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设施总体规划
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![arxiv：2409.17759v1 [eess.iv] 26 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2a76c65d7eeb83c3905c9889ad37609048111e07.webp)
arxiv：2409.17759v1 [eess.iv] 26 Sep 2024
在同一场景中捕获不同的强度和光线的方向，光场（LF）可以将3D场景提示编码为4D LF映像，该图像具有广泛的范围（即，捕获后的重新集中和深度感测）。LF图像超分辨率（SR）旨在通过LF相机传感器的性能来改善图像分辨率。尽管现有方法取得了令人鼓舞的结果，但这些模型的实际应用是有限的，因为它们不够轻巧。在本文中，我们提出了一个名为LGFN的轻量级模型，该模型集成了不同视图的Lo local和全局特征以及LF Image SR的不同频道的特征。具体而言，由于不同的子孔径图像中相同像素位置的相邻区域表现出相似的结构关系，因此我们设计了一个基于CNN的轻质CNN特征表演模块（即DGCE），以更好地通过特征调节提取局部特征。同时，随着LF图像中边界之外的位置呈现出很大的差异，我们提出了一个有效的空间注意模式（即ESAM）（即ESAM），使用可分解的大内核卷积来获得扩大的接受场，并获得了一个扩大的接收场和效率的通道注意模块（即，Ecam）。与具有较大术语的现有LF图像SR模型相比，我们的模型的参数为0.45m，拖失术为19.33G，这已经达到了竞争效果。进行消融研究的实验实验证明了我们提出的方法的效率，该方法对NTIRE2024光场超级分辨率挑战的赛道2忠诚度和效率排名，这是赛道1 Fidelity的第七名。
自然资源枯竭、可再生能源消耗与环境恶化：发达国家与发展中国家的比较分析
自然资源枯竭、可再生能源消耗和环境退化：发达国家和发展中国家的比较分析 Amjad Ali 1 欧洲行政管理学院（ESAM）-法国。 拉合尔大学拉合尔会计与金融学院，巴基斯坦。 Marc Audi 2 欧洲行政管理学院（ESAM）-法国。 巴黎第一大学先贤祠索邦大学-法国 Yannick Roussel 3 欧洲行政管理学院（ESAM）-法国。 摘要 本文调查了 1990 年至 2014 年可再生能源消耗和自然资源枯竭对环境退化的影响。本研究的分析分为三个部分：发展中国家分析、发达国家分析和完全样本分析。在完全样本分析和发展中国家分析中，发现自然资源枯竭与环境退化之间的关系不显著，但在发达国家则反之亦然。化石燃料能源消耗对发展中国家的环境退化有积极而显著的影响。在完整样本分析和发达国家分析中，可再生能源消费对环境恶化有负面影响，但在发展中国家则相反。在这三种情况下，经济增长对环境恶化都有积极而显著的影响，这意味着为了实现更高的经济增长，我们必须承受一定的环境恶化。但当务之急是，我们应该在经济增长和污染物排放之间找到一个临界点，这样健康的环境才能为子孙后代所用。因此，为了健康的环境，应该减少化石燃料的消耗，鼓励可再生能源的消费，鼓励商品贸易和城市化。关键词：环境恶化、自然资源、经济增长、可再生能源、JEL 代码：Q57、Q26、F43、Q20 1. 简介生物质的燃烧和化石燃料的燃烧与人类活动有关，产生的温室气体扰乱了全球气候和大气。在过去的几十年里，人类活动出现了不同的扩展，导致了快速的城市化和高工业化速度，最终增加了能源消耗和对环境的破坏。因此，从各个角度（即国家和国际层面的能源消费、经济和环境政策）研究能源消耗、经济增长和环境恶化成为重要课题。有许多实证研究和理论研究探讨了世界各地的能源消耗和污染物排放之间的关系（Selden and Song，1994 年，Agras and Chapman，1999 年，Ang，2007 年，Ang，2008 年，Halicioglu，2009 年，Apergis and Payne，2010 年，Ghosh，2010 年，Jayanthakumaran et al.，2012 年，Akpan and Akpan，2012 年，Ozcan，2013 年，Lau et al.，2014 年，Long et al.，2015 年，Xu 和 Lin，2015 年，Alshehry 和 Belloumi，2015 年，Robaina-Alves 等人，2016 年，Alam 等人，2016 年，Zhao 等人，2017 年，Yeh 和 Liao，2017 年，Zhang 等人，
回归推断，具有AI或...
