XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPrior
投资者会议：当前重点经营事项及经营战略
制定新的增长战略，长期目标是成为创新解决方案提供商。 农业和 ICT 是增长动力。集中管理资源，到 2030 年，实现核心营业收入各 1000 亿日元的目标。 将尖端医学作为下一代增长领域。 转变石油化学方向，利用减少环境影响的技术创造长期价值。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
孟加拉国牲畜研究优先级
我很高兴知道孟加拉国农业研究委员会（BARC）已采取了一项崇高的倡议，出版了一本名为《孟加拉国牲畜研究的重点》的书。从慢性粮食不足的角度来看，国家的父亲班班班班杜·谢赫·穆吉布尔·拉赫曼（Bangabandhu Sheikh Mujibur Rahman）强烈意识到，牲畜子行业对于该国的整体进步至关重要。因此，他采取了许多有效的措施来发展该行业。显然，他由世界著名的乳制品霍尔斯坦·弗里斯安（HFIesian）（HF）发起了一项出色的计划。因此，他从澳大利亚进口了一些纯净的HF奶牛和公牛。该国一直很喜欢通过增加的肉，鸡蛋和牛奶生产。农场友好的政策，技术创新，坚定的承诺和生产支持是如此前所未有的牲畜生产和粮食安全取得成功。
2025战略计划：资源和优先事项
●2.6股权和卓越的领先优势：评估ELH经理的当前培训/资源，研究管理愿景和开发经理技能的策略（在LEA和学校一级），确定出色的经理人的核心竞争力；设计一种专业发展策略以系统地建立管理能力
孟加拉国农业研究重点
国父孟加拉国国父谢赫·穆吉布·拉赫曼强烈意识到没有农业发展就没有孟加拉国的发展，因此，在1971年独立后，他采取了许多多维度的举措和有效措施来发展农业和改善农民的生计。显然，孟加拉国国父发起了一项名为“绿色革命”的伟大计划，农民通过利用高产作物、灌溉、化肥和杀虫剂在作物生产力和生产方面获得了收益。根据国家当前和未来的需求，基因革命和第四次工业革命在尊敬的总理谢赫·哈西娜的积极领导下正在顺利推进，秉承国父期待已久的梦想。政府坚定的政治意愿和承诺、技术创新和国家政策改革在农业和粮食安全方面取得了前所未有的成功。
优先气候行动计划 | 伊利诺伊州环保局
● 由于需要升级健康和安全措施（例如维修屋顶、消除霉菌和石棉或升级电气系统），大量低收入独户和多户家庭选择放弃太阳能；● 低收入家庭缺乏低成本、易于获得的融资，以及他们希望通过太阳能创造长期财富积累机会；● 极端天气/停电期间，最脆弱人群面临的可靠性和弹性风险；● 对达到项目容量的低收入社区太阳能项目的需求很高；● 社区驱动的社区太阳能项目面临与国家开发商竞争的挑战；● 开发商难以编织和协调不同的资金流；● 小型 DBE 难以获得资本并扩展到现金业务之外；● 零售电力供应市场十多年来一直存在不良行为，导致市场缺乏信任。
USSPACECOM S&T 优先级列表 (STPL)。...
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
为未来提供燃料：优先考虑天然气转型以实现净零排放
为未来提供燃料：推进天然气向净零排放转型 天然气在发电中的作用 这是英国能源公司和碳捕获与储存协会 (CCSA) 发布的系列简报中的第二篇，探讨了天然气在向净零经济转型中的作用。本次简报特别关注天然气在发电中的作用。该系列的第一篇简报探讨了天然气在整个经济中的广泛作用。请访问为未来提供燃料网页阅读更多简报。 显然，我们需要对电力供应进行脱碳，为此，我们需要在未来几十年用低碳替代品取代未减排的天然气（未捕获和储存排放物的天然气）。这将主要通过增加可再生能源，尤其是风能和太阳能来实现。天然气目前在发电中发挥着重要作用，是最大的单一发电来源。天然气目前用于发电具有灵活性和弹性，因此必须谨慎管理发电用天然气的不可避免的减少。为了满足英国的能源需求，英国政府提出，由于低碳基础设施（如碳捕获、利用和储存 (CCUS)）的开发延迟，英国在 2030 年代甚至更久以后将需要有限数量的未减排天然气。因此，我们需要考虑更广泛的技术来替代未减排天然气，以复制其作用，其中包括利用灵活需求、电力储存和与欧洲的互连。对于英国来说，确保尽快、有效地部署这些技术至关重要。由于拥有使用燃料的低碳和可调度电力来源的重要性，碳捕获和储存 (CCS) 天然气以及氢能发电 (H2P) 也可能发挥独特的作用。CCS 和 H2P 提供了一种方式，可以实现天然气目前为电力系统带来的好处，但排放量减少（称为“减排”天然气）。这是电池等储存技术的补充。政府需要明确电力系统脱碳的目标，并进一步加快开拓新市场，继续开发替代天然气的商业模式。天然气对电力为何如此重要？尽管可再生能源正日益成为我们电力结构的重要组成部分，但天然气通常只占英国总发电量的三分之一左右，比任何其他单一能源都要多。从广义上讲，天然气扮演着两种不同的角色：
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
g-hop：相互作用重建的生成性手动对象和掌握合成
和一个锅的不同）或意图（例如通过刀与使用它进行切割），我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中，我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说，我们学习了一个基于扩散的常规模型，该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述，例如“握着板的手”，我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达（见图1个顶部）。我们解决的一个关键问题是，该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间（签名）距离场来描述对象形状，但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示，而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模，并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外，我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用，而这种表示是所需的输出。例如，重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误）或约束（例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务：i）从日常交互剪辑中重建3D手对象形状，ii）鉴于任意对象网格，合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验，我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的（近似）log-likelihood梯度计算（近似）log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中，该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标（例如已知对象网格的合成）推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域，但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此，我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集，从而导致157个对象类别的相互作用长期收集，并在这些范围内训练共享模型。据我们所知，我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型，并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外，我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断，并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务，甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。