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未来的地球联合计划开放呼吁全球...
通过ESA-Future Earth联合计划，邀请未来地球全球研究网络中的研究人员使用地球观察（EO）数据提出案例研究，以解决IPCC气候变化和城市的特别报告的研究主题，并针对低中度收入城市（LMIC）的城市进行了具体的重点。此公开通话旨在将EO数据应用于1）提前了解城市级别的气候影响和风险，或2）开发技术以监控适应性和/或缓解响应方案，以在城市规模上对气候变化和/或其联系。项目应确定与城市利益相关者相关的关键研发挑战，EO可以做出实质性的贡献，并在IPCC文献截止日期（2026年10月）之前提交期刊手稿。项目可以申请20,000欧元 - 30,000欧元的资金。提案的截止日期为2025年2月28日。
使用 OpenCV 检测停车位
摘要 — 寻找合适的停车位是一个具有挑战性的问题，尤其是在大城市。随着汽车保有量的增加，停车位变得越来越稀缺。对这些停车位的需求不断增长，再加上有限的停车位，导致了供需失衡。缺乏足够的停车管理系统导致许多街道上到处都是非法停放的汽车。需要一个可扩展、可靠、高效的停车管理系统来解决这个问题。基于深度学习的计算机视觉技术已经成为解决此类问题的有希望的解决方案。这些技术对图像识别和处理领域产生了巨大的影响。它们还为车辆跟踪领域的进一步应用提供了巨大的潜力。因此，它们可以用来检测停车位。
综合 529 计划开户文件
经纪服务 在 Merrill 经纪账户中，您需要按每笔交易支付佣金和其他销售费用。我们可能会向您推荐投资，但最终决定是买入、卖出还是持有由您决定。我们可能会不时主动审查您经纪账户中的持股情况；但是，出于最佳利益监管的目的，我们不提供持续的监控服务或监控您的经纪账户，最佳利益监管也不要求我们这样做。根据您的财务顾问的资质以及您希望如何与我们合作，我们的经纪服务为您提供： • 投资建议和对您的交易指示及其他请求的回复。 • 访问投资、研究、金融工具、投资指导和市场教育。 • 执行证券买卖交易并保管账户资产。 • 保证金贷款（以合格账户资产借款）。 • 访问各种账户类型，包括 CMA 账户。
经验教训的开放式开放ran 2024年9月
● Goal: truly multi vendor solution ● Standardised open interfaces ● Vertical and horizontal disaggregation ● Three O-RAN Alliance RAN functions: O-RU, O-DU, O-CU (CP and UP) ● Other key elements: RIC and SMO ● O-RAN Alliance nomenclature for Cloud Platform: O-Cloud
NTIA RFC-开放基础模型
我们发现，对于七个领域中的六个，我们分析的研究并未为开放基础模型的边际风险提供有说服力的证据：他们不考虑框架中的步骤，例如现有技术或防御能力如何适应边际风险。但是，对于与CSAM相关的风险，Thiel等人。（2023）3进行了完整的分析，该分析显示了未能令人满意解决的开放基础模型的边际风险。4为了提供指导，我们对自动网络安全脆弱性检测和NCII进行了初步的边际风险评估，我们发现，当前开放基础模型的边际风险较低，对于自动化脆弱性检测（部分是由于AI的有效性而用于防御的效率），而开放模型的开放型风险对NCII有可能。
排名成员罗恩·约翰逊（Ron Johnson）的开幕词
