U U n n i i v v e e r r s s i i t t y y o o f f P rr e e t t o o rr i i a a e e t t d d – – W W i i l l s s o o n n , , J J ( ( 2 2 0 0 0 0 5 5 ) )
1 柑橘研究中心“Sylvio Moreira” - 农学研究所 (IAC),Cordeiro ´ polis,巴西,2 生物研究所,坎皮纳斯州立大学 (Unicamp),坎皮纳斯,巴西,3 甘蔗研究中心 - 农学研究所 (IAC),里贝朗普雷图,巴西,4 里贝朗普雷图医学院,圣保罗大学 (USP),里贝朗普雷图,巴西,5 坎皮纳斯农学研究所 (IAC) 咖啡中心,坎皮纳斯,巴西,6 Embrapa 咖啡,巴西农业研究公司,巴西利亚,联邦区,巴西,7 生物学系,哲学、科学与文学学院,圣保罗大学 (USP),里贝朗普雷图,巴西,8 遗传学系,路易斯·德·凯罗斯农业学院 (ESALQ),圣保罗大学 (USP),皮拉西卡巴,巴西
7多模式系统不仅包含LLM。例如,诸如Midjourney,稳定扩散和DALL-E之类的文本到图像模型是多模式的,但缺乏语言模型组件。术语“多模式”可以参考各种场景,包括用于输入和输出的不同模态(文本到图像,图像到文本),多模式输入(文本和图像)的处理或多模式输出的生成。因此,FMS的细粒分类法可能是有用的,以及相应的技术堆栈和缓解措施的变化。
政策DBE1可持续设计和建设所有开发都应响应可持续发展的目标,并反映需要维护和改善居民的生活质量,节省能源,减少/最小化浪费并保护和改善环境等资源。市议会将要求开发计划纳入可持续的设计和建筑措施,以展示它们如何应对可持续发展的目标。所有申请的可持续性声明以及在政策SP3中确定的战略住房站点的所有申请都需要。他们应该证明该提案如何响应可持续发展的目标,并考虑到表D1中概述的措施。应为所有战略开发地点提交能源声明。非住宅开发项目应达到“非常好”的Breeam评级,并提供证据表明为什么无法获得“优秀”评级。发展建议还应显示如何考虑市议会通过的任何可持续设计指南或SPD中概述的措施。新的发展还需要对气候变化具有弹性。适当的气候变化适应措施包括洪水弹性措施,太阳阴影和耐旱的种植,限制水径流,减少水量和减少空气污染。如《城镇和国家规划程序》第2条(发展管理程序)(英格兰)命令(第595号)或任何以后的修正案所定义。
使用海洋环境DNA(EDNA)方法进行的越来越多的研究通过帮助和简化评估被剥削的人群和生态系统状况所需的一些劳动密集型传统调查,显示了其在海洋渔业管理中的潜在应用。Edna接近(即 metabarcoding and Targeed)可以通过提供有关物种组成的信息来支持基于生态系统的薄片管理;侵入性,稀有和/或濒危物种的监视;并提供物种丰度的估计。 由于这些潜在用途和保护科学的潜在用途,在过去几年中,在海洋栖息地中应用EDNA方法的研究数量有所扩大。 但是,在应用管道进行数据分析时,整个研究缺乏一致性,这使得结果很难比较它们。 这种缺乏一致性的部分原因是在原始序列数据的管理中知识不足以及允许比较结果的分析方法引起的。 因此,我们在这里审查EDNA数据处理和分析的基本步骤,以获得声音,可重现和可比的结果,从而提供了一组对每个步骤有用的生物信息学工具。 总的来说,本评论介绍了EDNA数据分析的艺术状态,以促进可持续性的盗版管理中的全面应用。Edna接近(即metabarcoding and Targeed)可以通过提供有关物种组成的信息来支持基于生态系统的薄片管理;侵入性,稀有和/或濒危物种的监视;并提供物种丰度的估计。由于这些潜在用途和保护科学的潜在用途,在过去几年中,在海洋栖息地中应用EDNA方法的研究数量有所扩大。但是,在应用管道进行数据分析时,整个研究缺乏一致性,这使得结果很难比较它们。这种缺乏一致性的部分原因是在原始序列数据的管理中知识不足以及允许比较结果的分析方法引起的。因此,我们在这里审查EDNA数据处理和分析的基本步骤,以获得声音,可重现和可比的结果,从而提供了一组对每个步骤有用的生物信息学工具。总的来说,本评论介绍了EDNA数据分析的艺术状态,以促进可持续性的盗版管理中的全面应用。
摘要这项研究调查了Ubuntu哲学与撒哈拉亚州非洲的AI驱动新闻实践的融合。特别关注其挑战,机遇和对提高包容性的影响,该研究描述了实际的询问行为,包括优先考虑多样化的数据源,建立道德准则,促进AI素养,确保透明度和问责制,并分配公平的资源。借鉴了刚果DRC,肯尼亚,坦桑尼亚,乌干达和赞比亚的记者的观点,发现非洲记者在与人工智能工具的互动中遇到了各种经验,从热情的拥抱到对他们的重视能力和代表性和代表性。在背景下,该研究提出了一种受Ubuntu哲学启发的规范视角,强调了关系,社会进步,社会和谐和人类尊严,是负责在新闻业中使用AI的指导框架。通过在Ubuntu哲学中重新构想AI新闻业,该研究强调了创造一种技术性景观的潜力,在该景观中,所有个人和社区都得到公平地对待,与相互联系的NESS,社区责任和集体福祉的原则保持一致。
多个实例学习(MIL)是计算病理学中最广泛使用的框架,包括分型,诊断,预后等等。但是,iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器,例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力,从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题,我们提出了一个重新安装的区域变压器(R 2 T),用于在线重新安装实例功能,该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同,该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器,r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块,可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证:1)功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平,并进一步增强了基础模型特征的性能; 2)r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进; 3)R 2 T-MIL,作为R 2 T-增强的AB-MIL,以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供:https://github.com/dearcaat/rrt-mil。
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