人类的生命中有铰接的物体。对清晰的物体的综合理解,即外观,结构,物理特性和语义,将使许多研究社区受益。作为当前的符号对象理解解决方案通常是基于具有无物理属性的CAD模型的合成对象数据集,从而阻止了在视觉和机器人任务中的实现对现实世界应用的满足概括。为了弥合差距,我们提出了AKB-48:一个大规模的对象k nowledge b ase,由48个猫咪的2,037个现实世界3D 3D铰接式对象模型组成。每个对象由知识图Artikg描述。为了构建AKB-48,我们提出了快速的发音知识建模(FARM)管道,可以在10-15分钟内满足铰接对象的Artikg,并在很大程度上降低了Real
由安德烈·梅特罗(AndréMétro)撰写并于1955年出版的第一版《种植的桉树》(Eucalypts)在过去的二十年中一直在许多国家 /地区使用。在那个时期,在建立和种植技术领域都有重大发展。种植园报告的面积增加了五倍,现在至少达到了至少400万公顷,分布在澳大利亚和东印度属的自然分布区域以外的90个国家 /地区。桉树对开发世界的重要性越来越重要,其中八十个国家报告了他们对该属的兴趣。他们有很多用途,用于锯木。牙髓,木材基面板,杆和柱子以及环境和便利设施的种植。他们在生产可再生的燃木资源中起着特别重要的作用,它们为特定的重力和体积生产提供了极好的结合。一种或其他一种桉树对从半渗透到冷气或高山的广泛气候的适应性是它们作为Exotics取得显着成功的原因之一。
关键知识我们将在此主题期间学习:●可以将生物(包括植物,动物和微生物)分类。●将动物分为两组,脊椎动物和无脊椎动物。●将脊椎动物和无脊椎动物分为较小的组。例如,脊椎动物分为鱼类,两栖动物,爬行动物,鸟类和哺乳动物。一些无脊椎动物组包括昆虫,蜘蛛(蜘蛛),甲壳类动物和软体动物。●可以将植物分为苔藓,蕨类植物,针叶树(所有非开花)和开花植物。●微生物可以分为包括细菌和真菌在内的组(注意,科学家通常不考虑病毒为生物,因此不包括在此类别中)。●Carl Linnaeus以分类学的工作,识别,命名和分类生物的科学而闻名。
这是在Martin Luther King Jr.纪念图书馆(901 G St. NW)举行的公开会议。
目的:这项研究的目的是调查马来西亚人中对Covid-19的知识,疫苗偏好和恐惧。材料和方法:这项在线问卷调查是从2021年9月6日至2021年11月12日通过成人马来西亚人的Google表格进行的。为了收集数据,将经过试验的经过验证的问卷调查给387个样本。由参与者的社会人口统计学特征,有关信息来源的COVID-19疫苗的知识,参与者的特定疫苗偏好,具有理由,疫苗接种状态和COVID-19的恐惧的调查表。结果和讨论:参与者对Covid-19疫苗有良好的了解。总共275(71%)参与者表现出对特定疫苗的偏爱;辉瑞-biontech是最优选的(61.5%)疫苗。偏爱的主要原因是有效性(56.4%)。疫苗优先组的参与者获得的知识评分(7.38/8)比非偏爱(7.28/8)的知识评分更高。总共376名(97%)的受访者接种疫苗,其中250名(66.5%)接受了首选疫苗,而22(5.85%)未获得挑选,而休息却没有偏爱。在11名未接种疫苗的参与者中,有3名拒绝接种疫苗,以提供非脱颖而出的疫苗。与非接种疫苗的组相比,疫苗接种组中对共vid-19分数的恐惧更高(21.34/35)(19.09/35),尽管没有观察到显着差异。结论:大多数马来西亚人都对COVID-19疫苗接种知识渊博,接受了疫苗优先和疫苗接种。疫苗偏爱的参与者比没有明显差异的非偏爱更具知识渊博。在非接种疫苗的参与者中,有27%(3/11)拒绝提供的疫苗接种,如提供的非偏爱疫苗。疫苗接种组对19009的恐惧比非接种疫苗的恐惧更多,而差异无关。提高意识是人们不愿意或犹豫接种疫苗所必需的。
*我们很自豪地说我们是免费的孩子的屏幕。我们实用的,动手的方法可以吸引儿童并建立技能,而无需技术。但是,调查人员可以选择使用技术来展示他们的学习,例如拍摄视频,拍照或录制音符。
在喀拉拉邦提出的平台合作社模型,在国际劳工组织(ILO)的原则的指导下,提出了一种解决失业和促进可持续发展的变革性方法。尽管喀拉拉邦的高人类发展指数(HDI)为0.794,但青年劳动力的参与仍然很低,有42.63%的人从事就业,教育或培训。喀拉拉邦发展与创新战略委员会(K-DISC)领导下的喀拉拉邦知识经济特派团(KKEM)旨在通过利用私营部门的就业机会和增强创新的当地经济发展,将喀拉拉邦转变为知识社会。通过诸如数字劳动力管理系统(DWMS)之类的计划,KKEM还促进了远程工作和自由职业机会以及常规工作,获得了103,108多个职位,并在2024年3月之前为18,075个人提供了技能培训。以平台特定条款监管的基于任务的就业方式的开放经济面临着重大挑战,包括缺乏劳动力保护,不稳定的收入和剥削性实践。为了回应,KKEM提出的平台合作社模型将合作原则与数字平台相结合,促进民主治理,共享所有权和公平的利润分配。该模型通过有针对性的技能来增强就业能力,并通过通过道德合作和技术的卓越应用来通过多元化和汇总该州的小型生产系统来产生本地经济价值。借鉴了全球示例,例如欧盟关于透明和可预测的工作条件的指令以及英国最高法院对Uber驾驶员的裁决,KKEM的方法优先考虑法律认可,公平待遇,公平待遇和对开放人才工人的福利。通过整合基于社区的计划和本地资源,KKEM的平台合作社旨在创建一个更公平,更可持续的开放经济生态系统,从而有助于实现可持续发展目标的发展。
