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•温度的升高通过增加的熔化和/或降水降雨而不是雪•永久冻土融化而导致雪和冰覆盖的降低，因为温度较高的空气温度会加热地面并融化地面的顶层。这可能会导致水收集的凹陷形成，从而形成热力学湖泊。This pooling of water accelerates more thawing, with as much as several metres of soil becoming less stable in just a few weeks • methane is released as permafrost thaws because the water produced from thawing of permafrost allows bacteria to break down organic matter, releasing methane (and carbon) into the atmosphere • changes in vegetation as tundra turns into a marshy terrain with lake filled hollows.•随着融化的融化•海平面上升影响人们和基础设施的融化，包括滑坡在内的大规模运动事件的增加•在所选示例中特定的寒冷环境中的其他变化。
基于切片的网络边缘AI业务发放
摘要 —边缘智能利用网络边缘的计算资源为网络用户提供人工智能 (AI) 服务。由于边缘智能能够实现快速推理和分布式学习，因此有望成为 6G 网络的重要组成部分。在本文中，我们研究了支持边缘智能的 AI 服务配置。首先，我们介绍 AI 服务的特点和要求。然后，我们介绍 AI 服务数据管理，并为 AI 服务定制网络切片。具体而言，我们提出了一种新颖的资源池方法来共同管理 AI 服务的服务数据和网络资源。跟踪驱动的案例研究证明了所提出的资源池方法的有效性。通过这项研究，我们说明了在网络边缘提供 AI 服务的必要性、挑战和潜力。
董事会/委员会成员的知识和技能战略
特许公共财务与会计协会 (CIPFA) 在知识和技能框架内发布了针对养老金委员会 (PSB/ISC) 代表和地方养老金委员会 (PAB) 成员的行为准则和技术指导。该框架详细说明了参与 LGPS 基金管理和决策的人员所需的知识和技能。它们涵盖了被确定为核心要求的八个知识和技能领域，包括：立法；治理；行政；投资事务；精算事务。CIPFA 的指导强调，随着投资池安排的引入，需要更广泛的知识。该指导规定，LGPS 基金需要确保监督委员会 (ACCESS 联合委员会 (AJC)) 的当选成员对投资池安排有更深入的了解。
原材料和废弃物的室外储存和处理 BMP 情况说明书 3 修订版 04/2023
户外材料地面放置 · 保护室外储存的材料免受雨水径流的影响。在周边建造护堤，以防止雨水从邻近区域径流以及雨水从材料中流出。· 对于堆放场，应稳定任何大型堆放物，以免材料松散。· 覆盖并容纳原材料库存，以防止雨水流入堆放物。· 尽量减少积水。倾斜铺砌区域以尽量减少场地积水，特别是可能将污染物渗入雨水的材料，如堆肥、原木和木屑。建议最小坡度为 1.5%。需要收集和过滤。· 对于盐储存，不要让盐与雨水接触！盐应存放在耐腐蚀、有衬里和有盖的容器中。
困难的Sjögren病
舌下唾液合并•Schirmer 5 OD，4 OS•唾液流量：0.276 cc/5 min•WBC 3080•IgG 2005 mg/dl，多克隆•对SSA和SSB的抗体
从构思到实施：我们让人工智能飞起来 - Fraunhofer IOSB
机构简介： 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..................16 在应用和面向市场的解决方案方面的专业知识 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......18 如何与我们合作 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....................20 汇集专业知识 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..24 弗劳恩霍夫战略研究领域人工智能 .........< div> 。。。。。。。。。。。。。。...... div>..........27 弗劳恩霍夫国防和安全部门 VVS .。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28
基于深层关联神经网络的智能分类方法⋆
