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3D空间多模式内存
我们提出了3D空间多模式内存（M3），这是一种多模式存储系统，旨在通过视频源保留有关中型静态场景的信息，以供视觉感知。通过将3D高斯脱衣技术与基础模型集成在一起，M3构建了能够跨粒度呈现特征表示的多模式内存，其中包括广泛的知识。在我们的探索中，我们在以前的特征劈叉上确定了两个关键挑战：（1）在每个高斯原始原始原始原始的存储高维纤维中的计算限制，以及（2）蒸馏功能和基础模型之间的未对准或信息损失。为了解决这些挑战，我们提出了M3的主要场景组件和高斯记忆注意的关键组成部分，从而实现了有效的训练和推理。为了验证M3，我们对特征相似性和下游任务以及定性可视化进行了全面的定量评估，以突出显示高斯记忆注意的像素痕迹。我们的方法包括各种基础模型，包括视觉模型（VLM），感知模型以及大型多模式和语言模型（LMMS/LLMS）。此外，为了演示现实世界的适用性，我们在四足机器人的室内场景中部署了M3的功能字段。值得注意的是，我们声称M3是在3D功能蒸馏中挑战核心压缩挑战的第一项工作。
多资产策略和资产配置
Alexander Rudin：我们将系统化的多资产策略视为“连贯的理念组合”。换句话说，我们的目标是创建多元化且自洽的策略。多元化至关重要，因为没有任何一种灵丹妙药能够永远奏效。一套理念，如果结合起来运用，通常会产生更好的投资结果。我们也努力使我们的策略“连贯”。这意味着资产类别在结构上是相互关联的，我们希望将这些联系融入我们的模型中。信用利差和股票就是一个很好的例子：它们都代表了市场对公司盈利的看法，并且都主要受市场风险情绪的驱动。因此，我们力求对股票和信用利差使用类似的情绪指标。既然我们在讨论投资理念，那么还有两个原则值得一提。第一，我们强烈倾向于清晰的经济逻辑支持的信号，而不是经验发现的信号。第二，我们重视简单性而非复杂性；每增加一个复杂程度，都必须以可衡量的业绩提升来证明其合理性。原因在于，在多元资产策略领域，我们不会投资单只证券，而且交易通常持续数月。这使得我们可用的数据量相当小。如果我们仅仅从数据入手，或者让模型过于复杂，我们不可避免地会过度拟合数据，并“发现”一些实际上并不存在的东西。
黑客和高级学习的多方面世界
黑客技术的快速发展以及高级学习技术（例如人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）等高级学习技术的日益增长的一体化已经创造了一个复杂的数字生态系统。随着技术的进步，黑客使用的方法（无论是恶意和道德）越来越复杂。同时，AI和ML在网络安全中的不断增长正在重塑如何开发和部署防御机制。本文探讨了黑客学习与高级学习之间的交集，分析了这些领域相互影响的方式。通过详细探索AI和ML如何改变黑客方法，道德黑客攻击和网络安全教育，本文深入研究了在黑客景观和网络安全专业人员的发展中所存在的复杂性，道德问题以及挑战。此外，本文研究了该交叉路口的潜在未来，尤其是量子计算的影响以及网络安全教育中跨学科方法的必要性。
基于IoT的多功能Agribot -IJRPR
农业是许多经济体的关键组成部分，是食品，就业和原材料的主要提供商。但是，该行业遇到了一些挑战，包括劳动力短缺，耗时的流程和效率低下的资源利用。随着对可持续和智能农业实践的需求的增长，自动化和无线沟通的进步为创新铺平了道路。一个值得注意的发展是创建基于蓝牙的无线农业机器人车辆。该项目着重于基于蓝牙的专业农业机器人，旨在自动化三个基本的农业任务：割草，种子播种和农药喷雾。利用蓝牙技术，该系统使农民能够通过移动设备远程控制和监视机器人，从而显着提高了农场运营的效率和准确性。该半自治系统的实施旨在通过最大程度地减少体力劳动，提高精度和优化资源利用来解决关键的农业挑战。三项选定的操作 - 割草，种子播种和农药喷涂 - 是农作物健康和整体农场生产力至关重要的。通过整合物联网和自动化，这种智能的农业工具代表了迈向现代化传统农业方法的一步，使它们更加高效和技术驱动。