我们提出了一种基于微型,能量,低成本的单光子凸轮的测量值来重建任意兰伯特对象的3D形状的方法。这些摄像机作为时间解析的图像传感器运行,用非常快速的脉冲脉冲融合了光,并记录了该脉冲的形状,因为它以高时间分辨率从场景中返回。我们提出了模拟此图像形成过程的建模,解释其非理想性,并适应神经渲染以从一组具有已知姿势的空间分布的传感器中重建3D几何形状。我们表明,我们的方法可以从模拟数据中成功恢复复杂的3D形状。我们利用商品代理传感器的测量结果来证明实际捕获的3D对象重建。我们的工作在基于图像的建模和活动范围扫描之间建立了连接,并通过单光子摄像机朝着3D视觉提供了一步。我们的项目网页位于https://cpsiff.github.io/ toug_3d_vision/。
可解释人工智能 (XAI) 领域已迅速成为一个蓬勃发展且成果丰硕的社区。然而,该领域一个不为人知、反复出现且公认的问题是缺乏对其术语的共识。特别是,每一项新贡献似乎都依赖于其自己的(通常是直观的)术语版本,例如“解释”和“阐释”。这种混乱阻碍了该领域进步的巩固,无法满足科学和监管要求,例如在比较方法或确定其对偏见和公平约束的遵从性时。我们提出了一个理论框架,它不仅为这些术语提供了具体的定义,而且还概述了产生解释和阐释所需的所有步骤。该框架还允许重新语境化现有贡献,以便可以衡量其范围,从而使它们与其他方法具有可比性。我们表明,该框架符合对解释、可解释性和评估指标的要求。我们提供了一个用例,展示了如何使用该框架来比较 LIME、SHAP 和 MDNet,确定它们的优点和缺点。最后,我们从我们的框架的角度讨论了 XAI 的相关趋势以及对未来工作的建议。
二氧化碳(CO 2)通过矿化捕获,利用和储存(CCU)已被证明可减少独立植物中的温室气体(GHG)排放,而且还可以减少大规模气候供应链中的二氧化碳和储存率(GHG)的排放。然而,通过矿化实施大规模供应链为CCUS实施大规模的CCU,需要大量的金融投资,因此对其经济学有深刻的了解。目前的文献估计了独立植物的CO 2矿化经济学。CO 2矿化工厂具有特定的a)CO 2供应,b)固体原料供应,c)能源供应和d)产品市场,但工厂级成本估计并不能说明大型且潜在的共享供应链。在我们的研究中,我们通过在欧洲设计和分析CCU的成本优势供应链来评估矿化的经济学。我们的结果表明,避免了供应链中各个矿化厂的CO 2E减排成本范围为110至312欧元 /吨。通过矿化而提出的CCUS供应链可以避免欧洲的60吨Co 2e /年以2E减排成本可与CO 2捕获和地质存储相当。此外,我们确定了五个可以为CO 2矿化提供强大业务案例的地点。因此,分析显示了如何将CO 2矿化添加到欧洲的温室气体缓解组合中的途径。
确定爱尔兰的农业,林业和其他土地使用部门的压力占国家温室气体排放的40%以上。《气候行动和低碳发展(修正案)2021年》不迟于2050年实现净零排放的法律结合目标。虽然在能源和工业部门内有明确的技术经济途径,但没有这样的农业部门的途径,其中有限的一氧化二氮和甲烷排放的技术减排方案受到限制。在全球范围内,假定土地管理将提供净碳汇,以抵消农业和其他部门的剩余排放。然而,爱尔兰的土地部门是二氧化碳(CO2)的巨大净发射器,这是由于较大的排水有机土壤和相对于森林收获速率低的造林率。迫切需要确定与净零兼容的潜在农业和土地使用配置。隔离项目为未来的土地使用混合物的外观提供了新的见解。
- 数据:数据的可用性及其质量和动态。理解和利用数据作为经济资本和数据导向型经济的驱动力; - 基础设施:开发人工智能应用的基础设施的可用性,例如数据存储和处理服务、计算资源等; - 商业:人工智能在商业领域和经济价值创造链中的潜在应用; - 社会:人工智能的社会影响、接受和采用,以及社会对人工智能概念、好处和威胁的教育; - 人才:合格人员、数据公民、最佳实践的可用性——简而言之,人力和知识资本; - 治理:人工智能使用的公共治理;促进人工智能的道德和有益使用,以及保护公民和国家免受恶意和不道德使用人工智能的法规。
我们将完成 DAC 作物的开发,这些作物包含改良基因,可最大程度地提高生物量产量。我们将设计减少甲烷 (CH 4 )、一氧化二氮 (N 2 O) 和其他温室气体排放的栽培方法。
1.3 T HIS W ORK ................................................................................................................................................ 21
2 我们的共同议程政策简报 7,为了全人类——外层空间治理的未来,联合国大会第 77 届会议,联合国文件 A/77/CRP.1/Add.6(2023 年),可在线获取。
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果,过去几年来,人们在该领域进行了大量研究。在此背景下,DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法,其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此,新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时,其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下,这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决,尽管最近的一些研究已经认识到
本说明的目的是概述Kunming-Montreal全球生物多样性框架(KMGBF)以及联合国森林战略计划(UNSPF)及其全球森林目标(GFGS)以及包括其他全球进程,目标,以及包括可持续发展的目标。现有的相似之处可以协助各国在保护,恢复和可持续管理方面的一致计划承诺,并为其国家生物多样性战略和行动计划(NBSAP)(NBSAPS)的精选指标,以衡量全球过程中普遍的领域的进步,从而简化了森林报告的精神。包括Unff,ITTO和FAO在内的森林合作伙伴关系(CPF),以帮助各方实现可持续的森林管理和生物多样性的保护(例如CBD/COP/COP/DE C XLL/6,以及CBD/COP/COP/COP/DEC/DEC/DEC/X/36)。这项评估阐明了相似感兴趣的领域,基于全球目标,目标和指示基于各自计划中开发的全球目标,目标和指示,以及这些目标如何与SDG目标和指标相关联。