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d-pose：深度作为3D人姿势和形状估计的中间表示
我们提出了D置位（D EPTH作为3D人类PO SE和S HAPE E刺激的中间代码），这是一种单阶段方法，可估计来自单个RGB图像的人姿势和Smpl-X形状参数。最近的作品将较大的模型与变压器骨架和解码器一起提高人体姿势和形状（HPS）基准的准确性。d-pose提出了一种基于视觉的ap-porach，它使用估计的人类深度映射作为HPS和利用合成数据的培训的中间表示，并在训练过程中提供了与它们一起提供的地面深度映射。尽管在合成数据集中受过培训，但D-Pose在现实世界基准数据集，EMDB和3DPW上实现了最新的性能。尽管其简单的轻巧设计和CNN主链，但它的表现优于基于VIT的模型，这些模型的模型几乎较大。d-pose代码可用：https：//github.com/nvasilik/d-pose
塑造大脑健康和阿尔茨海默氏症风险的因素...
••始于1997年•> 2,200名老年人•所有人都没有来自伊利诺伊州东北部的痴呆症•所有人都同意每年的临床评估，每年的血液捐赠以及神经，肌肉，脊髓和大脑的捐赠•大约93％的白人•〜25％的阿尔茨海默氏痴呆症的痴呆症
各种负载形状下的电解器性能和降解
绿色氢可以预见到减少重型运输的CO 2排放以及难以减少诸如铁和钢制造的行业的重要角色，欧盟希望到2030年脱碳30％。本研究提出了碱性水电解体的性能和降解模型，以评估电解器对不同功率输入曲线的响应，并确定最有效和最具成本效益的操作策略。为此，评估了三种情况，其中一个场景根据太阳能和风的100％供应提供了电源，一个场景从网格中具有恒定的电源，一个方案的电源为电源，电源量在Electrolyser的标称载荷的66％至100％之间波动。可以证明，后一种情况可以达到十年来最高的平均效率，而持续电源的情况达到了最低的降解。最低的电力成本是通过太阳能和风能的100％电源达到的。与文献中的其他模型相比，本研究中的模型具有带有流动电解质的扩展热模型以及文献中最早描述的第一个电解器降解模型之一。被认为对工业碱性电解质的建模提供了重要贡献。
社交媒体如何塑造政治叙事？
政治学的讲师，D.A.V自治学院，TITILAGARH摘要：社交媒体严重影响了印度选举政治的格局，改变了政治竞选和选民参与的动态。在印度政治运动中采用了Facebook，Twitter，WhatsApp和Instagram等平台，这是对政治信息的制作和传播方式的根本转变。2014年，2019年和2024年大选强调了这些平台在塑造选举成果中的战略作用。在总理纳伦德拉·莫迪（Narendra Modi）的领导下，巴拉蒂亚·贾纳塔（BHARATIYA JANATA）党（BJP）不仅采用了社交媒体作为广播竞选信息的工具，而且还采用了创建个性化选民参与的交互式，数据驱动的策略。本文研究了社交媒体对印度政治的多方面影响，包括其对选民行为，竞选策略和舆论的影响。它探索了数字参与的授权方面和挑战，例如错误信息，Echo Chambers和算法偏见。目的是对社交媒体如何重新定义政治交流及其对印度民主进程的影响提供全面的理解。关键词：社交媒体，印度政治，民主化。简介：在过去的十年中，印度拥有广阔而多样化的人口，在互联网和智能手机的渗透方面都有出色的激增。这场数字革命已将数百万印第安人引入在线世界，为社交媒体蓬勃发展创造了一个广泛而动态的平台。随着互联网访问变得越来越普遍，政治参与者很快就认识到社交媒体平台与广泛而多样化的受众群体互动的巨大潜力，从而导致了竞选策略和公众参与的重大转变。社交媒体的兴起从根本上改变了印度的政治格局。诸如Facebook，Twitter，WhatsApp和Instagram之类的平台使政客与选民之间的直接沟通实现了。这种直接参与重塑了政治运动的进行方式，如何形成公众舆论以及如何动员基层的运动。2014年大选是这种转变的关键时刻。由总理纳伦德拉·莫迪（Narendra Modi）领导的巴拉蒂亚·贾纳塔（BHARATIYA JANATA）党（BJP）促进了社交媒体的力量，以制作出引人注目的叙述，引起了全国各地的选民的共鸣。这种对数字平台的战略使用不仅有助于BJP吸引大量的受众，而且在动员支持和煽动选民投票方面发挥了至关重要的作用（Chakrabarty＆Bose，2014年）。自2014年以来，社交媒体在印度政治中的作用只会加剧。它的影响力超出了仅仅选举成果，影响政策讨论，公民参与和整体民主进程。社交媒体已成为一种变革力量，使信息传播民主化并允许更多
自动化形状 - 全球经济增长和...