需要半自动农业机器人农业机器人或农业机器人，以帮助完成一系列农业任务，例如播种，耕作，土壤水平，杂草控制，农药喷涂，化学应用，土壤测试和灌溉。在印度等国家，尽管其中一些机器人是完全手动的，并且需要大量的用户输入，从而使它们具有时间密集，完全自主的机器人独立起作用，但通常缺乏适应性，无法调整其操作序列以满足用户需求。.一种更实用的方法是一种半自动的农业机器人，与手动和自动性系统的好处结合了好处。这使用户可以在重复周期中保持自动化时更改任务的顺序。这样的混合系统增强了可用性和效率，使其成为现代农业领域的宝贵资产。在农业中的挑战和自动化的作用，不断增长的全球人口增强了对粮食生产的需求，给农业部门带来了重大压力。
多用途太阳能发电的设计和开发
农业部门正在经历一场向可持续发展的转型，其驱动力是减少对化石燃料的依赖，并将环境影响降至最低。本研究介绍了一种*多用途太阳能农业机器*的设计、开发和评估，该机器能够执行基本的农业任务，例如耕作、播种、土壤准备和灌溉或施肥。该机器集成了 21V 太阳能电池板、24V 2.5Ah 电池存储系统和模块化连接机制，可实现功能之间的无缝切换。该系统专为小规模农民设计，强调成本效益、能源效率和环境可持续性。实地测试表明，该机器每天可高效运行 5-6 小时，太阳能转换率为 18%。耕作模块实现了每小时 0.1 英亩的覆盖率，而播种机制保持了 95% 的准确率。灌溉泵每小时输送 130 升水，满足了典型农业作业的需求。该项目凸显了太阳能多用途机械革新可持续农业的潜力，为降低运营成本和碳足迹提供了切实可行的解决方案。未来的工作将侧重于优化能源存储和扩大模块化附件的范围，以进一步提高多功能性和采用率。
www.yamato-usa.com BRO-MULTI BEADS SHOCKER-2025
坚固可靠的试管，适用于冷冻、冷却和室温粉碎 可进行 0°C 至 4°C 等低温控制粉碎 可在液氮条件下使用的一次性塑料试管 从 2ml 到最大 50ml 试管，可针对每个样品体积进行最佳粉碎 材料种类繁多（树脂、聚四氟乙烯、氧化铝、玛瑙、氧化锆、氮化硅、铁、碳化钨、不锈钢、钛等）
秘鲁 - 多年策略2023 - 2026
2023年12月，秘鲁政府参加了II Global难民论坛，在那里致力于通过数据验证过程来增强庇护系统。承诺还包括将强行流离失所和无状态的人整合在国家统计数据中，实施确定无状态的机制，并促进强行流离失所的人的社会经济包容。在2023年，政府发起了一项验证活动，以减少庇护索赔的积压，这是其对GRF的承诺的一部分。首先步骤包括一个数据验证，以确定寻求庇护者的数量。此后，难民特别委员会（CEPR）发起了一项自我验证运动，以确认有效索赔的数量。广告系列于2024年10月结束，此后CEPR将合并其数据库并定义下一步。这项工作将为秘鲁政府提供更新的寻求庇护者数字，从而使CEPR能够改善难民身份的确定处理并增强对庇护系统的访问。
LNC RNA-Neat1对慢性多种耐药性的影响 纳米技术在阿育吠陀药物开发中的作用 评论Vyadhishamatva（免疫）的文章 质子泵抑制剂的药物守护研究 shatavari和yashtimadhu Churna的界限研究
引言慢性淋巴细胞性白血病（CLL）是西方世界成年人中最常见的白血病，占所有白血病病例的30％以上（Siegel等人，2020年）。在40-60％的患者中可能是无症状的疾病，被意外诊断出医疗常规检查，而其余患者可能带有淋巴结炎，脾肿大，复发性感染和/或自身免疫性疾病（例如溶血性炎症或诱发性炎症或动荡的症状）等症状。 Al。，2016）。cll是一种恶性肿瘤，其特征是CD5+ B细胞的克隆膨胀，它们在形态成熟的外观上表现出血液，骨髓和继发性淋巴组织，导致淋巴细胞增多，导致骨髓不足，脑骨髓内部，淋巴细胞疗法和脾气暴躁（Kipps et al.Kipps等）。CLL具有高度异质的临床过程，从懒惰的行为到侵略性疾病，在几乎30％的病例中需要及时治疗。这些差异与白血病细胞的许多标记有关，包括染色体畸变，免疫球蛋白重链可变区域基因（IGHV）的突变状态，TP53失活，CD38和ZAP-70表达（Hallek等，2018）。但是，
