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一个用于融合遥感数据的贝叶斯分层框架：太阳引起荧光
太阳能诱导的叶绿素荧光（SIF）已成为植被生产力和植物健康的有效指标。SIF的全球量化及其社会不确定性产生了许多重要的功能，包括改善碳通量估计，改善碳源和水槽的识别，监测各种生态系统以及评估碳序列工作。长期，区域到全球尺度监测现在是可行的，可以从多种地球观察卫星中获得SIF估计。这些努力可以通过严格的卫星SIF数据产品中存在的不确定性来源的严格核算来帮助这些努力。在本文中，我们引入了一个贝叶斯分层模型（BHM），以估算从1°×1◦分辨率分辨率分辨出具有全球覆盖的旋转碳天文台-2（OCO-2）卫星观测中的SIF和关联不确定性。我们的建模框架的层次结构允许方便模型规范，各种变异源的量化以及通过回归模型中的傅立叶项纳入季节性SIF信息。模型框架利用大多数温带土地区域的SIF可预测的季节性。所得数据产品以相同时空分辨率的现有大气二氧化碳估计值进行了补充。
Dolfines与Iberdrola Group for Iberdrola Group签订了为期三年的全球框架协议
在可再生能源部门Dolfines（可再生和传统能源行业的服务专家）中，今天宣布与Iberdrola Renovables Energia S.A.U.签署了为期三年的框架协议（2025 - 2027年），这是世界领先的可再生能源公司之一。该合同涵盖了在检查领域提供的技术援助服务，并为伊伯拉拉可再生能源项目的设备和材料调试。Dolfines将为Iberdrola Renovables Energia提供专家，他们将在其供应商的工厂，陆上风力涡轮机组件，光伏设备和电池存储系统组件等供应商的制造过程中进行审核。这些审核将根据伊伯拉拉（Iberdrola Renovables）项目的需求在全球范围内（45个国家 /地区）进行。Dolfines的服务将根据ISO/IEC 17020和ISO 9001标准提供，以确保提供最高质量的服务。Iberdrola Group是可再生能源的全球领导者，其可再生能源的运作近45 g。其2024 - 2026年战略计划计划分配155亿欧元用于可再生活动，其中一半以上将用于海上风力发电。在对该协议上发表评论，Dolfines董事长兼首席执行官Adrien Bourdon-Feniou说：“与Iberdrola的国际合作伙伴关系标志着Dolfines在可再生能源领域的发展策略的重要一步。该合同加强了Dolfines作为欧洲和世界各地能源部门主要参与者的值得信赖的合作伙伴的地位。»由于我们在法国风力涡轮机制造工厂的质量涡轮机制造工厂的质量涡轮机制造工厂的专业知识，以及我们投射全球专家团队的能力，我们的理想位置可以支持Iberdrola在其国际项目中为Iberdrola提供支持，并为实现其运营卓越目标的实现做出贡献。
朝着AI事件的常见报告框架
该论文从AIGO和GPAI代表作为专家的口头和书面贡献中受益匪浅，作为与OECD.AI体验小组相关的专家，包括Abhishek Singh（印度）； Barry O'Brien（IBM）；卡洛斯·伊格纳西奥·古铁雷斯（Carlos Ignacio Gutierrez）（生命研究所的未来）；克雷格·香克（Craig Shank）（独立专家）； Cornene White（美国）；丹尼尔·施瓦贝（Daniel Schwabe）（里约热内卢的天主教大学；戴维·特恩布尔（美国）； Debashis Chakraborty（印度）； Dewey Murdick（CSET）；DunjaMladenić（Jožefsif Sif Institute）； Elham Tabassi（Elham Tabassi（Elham Tabassi）； Elham Tabassi（Estit）； Florian Ostmann（Florian Ostmann）（Alan Turnitute）； Frase (Veraitech); Irna Orssic (Europan Commission); Jesse Dunetz (Sthi); Jimena Vvers (IQILILIBRIUMAI); Jimmy Farrell (Pour Demain); Judith peterka (Germany); Julian frohnecke (Germany); Kevin paeth (ul research institutes); Larissa lem (infocomm media development authority); Luis Ricardo Sánchez Hernández (Mexico); Matthew o'shaugnessness (U.S. Department of State); Marjoleine Hennis (Netherlands); Mark Latonero (U.S. AI Safety Institute); Marko Grobelnik (Jezief Stefan Institute); Melisa teleki (republic of türkiye); Michaine Reffay (France); Nicolas Miailhe（未来的社会）；帕特里克·吉尔罗伊（TüvAssociation）； Raja Chatila（IEEE）；罗布·普罗克特（Warwick University）；莎拉·布克（Sarah Box）（新西兰）；肖恩·麦格雷戈（Sean McGregor）（负责AI合作）； Sebastian Hallensleben（Cen-Cenelec）；沙龙·霍（加拿大）； Tatjana Evas（欧洲委员会）； Theodoros Evgeniou（Insad）； ThiagoGuimarãesMoras（巴西）；直到克莱因（Apliedai）；威廉·巴塞洛缪（Microsoft）和乔丹·伊万诺娃（Jordan Ivanova）（欧洲委员会）。
