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用于自然光未校准光度立体成像
自然光未校准光度立体 (NaUPS) 减轻了传统未校准光度立体 (UPS) 方法中严格的环境和光线假设。然而，由于内在的不适定性和高维模糊性，解决 NaUPS 仍然是一个悬而未决的问题。现有工作对环境光和物体材质施加了强有力的假设，限制了更一般场景中的有效性。或者，一些方法利用复杂模型的监督学习，但缺乏可解释性，导致估计有偏差。在这项工作中，我们提出了自旋光未校准光度立体 (Spin-UP)，这是一种无监督方法，用于解决各种环境光和物体中的 NaUPS。所提出的方法使用一种新颖的设置，在可旋转的平台上捕获物体的图像，通过减少未知数来减轻 NaUPS 的不适定性，并提供可靠的先验来缓解 NaUPS 的模糊性。利用神经逆向渲染和所提出的训练策略，Spin-UP 可以以较低的计算成本恢复复杂自然光下的表面法线、环境光和各向同性反射率。实验表明，Spin-UP 优于其他监督/无监督 NaUPS 方法，并在合成和真实世界数据集上实现了最先进的性能。代码和数据可在 https://github.com/LMozart/CVPR2024-SpinUP 获得。
初始环境考试印度：扩展...
ADB - Asian Development Bank AMC - Annual Maintenance Contract CEMP - Construction Environment Management Plan CFL - Compact Fluorescent Lamp CPCB - Central Pollution Control Board DDR - Due Diligence Report DISCOMs - Distribution Companies EA - Executing Agency EARF - Environmental Assessment and Review Framework EESL - Energy Efficiency Services Limited EHSS - Environmental, Health, Safety and Social EIA - Environmental Impact Assessment EMP - Environmental Management Plan ESCO - Energy Service Company ESMU - Environmental and Social Management Unit FI - Financial Intermediary GEF - Global Environment Facility GoI - Government of India GRC - Grievance Redress Committee GRM - Grievance Redress Mechanism IEE - Initial Environmental Examination LED - Light-Emitting Diode MoEF&CC - Ministry of Environment, Forest and Climate Change MW - Mega Watt NMEEE - National Mission on Enhanced Energy Efficiency OEM - Original Equipment Manufacturer PMU - Project Management Unit QPR -季度进度报告REA-快速环境评估SDU-可持续发展单元SPCB-州污染控制委员会SPS-保障政策声明TSDF-治疗，存储和处置设施ULB ULB - 城市本地机构
人类负责的缩放政策，2024年10月15日
背景。AI安全级别标准（ASL标准）是一套安全培训和部署Frontier AI模型的技术和运营措施。这些目前分为两类：部署标准和安全标准。随着模型功能的增加，对更强大的保障措施的需求也将在更高的ASL标准中捕获。目前，我们所有的模型都必须符合ASL-2部署和安全标准。要确定何时已经足够先进的模型以使其部署和安全措施得到加强，我们使用能力阈值的概念和所需的保障措施。功能阈值告诉我们何时需要升级保护措施，相应的必要保障措施告诉我们应适用什么标准。
公开，国家开发池现有
儿童和年轻人的心理健康状况不佳（请在整个文件中替换）是一个重大，严重且越来越多的问题，可以预防，但缺乏可扩展和早期的干预措施。fitforkids H开发了Pindmo，这是一种新的基于学校的干预措施，可教育ABO UT，可防止和抵消中学儿童和年轻人的心理健康状况不佳。cindmo由一个数字平台组成，具有12种基于证据的工具来促进心理健康，有关胸罩和情感的知识课程以及基于视频的1：1元认知疗法。与5所测试学校以及Holbæk和Lejre市政当局一起，他们正在寻求一名将启动推出的飞行员的资金。
考虑开裂后衬砌响应的钢筋混凝土隧道振动台试验的缩放定律
本文提出了一套新的缩放定律，用于研究轻质钢筋混凝土隧道衬砌在 1g 振动台试验中的开裂后行为。开裂后行为缩放定律使用两个无量纲参数制定：脆性数 s ，它控制非钢筋混凝土构件的断裂现象；NP ，它对钢筋混凝土构件中混凝土断裂过程和钢塑性流动的稳定性起主要作用。提出的定律允许开发“充分”的实验模型，并使用原型和 1:30 模型比例的岩石钢筋隧道的数值分析进行验证。采用的实验装置的灵感来自现有的 1g 物理测试活动，该测试活动针对岩石混凝土隧道的地震响应，并且假设的定律表明在两个检查的地震记录下，模型和原型隧道的开裂行为具有令人满意的相似性。强调了在 1g 测试中使用提出的定律对钢筋混凝土隧道中不断发展的裂缝模式进行 A 级预测的潜力。在三种可能的边界条件下对所提出的定律进行了检验，结果表明，与设想的自由场边界模型相比，刚性箱和层流箱仍然可以显著改变行为。但分析表明，对于较大的土壤与衬砌刚度比，边界伪影可以大大减少。本研究为迄今为止尚不存在的未来 1g 测试提供了有用的建议，而所提出的缩放定律允许在设计新型隧道衬砌模型测试材料时具有多功能性。
不同固体之间的纠缠和非局域性......
