和实施及其环境 ...................................................................................... 6 1. 以数字代理机构为中心推进数字化 ...................................................................................... 6 2. 尽早全国普及 5G、推进后 5G、推进 6G（Beyond 5G） ............................................................................................................. 8 3. 降低手机资费 ...................................................................................................................... 8 4. 落实《关于提高特定数字平台交易透明度和公平性的法律》，制定规则，使数字广告市场更加透明和公平 ............................................................................................................. 8 5. 从数字技术的角度重新审视监管 ............................................................................................. 8 6. 利用区块链等新数字技术 ............................................................................................. 9 7. 智能农林渔业 ............................................................................................................. 9
通过整合视觉，触觉感应和软手指来实时杂货店包装
摘要 - 尽管垃圾箱是机器人操纵的关键基准任务，但社区主要集中于将刚性直线物体放置在容器中。我们通过呈现一只软机器人手，结合视力，基于运动的本体感受和软触觉传感器来识别，排序和包装未知物体的流。这种多模式传感方法使我们的软机器人操纵器能够估计物体的大小和刚度，从而使我们能够将“包装好容器”的不定定义的人类概念转化为可实现的指标。我们通过逼真的杂货包装场景证明了这种软机器人系统的有效性，其中任意形状，大小和刚度的物体向下移动传送带，必须智能地放置以避免粉碎精致的物体。将触觉和本体感受反馈与外部视力结合起来，与无传感器基线（少9倍）和仅视觉的基线相比，项目受损的填料操作显着降低（4。少5×）技术，成功地证明了软机器人系统中多种感应方式的整合如何解决复杂的操作应用。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
硅碳化物MOSFET中的短路鲁棒性和载体寿命
抽象注意力缺陷多动症（ADHD）是一种神经发育多基因疾病，影响了世界各地5％以上的儿童和青少年。遗传和环境因素在ADHD病因中起着重要作用，这导致了整个人群中广泛的临床结果和生物学表型。与同龄人的对照相比，患者通常发现了4年滞后的大脑成熟延迟。细胞生长率的可能差异可能反映了多动症患者的临床观察结果。但是，仍未阐明细胞机制。为了检验这一假设，我们分析了诱导多能干细胞（IPSC）和神经干细胞（NSC）的增殖，这些细胞（NSC）源自男性儿童和诊断为ADHD的男孩和青少年（使用多基因风险评分评估），以及其相应的对照组。在当前的试点研究中，值得注意的是，ADHD组的NSC繁殖小于对照，而在IPSC发育阶段没有发现差异。我们来自两种不同的增殖方法的结果表明，患者发现的功能和结构延迟可能与这些体外表型差异有关，但从明显的神经发育阶段开始。这些发现是多动症疾病建模领域的第一个发现，对于更好地了解该疾病的病理生理可能至关重要。
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
加强艾伯塔省低碳生长的层
AER Alberta Energy Regulator AESO Alberta Electric System Operator CCfD Carbon contract for difference CCIR Carbon Competitiveness Incentive Regulation CCO Carbon credit offtake CCUS Carbon capture, utilization, and storage CGF Canada Growth Fund CO 2 e Carbon dioxide equivalent DER Distributed energy resource ECCC Environment and Climate Change Canada EGDF Electricity grid displacement factor EOR Enhanced oil recovery EPA Environment and保护区EPC排放绩效绩效降低排放和能源开发ERP排放减少计划GHG温室气体排放HPB高性能基准标准冰冰冰际交换IRA通货膨胀减少ACT ITC Investment Investment Investment Investment LCFS LCFS低碳燃料燃料燃料标准MEGATONNE（一百万吨）NPV NET NET INTRABLE RECTOBLE RECTOBLE RECTOR RECTIER RECTIER RECERIER RECERIER RECERIER RECER RECER RENEW RENEW RENEW RENEW RENEW排放减少
通过稀疏诱导生成来培养大脑以实现持续学习
深度神经网络在持续学习中会遭受灾难性遗忘，在优化新任务时，它们往往会丢失有关先前学习过的任务的信息。最近的策略是隔离先前任务的重要参数，以便在学习新任务时保留旧知识。然而，使用固定的旧知识可能会成为获取新表示的障碍。为了克服这个限制，我们提出了一个框架，通过吸收新任务的知识来演化先前分配的参数。该方法在两个不同的网络下执行。基础网络学习顺序任务的知识，而稀疏诱导超网络为每个时间步骤生成参数以演化旧知识。生成的参数将基础网络的旧参数转换为反映新知识。我们设计超网络以根据任务特定信息和基础网络的结构信息生成稀疏参数。我们在图像分类和视频动作识别任务的类增量和任务增量学习场景中评估了所提出的方法。实验结果表明，通过发展旧知识，所提出的方法在这些场景中始终优于各种各样的持续学习方法。