•采用灵活的制造原则，以使对生产需求的变化，原材料可用性和熟练劳动力的持续短缺，在危机期间提供更大的弹性。•在其自动化策略中采用更广泛的技术（例如物联网，机器人技术，区块链和人工智能），以减轻从岸到离岸成本的差异，同时提高准确性，可见性和客户满意度。•认识并遵循整个供应链中提高互操作性，质量保证和安全性的行业标准。•采用工业自动化和控制系统网络安全标准和合规评估计划，以保护其运营免受故意和无意事件的运营影响，并保护其知识产权。•应用自动化以提高仓库的效率和订单履行。机器人可以选择和打包订单，这有助于减少履行所需的时间和能量。•应用自动化和过程控制以支持车辆制造和组装中涉及的许多步骤，有助于减少制造过程产生的污染量。•使用基于自动化的解决方案减少和分类浪费。例如，现场机器人可以分类并回收材料，这有助于减少垃圾填埋场的废物量。
基于空腔的纠缠光子的来源 -
在光学设备的性能方面保持高灵敏度和较大的功绩（FOM）至关重要，尤其是当它们用于用作具有极低检测极限（LOD）的生物传感器时。在这里，创建了以1D光子晶体形式的纳米组装层，该层沉积在D形的单模纤维上，以满足这些标准，从而产生Bloch表面波的产生。高和低折射率（RI）纳米层之间的对比度增加，以及损失的减少，不仅可以实现高灵敏度，还可以实现狭窄的共振带宽，从而导致FOM中的显着增强。进行了批量RI敏感性的初步测试，并考虑了一个模仿生物学层发生结合相互作用的生物学层的其他纳米层的影响。最后，通过以非常低的浓度检测血清中的免疫球蛋白G来评估生物传感能力，并实现了70 AM的创纪录LOD。能够在Attomolar范围内达到非常低的LOD的光学纤维生物传感器不仅是一个了不起的技术结果，而且还可以作为早期诊断疾病的有力工具。
使用惩罚最小二乘>的符号回归中的形状约束
摘要。我们研究了形状约束（SC）的添加及其在符号识别步骤（SR）的参数识别步骤中的考虑。sc是一种将有关未知模型函数形状的先验知识引入SR的手段。与以前在SR中探索过SC的工作不同，我们建议在使用基于梯度的NU-MERIMILICE优化的参数识别期间最大程度地减少SC违规行为。我们测试了三种算法变体，以评估其在识别合成生成数据集的三个符号表达式时的性能。本文研究了两种基准方案：一个具有不同噪声水平的基准，另一个具有不同的培训数据。结果表明，当数据稀缺时，将SC纳入表达搜索特别有益。与仅在选择过程中使用SC相比，我们在参数识别期间最小化违规行为的方法在我们的某些测试用例中显示出具有统计学意义的好处，在任何情况下都没有明显更糟。
基于颜色和形状的物体排序的机器人臂
对象分类机器人臂正在彻底改变我们的流程，使它们更有效，并为未来的自动化奠定了基础。它正在开辟我们处理和分类材料的新时代，尤其是随着技术的不断发展。但是，它确实有挑战。机器人臂必须适应不同类型的对象和现实世界环境，这可能很棘手。研究人员一直在努力提高其功能，以确保其顺利集成到各种环境中。随着技术的进步，该机器人部门的潜在应用正在扩大。它可用于详细的装配线，甚至用于个性化的物流。这项技术的持续发展强调了其在转型行业中的重要性。我们正在走向智能机器人系统将播放