*作者按字母顺序列出。SH感谢ERC合并器Grant 864863的资金，该资金支持他和LB的时间。我们感谢Nick Bloom，Germain Gauthier，Evan Munro，David Rossell和Leif Thorsrud以及Aarhus，Bocconi，Bocconi，Bse，Bates，Bates，Columbia，Columbia，Eth Zurich，Eth Zurich，Zurich，LSE，LSE，LSE，LSE，LSE，澳大利亚储备银行，UCSD，UCSD，USC，USC，Wardich，Wardich，Wardrich，3岁文本 - 达塔（Text-As-Data）讲习班，2024年BSE夏季学院，2024年Fineml会议（USI Lugano），2024年2024年经济学夏季大会的机器学习（UCHICAGO），2024 NASM（Vanderbilt）（Vanderbilt），Esif-aiml（Cornell）（Cornell）和Esam（Monash）（Monash）con-Intortial in Internations on International and Parrence in International and Parron和2024 2024年Econdat秋季会议。我们还要感谢Kirill Safonov的出色研究帮助。
使用人工智能的法律问题
目前对于人工智能的概念尚无公认的定义。例如，欧洲议会定义：人工智能的定义如下：“人工智能，简而言之，是机器表现出类似人类的特征的能力，例如推理、学习、计划和创造力。人工智能使技术系统能够感知其环境、处理其感知的内容并解决问题，以实现特定的目标。计算机接收信息（已准备好或通过其自身的传感器收集，例如通过摄像头），处理信息并做出响应。人工智能系统能够通过分析先前行为的影响来在一定程度上调整其行为，并能够独立工作。” 5 在欧盟内部目前正在谈判的人工智能法规中，见下文第3.1节，第3.1条提出了对人工智能系统的定义，更加强调所使用的技术和方法。有关不同定义的进一步描述，请参见例如eSam 关于应用 AI 领域合作的报告。
混合动力如何在家中工作
我们感谢我们在伯克利，斯坦福大学，南加州大学，加州大学洛杉矶分校，赛义夫 - 菲斯，埃姆斯2022，ESAM 2022，AEA，CESI，CESI，NBER，NBER，SCANCOR，AEI，AEI和LUOHAN的正式讨论者Ed Glaeser和观众的评论。我们感谢Smith Richardson Foundation和Toulouse Network的信息技术。最后，我们感谢Jennifer Cao，Tracy Zhang，Sherry Ye，Fangyuan Chen，Xing Zhang，Ying He，Ying He，Junyi Li，Trip.com的Junyi Ye，以及Stanford的Mert Akan和Shelby Buckman的数据，咨询和后勤支持，以及Lindiandian Yi的数据助理。利益冲突，AEA和IRB声明：未从Trip.com获得资金。James Liang是Trip.com的联合创始人，前首席执行官和现任董事长。没有其他合着者与Trip.com有任何财务关系。结果和论文均未由任何人预先筛选。实验开始后（邀请Bloom和Han分析数据），但在分析任何数据之前，该实验已在美国经济协会进行了注册。该实验是IRB的豁免，因为Bloom和Han加入该项目之前，Trip.com启动了实验，并且与Stanford团队只有匿名数据。本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。
a）分区koo
•了解软件系统的基本概念和概念，包括几个外国区域，感知可能的范围区域，并将知道学科的覆盖范围。（4.1）•将能够应用程序系统开发中数学，科学，工程，计算机科学的理论知识和算法原理。（4.2）•将能够抽象地思考，使用形式描述方法，证明其正确性，形式化并指定真实的世界问题。（4.3）•能够将计划系统应用于解决各个领域的任务的理论和实践，评估技术，经济，社会和法律背景。（6.1）•将能够选择和使用正确的现代方法，模型，解决问题的模板，技能和工具，用于开发和维护软件系统（包括新范围）。（6.2）•将能够使用现有的计算机和软件，识别，理解和应用有希望的技术。（6.3）（模块）研究方法评估方法将能够通过使用量子算法解决问题，了解KS构建方法，能够在编程和开源框架中实施它们来制定和应用新的量子算法，从而能够提出问题及其适应性。