以来最早的形式的诞生,地球上的生命已经适应了各种环境,并演变成众多物种。估计当前物种总数,包括尚未被科学发现的物种估计,范围高达3000万。每种生活都与他人相互联系,多年来,这些联系创造了复杂的生活和当今全球环境。我们不仅是这个全球动态生态系统的一部分,而且我们的生活和生计取决于它。但是,我们已经破坏了世界各地的生态系统,并驱使许多物种灭绝。今天,物种消失比恐龙消失时的速度快得多。一旦迷失了,人类就无法创造生命。牢记,包括人类在内的所有生活在人类上都相互联系并彼此依赖,我们必须始终谦虚地行事。
开发了使用粒子滤波器(递归蒙特卡罗方法)解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说,我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配,将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下,都可以实时实现,测试表明,其准确度可与卫星导航(如 GPS)相媲美,但完整性更高。基于模拟,我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后,粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案,这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
随着最近推出了多个新型高通量测序(HTS)平台,HTS Work Work流量选项的景观比以往任何时候都更丰富。选择与当前或将来的HTS平台上的测序兼容的目标测序解决方案对于最大化给定测定的实用性很重要。Daicel Arbor Biosciences的Mybaits®杂交捕获系统是通过设计与几乎所有HTS工作流动的设计,无论是短暂的还是长阅读。具有高度通用的自定义探针设计算法和平台 - 不合稳定协议选项,Mybaits是实现任何物种或样品类型的任何DNA或RNA靶向测序需求的强大解决方案。在这张海报中,我们强调了在现代HTS景观中允许其独特多功能性的Mybaits的技术特征,其中包括数据示例,这些示例证明了其与动植物基因组学社区相关的短读和长阅读HTS平台的普遍应用。
积极的心理健康 (PPWB) 越来越被认为是健康人和心血管疾病 (CVD) 患者心血管健康的关键因素。这篇小型综述综合了目前关于 PPWB 与心血管健康之间关系的知识状态,研究了这两个群体中关于 PPWB 的相关研究。PPWB 的概念化涵盖了享乐和幸福方面,乐观、人生目标和活力等结构起着至关重要的作用。对健康个体的研究表明,PPWB 与改善的心血管健康指标之间存在显著关联,而对心脏病患者的研究则强调了 PPWB 在预测死亡率和再入院等结果方面的重要性。将 PPWB 与心血管健康联系起来的机制途径包括生物过程、健康行为变化和缓解压力的其他心理资源。尽管证据越来越多,但仍有疑问尚未解答,需要进一步研究以了解这些关系并制定有效的干预措施。在促进身体健康的同时促进心理健康可以加强心血管疾病的预防和管理,为改善患者预后和整体健康提供全面的方法。
● 与领先的电力和电信公司及系统合作,提供基础设施分析。● 检查和评估公用事业资产,为我们的客户收集准确、一致的公用事业资产数据。● 为公用事业公司提供实时、更新的质量数据,帮助解决服务问题。● 对公用事业公司的数据进行轻度 GIS 编辑。● 了解文档管理系统、归档和文档扫描的使用。● 为与公用事业系统相关的客户检查基础设施。● 学习识别电力/通信公用事业设备和潜在危险。● 审查和/或纠正 GIS 数据库中的数据完整性错误。● 了解并遵守所有安全法规,以保持成功的安全记录。● 能够根据需要在州内和州外的各个服务区域旅行。要求:
人工智能生命周期。资料来源:政府人工智能指南:美国联邦政府、GSA、卓越中心人工智能应用的动态和发展指南。https://coe.gsa.gov/coe/ai-guide-for-government/understanding-managing-ai-lifecycle/index.html 了解和管理人工智能生命周期 | GSA
随着量子计算机的日新月异,对隐私构成威胁,大整数分解和离散对数等数学难题将通过 Shor 算法被破解。这将使广泛使用的密码系统过时。由于量子计算的进步,后量子密码学最近大受欢迎。因此,2016 年,美国国家标准与技术研究所 (NIST) 启动了一项标准化流程,以标准化和选择能够抵御量子计算机攻击的加密算法和方案,称为后量子密码学。标准化过程始于 69 份密钥封装机制 (KEM) 和数字签名 (DS) 的提交。4 年后,该流程已进入第三轮(也是最后一轮),有 7 个最终候选方案,其中 4 个是 KEM(CRYSTALS-Kyber、SABER、NTRU、Classic McEliece),其余 3 个提交是 DS(CRYSTALS-Dilithium、FALCON、Rainbow)。标准化过程大部分向公众开放,NIST 要求研究人员从理论和实施的角度研究提交的内容,以确定所提议候选方案的优点和缺点。
能源转型必须以最小的环境成本进行。大规模和快速部署可再生能源必须以最小的环境成本进行。非燃烧型可再生能源是实现净零能源系统的最具成本效益的解决方案,但它们会产生需要预防和减轻的环境影响。生物多样性危机是与气候变化同等严重的双重危机,如果我们要避免灾难性的大规模灭绝事件,就必须同时应对。随着生物多样性的迅速减少,我们不能将气候和自然保护对立起来。健康和有弹性的生态系统对于应对气候危机至关重要,因为它们可以成为缓解和适应气候的主要因素。欧盟的 2030 年生物多样性战略也承认了这一点,而《自然恢复法》提案为恢复和改善生态系统提供了重要机会,以帮助我们应对双重危机。同样,我们也不能破坏现有的完善的自然保护义务,这些义务最近也被发现是合适的。可再生能源的升级必须与现有立法的实施和
2023 年 9 月,加拿大政府发布了《生成式人工智能使用指南》,其中为加拿大政府机构及其员工提出了建议。与近年来各组织发布的其他类似文件一样,该文件就透明度提出了建议,指出每当使用生成式人工智能生成内容时,都应告知读者“发给他们的消息是由人工智能生成的”。虽然本指南没有专门针对机器翻译的情况,但它确实提到翻译是生成式人工智能的潜在应用。因此,自然而然地出现了一个问题:无论在哪里使用机器翻译的文本,都应明确标记为人工智能生成的内容吗?在本立场文件中,我们详细研究了这个问题,目的是提出关于机器翻译的明确指导方针,不仅针对政府机构,也针对任何使用机器翻译技术的人。我们的主要结论是,机器翻译的文本确实是 AI 生成的内容。因此,应在使用它的所有地方明确标记。我们就这种标记可能采取的形式提出建议。我们还研究了在什么条件下可以删除或省略 MT 标记。
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入,从而导致潜在的局限性,例如,深度有限的视野和义务。解决这些问题,添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而,现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点:1)重新训练的多视图注释,这些注释是备用的。2)在测试过程中,如果相机参数/布局与训练中使用的相同,则模型将变为inpapplicable。在本文中,我们提出了一种新颖的单算观看改编(S2DHAND)解决方案,该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比,1)我们的适应过程是无监督的,消除了对多视图注释的需求。2)此外,我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对,从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说,S2DHAND建立在某些立体声约束上,包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记,从而允许可靠的适应性。评估结果表明,在内部和跨数据库设置下,S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现,并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面:https://github.com/ut-vision/s2dhand。