提出了一种基于深层关联神经网络的鸡蛋状态智能分类的方法。此方法旨在自动孵化过程中鸡蛋产卵的可视化结果的识别和解释。关联自动编码器的模型比传统方法具有多个优点。例如，输入图像是预大尺寸的，并且对“卷积 - 汇总/UPS采样层”的计数实际上是根据图像大小来定义的，这提高了分类的准确性。此外，平面计数被确定为分隔商，将单元在输入层中的细胞计数（两者计数）对加倍对的功率计数计数“卷积 - 汇总/上取样层”，以将整个单元格保留在汇总/UPS采样后的总细胞计数。此过程将层平面的大小宽度和高度减半，使模型层的结构定义自动化。Deep Boltzmann机器模型比传统的Deep Boltzmann机器具有多个优点。这些包括预先调整输入图像，确定有限的Boltzmann机器的数量在经验上以提高分类的准确性，并将神经元设置为隐藏层中的神经元数量，因为两倍的神经元在可见层中的神经元计数，以满足Kolmogorov Theorem在多维连续函数的表现上，具有单位持续函数的持续功能的表现。此模型自动化模型层体系结构的定义。基于深层关联神经网络的鸡蛋发育状态的智能分类方法可以应用于智能系统中，以分类鸡蛋蜡烛可视化在工业家禽生产中的孵化过程中。
fMRI分析的可解释的脑形神经网络
摘要。了解某些大脑区域与特定神经系统疾病或认知刺激的关系是神经成像研究的重要领域。我们提出了Braingnn，即图形神经网络（GNN）框架，以分析功能磁共振图像（fMRI）并发现神经生物标志物。考虑到大脑图的特殊特性，我们设计了利用fMRI的拓扑和功能信息的新型Roi Aware图（RA-GCONV）层。以医学图像分析需要透明度的启发，我们的Braingnn包含ROI选择池层（R-池），突出显示了显着的ROI（图中的节点），因此我们可以推断哪些ROI对预测很重要。此外，我们提出了正则化项 - 单位损失，TOPK PORING（TPK）损失和组水平一致性（GLC）损失 - 在汇总结果上鼓励有理由ROI选择，并提供灵活性，以保留个人或组级别的模式。我们将BRAINGNN框架应用于两个独立fMRI数据集：自闭症谱障碍（ASD）fMRI数据集和人类Connectome Project（HCP）900主题释放。我们投资超参数的不同选择，并表明Braingnn在四个不同的评估指标方面优于替代fMRI图像分析方法。获得的社区聚类和显着的ROI检测结果表明，与ASD和特定任务状态为HCP解码的ASD和特定任务状态的生物标志物的先前神经成像衍生的证据相应很高。
使用MEL Spectrogram图像和合奏建模
如今，许多可怕的疾病是由蚊子以及其他类型的感染引起的。蚊子也被称为无声喂食器。由于这种能力，蚊子会利用增加其传播疾病的能力。许多威胁生命的疾病，例如疟疾，登革热，寨卡病毒，黄热病和基孔肯雅亚是由这些蚊子引起的。这些疾病是由病毒，寄生虫和细菌病原体通过各种载体（例如埃及伊蚊）和库勒克斯（Culex）引起的。由于全球案件的迅速增加，因此有必要部署智能机器自动化模型来减少感染的传播。本研究中使用的方法检测到负责传播这些疾病的不同类型的蚊子。控制感染传播的关键是根据其翅膀的拍子检测蚊子的类型。本研究中使用了与不同来源收集的与蚊子翼节相关的声音录音。这些录音是根据蚊子物种通过最大合并和卷积模型来划分的。整个工作在三个部分下进行了框架：识别记录的声音音频文件以获取MEL频谱图像，使用合并和卷积方法提取特征，并使用合奏方法使用分类器，例如随机森林，支持向量机（SVM）和决策树来识别蚊子类型。频率波用于在预处理阶段将音频记录转换为频谱图。频谱图滤波器用于消除频谱图像中的噪声。使用合并和卷积方法获得矢量值。然后将本工作中使用的分类器中的值馈入集合方法，以根据其机翼节拍识别蚊子类型。基于最终结果和观察结果，SVM分类器的精度最高，与其他分类器相比，伊迪斯型白emopictus型为95.05％。
视觉的元构基准
近年来，变形金刚[9]在各种计算机视觉任务[10]，[11]，[12]，[13]中表现出了不前期的成功。变压器的能力长期以来一直归因于其注意力模块。因此，已经提出了许多基于注意力的令牌混合器[4]，[5]，[14]，[15]，[16]，目的是为了增强视觉传输（VIT）[11]。尽管如此，一些工作[17]，[18]，[19]，[20]，[21]发现，通过用空间MLP [17]，[22]，[23]或傅立叶变换[18]等简单操作员更换变压器中的注意模块，结果模型仍然会产生令人鼓舞的性能。沿着这条线，[24]将变压器摘要为一种称为元构造器的通用体系结构，并假设是元构造者在实现竞争性能中起着至关重要的作用。To verify this hypothesis, [24] adopts embarrassingly simple operator, pooling, to be the token mixer, and discovers that PoolFormer effectively outperforms the delicate ResNet/ViT/MLP-like baselines [1], [2], [4], [11], [17], [22], [25], [26], which con- firms the significance of MetaFormer.