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回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
自然敌人的遗传改善
抽象的生物控制现在被公认为是一种环境，技术上适当的，经济上可行的害虫控制方法。The injudicious use of insecticides nowadays pose a threat to both the populations of target pests and beneficial insects.According to recent studies, IPM programs can be improved by establishing pesticide-resistant parasites that were chosen in the lab and then released into the field.The efficacy of natural enemies may be increased by a variety of characteristics, such as tolerance to pesticidal stress, tolerance to severe abiotic stressors,缩短发育率，后代产量的增加，性别比的变化以及宿主或栖息地偏好的变化。通过分子方法改善特征的“实验室生物”的开发可以提高其效率，从而提供保证的虫害控制率。因此，我们应该在分子生物学领域中利用新兴技术，以便在害虫管理过程中可以成功操纵“农民”朋友。关键词：生物控制，IPM，自然敌人，农药，害虫管理
石榴作为天然染料的抗菌、抗分枝杆菌和抗真菌特性
石榴在人类历史上占有重要地位，是最古老的栽培农产品之一。众所周知，石榴的原产地是地中海、西亚和伊朗，如今在美国（加利福尼亚和亚利桑那）、阿根廷、中国、阿富汗、印度、阿拉伯、智利和墨西哥北部都有种植。1、2 石榴是石榴科中最重要的植物。石榴的名称来源于 Malum granatum，在拉丁语中意为“颗粒状的苹果”。1 石榴有多个多刺的枝条，叶子是椭圆形的；可食用的果实是一种浆果，由白色或红色单花的子房产生，里面有种子和果肉。3 石榴的 50% 由可食用部分组成，50% 由果皮组成（Fawole 和 Opara）。4
Adhunik Power＆Natural Resources Ltd（APNR）
从2013-14财年到2019-20财年的固定成本恢复（以防万一可以从完全合同的容量中收回，即188.85 MW）
天然纤维的预处理及其作为聚合物复合材料增强材料的应用——综述
近年来，天然纤维增强复合材料由于其质量轻、耐磨、可燃、无毒、成本低和可生物降解等特性而受到广泛关注。在各种天然纤维中，亚麻、竹、剑麻、大麻、苎麻、黄麻和木纤维尤其受到关注。世界各地对利用天然纤维作为增强材料来制备各种类型复合材料进行了大量研究。然而，缺乏良好的界面黏附力、熔点低和耐湿性差使得天然纤维增强复合材料的使用不那么有吸引力。天然纤维的预处理可以清洁纤维表面、对表面进行化学改性、停止吸湿过程并增加表面粗糙度。在各种预处理技术中，接枝共聚和等离子处理是天然纤维表面改性的最佳方法。天然纤维与乙烯基单体的接枝共聚物可在基质和纤维之间提供更好的粘合性。本文回顾了预处理天然纤维在聚合物基质复合材料中的应用。还讨论了天然纤维表面改性对纤维和纤维增强聚合物复合材料性能的影响。POLYM. ENG. SCI.，49：1253–1272，2009 年。ª 2009 年塑料工程师协会
解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。
2022-市场状况
3参见，例如，夏威夷电气，综合电网计划报告，第260页（2023年5月），https：//hawaiipowered.com/igpreport/igp-report_final.pdf（“必要时，我们在现有的基于化石燃料的机器人的最低载荷和循环装置中经营现有的化石燃料生成式车队，而不是他们设计的。随着未来几年内越来越多的可再生项目集成，生成的单位，尤其是蒸汽生成单元将处于越来越多的可变操作下。例如，运营50至75岁的O’Ahu车队，随着负载升起，负载较低和离线骑行的增加，加速了衰老过程，这导致并将继续导致强迫中断和/或每天的企业容量的增加。。。这些可靠性风险必须紧急解决 - 这是实现国家脱碳和可再生能源目标的基础。”）。
用于自然光未校准光度立体成像
自然光未校准光度立体 (NaUPS) 减轻了传统未校准光度立体 (UPS) 方法中严格的环境和光线假设。然而，由于内在的不适定性和高维模糊性，解决 NaUPS 仍然是一个悬而未决的问题。现有工作对环境光和物体材质施加了强有力的假设，限制了更一般场景中的有效性。或者，一些方法利用复杂模型的监督学习，但缺乏可解释性，导致估计有偏差。在这项工作中，我们提出了自旋光未校准光度立体 (Spin-UP)，这是一种无监督方法，用于解决各种环境光和物体中的 NaUPS。所提出的方法使用一种新颖的设置，在可旋转的平台上捕获物体的图像，通过减少未知数来减轻 NaUPS 的不适定性，并提供可靠的先验来缓解 NaUPS 的模糊性。利用神经逆向渲染和所提出的训练策略，Spin-UP 可以以较低的计算成本恢复复杂自然光下的表面法线、环境光和各向同性反射率。实验表明，Spin-UP 优于其他监督/无监督 NaUPS 方法，并在合成和真实世界数据集上实现了最先进的性能。代码和数据可在 https://github.com/LMozart/CVPR2024-SpinUP 获得。
