DEVELOP 通过跨学科研究项目解决环境和公共政策问题,这些项目将 NASA 地球观测的视角应用于全球社区关注的问题。DEVELOP 弥合了 NASA 地球科学与社会之间的差距,增强了参与者和合作组织的能力,使他们更好地应对我们社会和子孙后代面临的挑战。
学院摘要本研究旨在利用熏鱼 (tinapa) 和辣木 (moringa oleifera) 作为面条的营养增强剂来开发 Tinapa-Malunggay 面条。本研究的主要目的是开发一种含有粉状 tinapa 和辣木的新型面条。具体来说,它寻求以下问题的答案:(a) 确定 tinapa-malunggay 面条的可能配方;(b) 确定三种 tinapa-malunggay 面条样品在外观、香气、味道和质地方面的感官特性;(c) 确定最受欢迎的 tinapa-malunggay 面条样品。使用定量描述分析,分析了感官品质,并使用等级偏好测试来确定哪种 tinapa-malunggay 面条样品在相同参与者中更受欢迎。研究方法中都采用了开发、评估和描述方法。研究结果可能有助于利用当地可用的原料,利用粉状 tinapa 和 malunggay 粉制作出营养丰富、价格实惠且消费者满意的食品。 关键词:Tinapa-Malunggay 面条、产品开发、感官特性 1. 简介 如今,世界各地都存在许多疾病的风险,例如糖尿病、高胆固醇、高血压和心血管疾病。 据说这些疾病是由于饮食不当导致身体所需的营养成分不足,如膳食纤维、蛋白质、碳水化合物、维生素、矿物质、脂肪和抗氧化剂。 功能性食品具有健康益处,通过加入可以提供最佳营养成分的成分来帮助避免疾病,从而提高产品的营养价值。 维持人类生命的另一种方法是采用食品加工和保存的方式。 进行食品加工的主要原因是确保市场上的食品在微生物学上是安全的。 食品加工可以将不安全和不可接受的原料转化为可口、可食用和理想的产品。食品加工和食品保鲜可能有助于增加对新产品开发的需求,这些新产品对社区和社会也有帮助。在现代,许多产品都经过食品加工和保鲜。这两者参与开发一种被认为是加工食品的产品。加工食品在市场上的供应量很高,因为它对消费者来说很方便。对简单方便的食品产品的需求不断增加,现在已成为新兴趋势的一部分。面条是人类饮食中越来越重要的一部分。然而,根据顾客的喜好,它们有各种形状和形式。此外,还有几种变化,特别是
图1:椭圆曲线上的A d = 2网络,其输出应解释为khler势,k或倒数束公制的log g -1的log g -1,具体取决于一个人是计算calabi -yau公制还是Hermitian Yang -Mills的连接。在这里,“ Bihom”是指将z i =(z 0,z 1,z 2)作为输入的双重构层,并输出z z z j j的真实和虚构部分。“正方形”是一个具有二次激活函数的密集层,⃗X7→(W1⃗X)2,其中w 1是尺寸w(1)×9的一般线性变换。“ log”是一个具有对数激活函数的密集层,⃗X7→log(W2⃗X),其中W 2是维度1×W(1)的一般线性变换。
随着关节置换术的体积继续增加,尤其是在门诊环境中,骨科领导者正在寻找创新的方法来最大程度地提高效率以适应新的程序增长。在爱荷华城的Steindler骨科诊所,外科医生看到了使用数字手术技术的机会,不仅可以提高程序性安全和患者的结果,还可以提高效率。虽然Bovie电线和术中荧光镜等工具在手动手术中提高了精度,但Steindler骨科诊所知道,数字高级的选择可以帮助使其精确和标准化。此外,特定设备的可用性有限和放射学人员的不同技能水平通常会影响手术时间和成像质量。诊所使用数字手术技术来应对这些挑战。
不同1的模拟。5×10 - 4 SV YR - 1套管速率(红色曲线)。这个准平衡带1。5×10 - 4 Sv yr -1是分支