在2024年2月27日提交的记录中，排名成员罗恩·约翰逊（Ron Johnson）永久性小组委员会的开幕词：2022年2月24日，俄罗斯部队开始入侵乌克兰的同一天，美国商务部宣布了对俄罗斯的范围的第一个访问，以使其对俄罗斯的范围进行一定的范围，从而使俄罗斯的范围限制了一定的界面。1在诉讼月份，美国对俄罗斯国防，金融和能源部门实施了更多的制裁。2美国与俄罗斯中央银行的限制交易禁止了每桶60美元以上的俄罗斯石油出口的海上运输，并禁止了俄罗斯石油的国内进口。 3美国批准了与俄罗斯政府有联系的3500多个个人和实体。 4上周，美国宣布了其他制裁。 拜登政府夸口说，这些努力“饿死了俄罗斯的关键组成部分和技术，并限制了普京与21世纪战争的能力。” 5事实讲了一个不同的故事。 实际上，美国对俄罗斯的制裁失败了。 他们既没有否认俄罗斯生产先进武器所需的技术，也没有使俄罗斯经济脱轨。 美国制裁的失败部分是由于俄罗斯的适应和逃避造成的，但从根本上讲，这是政府对其执行其执行能力的不现实期望的结果。 6，2023年，俄罗斯经济反弹，估计增长3.6％，预计今年的增长率为2.6％。 132美国与俄罗斯中央银行的限制交易禁止了每桶60美元以上的俄罗斯石油出口的海上运输，并禁止了俄罗斯石油的国内进口。3美国批准了与俄罗斯政府有联系的3500多个个人和实体。4上周，美国宣布了其他制裁。拜登政府夸口说，这些努力“饿死了俄罗斯的关键组成部分和技术，并限制了普京与21世纪战争的能力。” 5事实讲了一个不同的故事。实际上，美国对俄罗斯的制裁失败了。他们既没有否认俄罗斯生产先进武器所需的技术，也没有使俄罗斯经济脱轨。美国制裁的失败部分是由于俄罗斯的适应和逃避造成的，但从根本上讲，这是政府对其执行其执行能力的不现实期望的结果。6，2023年，俄罗斯经济反弹，估计增长3.6％，预计今年的增长率为2.6％。 136，2023年，俄罗斯经济反弹，估计增长3.6％，预计今年的增长率为2.6％。13最初的预测要求俄罗斯的GDP在2022年收缩约10％，但IMF对当年的修订分析显示，俄罗斯的GDP仅收缩了1.2％。7不幸的是，莫斯科将能够在可预见的未来维持其战争努力。尽管美国制裁试图限制俄罗斯的原油出口，但俄罗斯很快在中国和印度找到了买家。2023年，据报道，中国在俄罗斯原油上花费了超过600亿美元。8在同一时期，印度购买了370亿美元的原油，这是其战前金额的13倍，根据一项分析。9俄罗斯还雇用了一个所谓的粗加油动物的“影子舰队”来逃避对俄罗斯石油的价格上限限制。10最终，美国和其他制裁国家继续购买并依靠进口俄罗斯原油的炼油厂的石油产品，为俄罗斯的库存增加了更多的钱。11美国制裁的另一个意想不到的后果是俄罗斯对中国人民币的依赖增加。由于美国和欧洲的限制，俄罗斯没有访问西方金融网络，因此俄罗斯降低了对美元的依赖，并与中国合作以增加贸易和商机。12中国和俄罗斯之间随后的交易繁荣（2023年总计为2400亿美元）是中国先进的长期目标是使人民币在全球交易中更加突出，从而削弱了美元作为全球主要储备货币的作用。
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
节能自适应3D传感-CVF开放访问
主动深度传感可实现强大的深度估计，但通常受感应范围的限制。天真地增加光学能力可以改善传感范围，但对许多应用（包括自主机器人和增强现实）的视力安全关注。在本文中，我们提出了一个自适应的主动深度传感器，该传感器可以共同介绍范围，功耗和眼部安全。主要观察结果是，我们不需要将光模式投影到整个场景，而只需要在关注的小区域中，在应用程序和被动立体声深度所需的深度失败的情况下。理论上将这种自适应感知方案与其他感应策略（例如全帧投影，线扫描和点扫描）进行了比较。我们表明，为了达到相同的最大感应距离，提出的方法在最短（最佳）眼部安全距离时会消耗最小的功率。我们用两个硬件原型实现了这种自适应感测方案，一个具有仅相位空间光调制器（SLM），另一个带有微电动机械（MEMS）镜像和衍射光学元素（DOE）。实验结果验证了我们方法的优势，并证明了其能力自适应地获得更高质量的几何形状。请参阅我们的项目网站以获取视频结果和代码：
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选