汞：基于视觉的驾驶员监视框架-IRIS
摘要。在本文中，我们提出了一个完整的框架，即水星，该框架结合了计算机视觉和深度学习算法，以在驾驶活动期间不断地与驾驶员持续了解。拟议的解决方案符合具有挑战性的汽车环境所施加的要求：光线不变，以便使系统能够工作，无论一天中的时间和天气状况如何。因此，基于红外的图像，即深度图（每个像素对应于传感器和场景中的那个点之间的距离）与传统强度图像相结合。第二，由于在驾驶活动中不得阻止驾驶员的运动，因此需要系统的非侵入性：在这种情况下，使用凸轮和基于视觉的算法是最好的解决方案之一。最后，需要实时性能，因为监测系统必须在检测到潜在危险的情况后立即做出反应。关键字：驱动程序监视·人类互动·计算机视觉·深度学习·卷积神经网络·深度图
用于着色的算法框架
摘要：我们开发了一个用于图形着色的算法框架，该框架降低了问题以验证独立集的局部概率属性。，对于任何固定的k≥3和ε> 0，我们给出了一种最大程度∆的颜色图的随机多项式时间算法，其中每个顶点在长度k的大多数t副本中都包含在长度k的大多数t副本中，其中1≤t≤t≤t≤t≤t≤t≤t≤x的2ε1 +2ε /（log ∆）2，firs with pogirate ungimanter。这统一，概括和改进了几个值得注意的结果，包括Kim（1995）和Alon，Krivelevich和Sudakov（1999），以及Molloy（2019）和Achlioptas，Ilioopoulos和Sinclair（2019）的近期结果。由于随机的常规图，色数上的结合到渐近因子2，因此我们的工作与著名的算法屏障相吻合，以着色随机图，大大扩展了符合此屏障的图形着色算法的范围。
grelu：DNA序列建模和设计的综合框架
深度学习模型越来越多地用于在DNA序列上执行各种任务，例如预测组织和细胞类型特异性序列活性，得出顺式调节规则，预测非编码变异效应以及设计合成调节序列。但是，这些模型需要专门的知识来正确构建，训练和解释。此外，由于模型和不同组构建的软件之间缺乏互操作性，该领域受到了阻碍。在这里，我们提出了Grelu，这是一个综合的软件框架，使用户可以轻松地执行高级序列建模管道，包括数据预处理，模型培训，超参数调整，评估，解释，解释，变体效应预测和新型调节元素的设计。该软件伴随着一个模型动物园，其中包含可以轻松下载，应用和微调的最先进的预培训模型。该框架和资源将在DNA序列建模领域加速研究，并实现合成调节元件的有效设计。
在LIBS光谱框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程
Ludovic Duponchel，CécileFabre，Bruno Bousquet，Vincent Motto-Ros。在Libs Specy-troscopy框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程。SpectroChimica Acta B部分：原子光谱学，2023，208，pp.106776。10.1016/j.sab.2023.106776。hal-04191568
出版日期：2025/02/19摘要：农业生态分区（AEZ）是可持续农业计划和资源M
出版日期：2025/02/19摘要：农业生态分区（AEZ）是可持续农业计划和资源管理的关键框架，整合了生物物理属性和社会经济因素。本文探讨了斯里兰卡AEZ的历史演变和当前状态，重点介绍其在应对诸如气候变化，农作物适应性和灾难管理等现代挑战方面的应用。该研究评估了现有分区框架的局限性，强调需要结合先进的地理空间技术，动态的气候数据和全面的水平衡指标。建议包括通过预测的气候场景增强分区标准，并整合传统的灌溉系统以弹性。通过使斯里兰卡的AEZ实践与全球标准保持一致，本研究旨在确保支持粮食安全和生态保存的适应性和可持续的农业系统。关键词：农业生态分区，气候适应，自然资源管理。如何引用：S.W.M.J.D.premarathna; T.D.C.Pushpakumara（2025）评估斯里兰卡可持续发展的基于农业生态区的管理策略。国际创新科学与研究技术杂志，10（1），2713-2721。 https://doi.org/10.5281/zenodo.14891737
4IR信息技术的整合运营技术最佳实践框架
在这个现代世界中，考虑到缺乏使用技术先进系统自动化活动的群众生产线是不可想象的。自动生产线带来了执行任务的效率和成本降低。通过使用工业控制系统（ICS）等操作技术使这成为可能。工业控制系统的功能是自动监视和控制植物设施（Chapman，Ofner＆Pauksztelo，2016年）。术语工业控制系统是描述分布式控制系统（DCS），监管控制和数据获取（SCADA）和可编程逻辑控制器（PLC）（Bustamante，Fuertes，Diaz＆Toulkeridis，2016; Chapman等人，2016年）的多合一术语。工业控制系统是运营技术的一个子集。
主演员评论家的新颖声音通过人为反馈框架进行增强机器人导航
这项工作在头部（VIH）框架中提出了一种新颖的声音，该框架集成了大型语言模型（LLM）和语义理解的力量，以增强复杂环境中的机器人导航和互动。我们的系统从战略上结合了GPT和Gemini Power LLM作为加强学习（RL）循环中的演员和评论家组成部分，以进行连续学习和适应。vih采用了由Azure AI搜索提供动力的复杂语义搜索机制，使用户可以通过自然语言查询与系统进行交互。为了确保安全并解决潜在的LLM限制，该系统将增强学习与人类反馈（RLHF）组件结合在一起，仅在必要时才触发。这种混合方法可带来令人印象深刻的结果，达到超过94.54％的成功率，超过了既定的基准。最重要的是，VIH框架提供了模块化可扩展的体系结构。通过简单地修改环境，该系统展示了适应各种应用域的潜力。这项研究为认知机器人技术领域提供了重大进步，为能够在现实世界情景下能够复杂的推理和决策制定的智能自治系统铺平了道路，这使我们更接近实现人工通用情报。