通过光子交换使具有不同特性的量子系统纠缠是构建未来量子网络的先决条件。证明在不同波长下工作的光的量子存储器之间存在纠缠进一步推动了这一目标的实现。在这里，我们报告了一系列实验，其中铥掺杂晶体用作 794 nm 光子的量子存储器，铒掺杂光纤用作 1535 nm 电信波长光子的量子存储器，以及通过自发参量下转换产生的光子对源。通过对从两个存储器重新发射后的光子进行表征，我们发现非经典相关性，其互相关系数为 g (2) 12 = 53 ± 8；纠缠保持存储的输入输出保真度为 F IO ≈ 93 ± 2%；和非局域性，违反了 Clauser-Horne-Shimony-Holt Bell 不等式，其中 S = 2 . 6 ± 0 . 2。我们的原理验证实验表明，纠缠在通过以不同波长工作的不同固态量子存储器传播时仍然存在。
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
谁做什么？一种确定功能定位的新算法
我们引入了一种新算法，称为 PPA（性能预测算法），该算法可以定量测量神经系统元素对其执行任务的贡献。根据一小组病变中性能下降的数据，该算法可以识别参与认知或行为任务的神经元或区域。它还可以准确预测由于多元素病变导致的性能。新算法的有效性在两个具有元素间复杂相互作用的循环神经网络模型中得到了证明。该算法可扩展并适用于大型神经网络的分析。鉴于可逆失活技术的最新进展，它有可能对理解生物神经系统的组织做出重大贡献，并阐明关于大脑局部计算与分布式计算的长期争论。
Megascale：将大型语言模型培训扩展到10,000多个GPU
Qi Huang 1 Yangrui Chen 1 Zhi Zhang 1 Yanghua Peng 1 Xiang Li 1 Cong Xie 1 Shibiao Nong 1 Yulu Jia 1 Sun He 1 Hongmin Chen 1 Zhihao Bai 1 Qi Hou 1 Shipeng Yan 1 Ding Zhou 1 Yiyao Sheng 1 Zhuo Jiang 1 Haohan Xu 1 Haoran Wei 1 Zhang Zhang 1 Pengfei Nie 1 Leqi Zou 1 Sida Zhao 1 Liang Xiang 1 Zherui Liu 1 Zhe Li 1 Xiaoying Jia 1 Jianxi Ye 1 Xin Jin 2 , Xin Liu 1
孟加拉国扩大可再生能源项目 (...
2. 组件 1 – Feni 公用事业级太阳能光伏：孟加拉国电力公司 (EGCB) 位于 Feni Sonagazi 的 50 兆瓦 (MW) 太阳能光伏 (PV) 电厂正在由工程、采购和施工 (EPC) 承包商建设，由业主工程师 (OE) 监督。由于 EPC 合同成本低于评估估计，包括投标竞争非常激烈，并且太阳能光伏成本持续下降，该项目节省了高达 2300 万美元。EGCB 已要求并评估了 EPC 的变更单提案，以将电厂规模从 50 兆瓦扩大到约 75 兆瓦。银行于 2022 年 9 月 16 日对拟议的 EPC 合同修订表示不反对。EGCB 还将提交 OE 合同修订供银行审查。更大的电厂规模将需要在项目区域添加一些 EGCB 已经拥有的直接相邻土地。扩建后的工厂将需要大约三个月的时间才能完工，并有望在 2023 年 7 月完成，即在项目寿命内完成。