Amundi资金净零野心多资产
类型：Amundi基金的股票，一项作为SICAV成立的可转让证券集体投资（UCITS）的承诺。术语：子基金的术语是无限的。管理公司可以根据法律要求通过清算或与其他基金合并来终止基金。目标：目标：实现收入和资本增长（总回报）的结合，同时旨在减少投资组合的碳足迹。投资：子基金是根据《披露法规》第8条促进ESG特征的财务产品。该子基金将至少67％的资产投资于全球股票，债券和可转换债券，包括在新兴市场中。该子基金还可以在以下净资产百分比中投资：货币市场工具和存款，33％；资产支持的证券（ABS），10％； UCITS/UCIS，10％。该子基金对商品，房地产和可转换债券的接触限制为净资产的10％。子基金利用衍生品来降低各种风险，有效的投资组合管理以及获得对各种资产，市场或其他投资机会的敞口（包括侧重于信贷，股票，利率，利率和外汇）的方式。基准：该子基金是积极管理的，并试图在建议的持有期内优于欧元短期率指数（Ester）（ester）（“基准”）5％，同时又有受控的风险敞口。与任何此类基准限制投资组合结构没有任何限制。（“索引”）。子基金可以使用基准标准后验作为评估子基金绩效的指标，并且有关相关股份类使用的绩效费基准，用于计算绩效费用。管理过程：子基金的投资团队分析了宏观经济趋势，资产估值和风险因素吸引力，以识别似乎可能带来最佳风险调整后的回报的投资策略，以及其ESG，尤其是碳意图。投资团队然后构建了一个高度多样化的投资组合，可以将其灵感地适应于市场运动，以期运行可持续的绩效。这可能涉及在任何公平，利率和货币市场上同时同时采取战略和战术位置以及套利。投资目标是通过使基金减少碳足迹目标与复合指数的碳足迹的目标与50％MSCI ACWI ACWI ACWI气候变化指数 + 15％MSCI USD IG CLIMITAT CORTIAL CORPATE + 25％Climation + 25％MIGIMIG EURD MIGIMID MIG IRD EURD EURD + 15％MSSCI Climate + 25％MIGIMIG EURD EURD EURD EURD EURDE EURIN气候变化公司债券指数 + 5％MSCI EUR气候变化公司债券指数。投资组合碳足迹强度被计算为资产加权投资组合平均值，并将其与该指数的资产加权碳足迹强度相比。该子基金试图获得其投资组合的ESG得分大于其投资宇宙。预期的零售投资者：该产品旨在为投资者提供基本知识，没有或有限的投资经验，以寻求增加投资价值并在建议的持有期内获得收入，并能够承受最高投资金额的能力。
具有乘积图的多域信号自适应子采样
在标准信号处理中，采样理论指出，以高于奈奎斯特速率采样的带限信号可以完美重建。这一重要特性是欧几里得信号采样的基石。然而，当信号定义在更复杂的域上时，自适应采样策略的设计仍然是一个活跃的热门话题。为了处理位于不规则域上的信号，图信号处理 (GSP) [1, 2] 已成为标准方法的有力替代方案。在这种形式化中，图定义了一个支持，信号（现在称为图信号）在此支持上定义。这允许捕获信号演变的结构，从而提供比单独考虑信号更多的信息。通过将信号处理的概念和工具推广到图上记录的信号，GSP 已证明其在滤波 [3]、重构 [4] 和采样 [5] 等许多任务中都取得了成功。对于后者，在单变量情况下提出的一个想法是利用其底层图，从某些节点的测量中重建图信号。这种称为图采样集选择（或子集采样）的方法现在已得到充分研究 [6, 7, 8]。例如，（在无噪声设置下）假设图信号是带限的，可以证明随机选择合理数量的样本/节点足以以高概率实现完美重建 [9]。不幸的是，此类方法存在一些主要局限性。首先，到目前为止，大多数文章都集中在单变量信号上。然而，GSP 中最近的出版物主张需要多域图信号处理，以便处理张量数据或矢量数据 [10, 11]。事实上，在传感器网络等多个应用环境中，数据流被记录为在网络上演变的多变量时间序列，从而定义至少