对于中东的首席执行官来说,这是一个从根本上改变其创造,交付和捕获价值的基本方法的机会。根据我们的发现,过去五年来,超过一半的区域首席执行官通过创新产品和服务驱动了变化,而有53%的人专注于针对新的客户群来扩大其市场范围。此类创新的示例包括基于阿联酋的检测Revonco,6 AI驱动的多癌早期检测测试,它是重新确定医疗保健的,以及MENA MENA的第一个技术Unicorn,7,7正在彻底改变该地区的财务服务。此外,有43%的人与其他组织合作,有39%的目标是针对上市的新路线,而34%的人已经实施了新的定价模型 - 高于全球平均值。这强调了一个事实,即区域首席执行官更积极地接受创新,多元化和战略伙伴关系,以确保其组织为未来的成功提供了更好的装备。
记忆体育馆展示了一套由2D部分可观察到的环境,即迫击炮混乱,神秘路径和灼热的聚光灯,旨在基于决策代理中的记忆能力。这些环境最初具有有限的任务,将其扩展为创新的,无尽的格式,反映了诸如“我打包我的书包”之类的累积内存游戏的不断挑战。任务设计中的这种进展将重点从仅评估样本效率转变为探测动态,延长场景中的记忆效果水平。为了解决可用的基于内存的深钢筋学习基线中的差距,我们在开源清洁库中介绍了一个实现,该库将变形金刚-XL(TRXL)与近端的pol-Pol-Pol-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cyizatization中进行了实现。这种方法采用滑动窗口技术利用TRXL作为情节内存的一种形式。我们在封闭式复发单元(GRU)和TRXL之间的比较研究揭示了我们有限和无尽任务的各种表现。trxl在有限的环境上表现出优于GRU的效果,但仅在利用辅助损失来重建观测值时。值得注意的是,Gru在所有无尽的任务中都表现出色,始终优于显着的边距TRXL。网站和源代码:https://marcometer.github.io/jmlr_2024.github.io/关键字:深增强学习,actor-Critic-Critic,记忆,内存,变形金刚,重复
想象一下,观察某人挠自己的手臂;要了解为什么,需要其他上下文。但是,在附近发现蚊子会立即为该人的不适感提供一个可能的解释,从而减轻了需要进一步信息的需求。此示例说明了微妙的视觉提示如何挑战我们的认知能力,并证明了解释视觉场景的复杂性。为了研究这些技能,我们提供了视觉谜语,这是一种基准测试,旨在测试需要常识和世界知识的视觉谜语的视觉和语言模型。基准包括400个视觉谜语,每个谜语都具有由各种文本到图像模型,问题,地面真相答案,文本提示和归因创建的独特图像。人类评估表明,现有模型显着落后于人类绩效,即精度为82%,Gemini-Pro-1.5以40%的精度领先。我们的基准包括自动评估任务,以使评估可扩展。这些发现强调了视觉谜语作为增强视觉和语言模型解释复杂视觉场景功能的宝贵资源的潜力。
1 马德里 12 de Octubre 健康研究中心 (imas12) iPS 细胞转化研究组,28041 马德里,西班牙 2 马德里自治大学医学院生物化学系,“Alberto Sols”生物医学研究所 (UAM-CSIC),28029 马德里,西班牙 3 马德里 12 de Octubre 健康研究中心 (imas12) 遗传学服务中心,28041 马德里,西班牙 4 马德里 12 de Octubre 健康研究中心 (imas12) 线粒体和神经肌肉疾病实验室,28041 马德里,西班牙 5 生物医学研究中心罕见疾病网络 (CIBERER) 提示,28029 马德里,西班牙 6 艾克斯-马赛大学,INSERM,MMG,13385 马赛,法国 7 分子、细胞和基因组生物医学研究组,健康研究所 La Fe (IIS La Fe),46029 瓦伦西亚,西班牙 * 通讯地址:egallardo.imas12@h12o.es