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电力和淡化水潜力评估...
盐水库 (500,000[m 3 ]) 地下密封和 ET 周围排水 109 [M$] 1 [每 ET] 盐水处理系统 盐水处理管道（价格为水管道的一半。950[k$/km] D [km]
给孩子们生活中最好的开始：
•儿童在养育护理的环境中成长最佳，其中包括安全和安全的环境，反应迅速的育儿/照料，适当的母亲和儿童保健和营养以及刺激和早期学习的机会（Britto等人2017）。
元趋势与登月计划 - Super.so
工业传感器将监控供应链的各个环节，制造业将优化生产、效率和安全性。自动驾驶汽车中的传感器将通过摄像头、激光雷达和雷达可视化道路和周围环境，可视化我们城市和社区中的所有活动。天空中的无人机编队和地球轨道上的卫星星座将监控地球表面的每一平方米。最后，AR（增强现实）耳机上的前视摄像头将永久记录我们的活动和周围环境、我们吃什么以及我们与谁互动。今天，我们正在催生一个“万亿传感器经济”，在这个经济中，一切都在随时受到监控、成像和监听。这一元趋势是由地面、大气和太空传感器的融合以及机器学习和数据网络推动的。在未来，最重要的不是“你知道什么”，而是“你提出的问题的质量”。
Pytes E-Box系列LFP电池用户手册
f）确保电池故意或无意间接地。与接地电池的任何部分接触都会引起电击，并通过高小路电流燃烧。如果熟练的人在安装和维护过程中删除地面环境，则可以降低这种危害的风险。
2d至3D图像转换算法
摘要。随着人工智能（AI）的出现，有许多用于3D计算机视觉的应用，并且正在解决多元化域中的不同问题。特别是深度学习和图像处理技术被广泛用于计算机视觉应用中，例如，通常使用2D图像来查看人体器官的医学成像可以从3D重建人体器官或癌症病变中巨大受益。汽车使用雷达，激光雷达和传感器来提高对汽车周围环境的认识，对汽车周围环境的3D重建将提供更好的情境意识。在许多计算机视觉应用中，使用图像转换技术至关重要。有了AI，基于学习的方法与图像处理技术一起变得流行。为此，本文通过系统的文献综述阐明了这些方法。本文提供的见解可以帮助进一步研究计算机视觉应用程序。
将环境意识整合到NPC
摘要我们提出了一个新型系统，该系统可以在具有上下文意识的游戏中使用大型语言模型（LLM）来增强非播放字符（NPC），从而提供动态，环境敏感的交互。传统上，NPC依靠预先列出的对话和对环境的认识，从而限制了他们对玩家行动的反应。我们的系统通过捕获NPC周围环境的全景图像并应用语义分割来识别对象及其空间位置来解决此问题。我们通过将对象位置与分割信息相结合，从而生成NPC环境的结构化JSON表示。此数据作为LLM提供了上下文，使NPC能够将空间知识纳入与玩家的对话中。结果是更身临其境的游戏玩法，NPC可以在互动过程中参考附近的对象，地标和环境特征，从而增强可信度和参与度。本文讨论了我们系统的技术实施，展示了将视觉感知整合到NPC中如何转换游戏内对话和交互。
Stitó:的公开演讲
Stitó:s Lá:lém totí:lt（Stee-tahs Lah-lem tot-ilt）的建造重点是通过配对教室进行跨学科合作；利用自然环境，通过正式的创客空间注入动手学习的精神，并为每个配对教室建造休息空间。
自动识别建筑物中的变形和...
图5.2 Faro Company（A）LIDAR 360O的商业地面激光扫描仪（300O视野）视会（b）LIDAR工作原理（c）从LIDAR捕获的3D数据的平面视图。（D）低分辨率和高分辨率对周围环境捕获的图像的影响（礼貌：Faro Company）。