XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlf
用硫化物固体电池的全稳态电池阳性电极性能暴露于低色空气
使用硫固体电解质（SES）的全稳态电池（ASSB）是有吸引力的候选物，因为与使用有机溶剂相比，使用液体型锂离子电池（LIBS）比液体型锂离子电池（LIBS）更长。sulfer ses，即使在干燥室等环境中，也会在暴露于水分时会降低其离子电导率并产生有毒的氢硫。然而，到目前为止，尚未完全阐明水分暴露在ASSB细胞性能上的影响。旨在填补这一知识的差距，本文描述了水分对ASSB阳性电极的耐用性的影响，并在这项研究中以露室模拟的空气暴露或暴露于干室模拟的空气中，在这项研究中为-20°C。在细胞耐用性评估后，在阳性电极上进行了二级离子质谱（TOF-SIMS）测量时间，并使用裸露的SE在细胞中观察到了特征降解模式。
在半sib中的定量性状基因座的多个标记映射在半sib中的定量性状基因座的多个标记映射
许多作者考虑了用于分析来自杂种种群数据的设计（例如Neimann-Sprensen和Robertson，1961年； Soller和Genizi，1978年； Geldermann等，1985； Weller等，1990）。这些方法的缺点是他们一次使用来自单个MARIRW的信息。没有标记将具有统一性的杂合性，因此对于任何给定的标记，有些父亲都会是纯合的，因此是非信息的。这会浪费信息，并在QTL的估计位置中引入偏差可能会有更大的问题。此外，提出的最小二乘方法不能单独估计任何检测到的QTL的位置和效果。最大似然（ML）方法（Weller，1986; Knott and Haley，1992a）可以估计这两种效果，但是通常仅使用单个标记（Weller，1986; Knott; Knott and Haley，1992a and B）估计，位置与标记相对（I.E.可以是它的任何一侧）。
福利与市场应对银发经济的挑战
数据说明了一切•意大利是欧洲最古老的国家。意大利在世界出生时预期寿命排名中位居第五，仅次于香港、日本、瑞士和新加坡（男性为 80.5 岁，女性为 84.8 岁）。然而，老龄化质量较差，65 岁以上人群的健康状况差异很大。一旦达到 65 岁，健康预期寿命仅为 10 年，男女之间差别不大（Istat 数据）。人口老龄化带来了一系列挑战，其中许多挑战已为人所知并已争论了一段时间，但应对这些挑战的方案却不太为人所知和分享。人口老龄化和少子化带来的第一个挑战是如何应对福利成本的增加。社会保障和医疗卫生支出占国内生产总值的近25%，其中我国社会保障支出在最发达国家中位居第一（OECD数据），而与老年人口的需求相比，社会护理支出的资金越来越不足。第二个挑战涉及劳动力市场，因为人口急剧下降：从 2022 年的 5900 万人减少到 2080 年预计的 400 万人以上。20 世纪 50 年代至 70 年代（人口爆炸式增长的几年）期间，几乎有一半的意大利人出生，在未来 25 年内，他们将达到退休年龄（约 800 万工人），每天近千人。总体劳动力（由处于工作年龄（15-64岁）的人组成）的减少意味着公司将越来越难以找到可雇用的工人，并且需求和供应之间的技能不匹配将越来越严重。此外，到2050年，劳动年龄人口与非劳动年龄人口的比例将从目前的3比2变为1比1：因此，每有一个“劳动”年龄人口，就会有一个“被动”年龄人口，即依赖福利的人口。经合组织的报告《寿命更长，工作更长》分析了这些事实的含义，提醒我们寿命更长也意味着工作时间更长，如果没有适当的应对，人口变化将不可避免地对家庭福祉、公共财政以及劳动力市场产生影响。尽管到目前为止，人口结构转变效应的渐进性使我们能够推迟必要的改革，但不作为的代价会随着时间的推移而增加，从而使潜在的再平衡越来越遥不可及。但与年轻人相比，人口结构中更大的比重到底起到了什么作用，我们真的知道多少呢？这是否影响经济运转？事实上，这是一个分析老年人经济部分功能的问题，由于老年人寿命较长，他们不仅在社会保障和医疗保健方面有新的需求，而且在消费、投资、投资组合选择和环境可持续性方面也有新的需求。这是一个多元化的世界，由接近退休的工人、年轻的退休人员和仍然活跃的老年人组成，但也由具有不同需求的非自给自足的个人组成。寿命的延长导致人口统计学上产生了新一代：长世代，即那些在 65 岁以后仍然活跃的人群。在这个漫长的晚年阶段，人们只有在 70-75 岁之后才可以被视为老年人，而且在许多情况下
nvautonet：快速准确的360DEG 3D自动驾驶视觉感知
实现强大而实时的3D感知是自动驾驶汽车的基础。虽然大多数现有的3D感知方法优先考虑检测准确性，但十个忽略了关键方面，例如计算效率，板载芯片部署友好性，对传感器安装偏差的韧性以及对各种VE-HILE类型的适应性。为了应对这些挑战，我们提出了nvautonet：一种专业的鸟类视图（BEV）感知网络 - 针对自动化车辆的明确量身定制。nvautonet将同步的相机图像作为输入，并预测3D信号（例如障碍物，自由空间和停车位）。NVAUTONET架构（图像和Bev Back-bones）的核心依赖于有效的卷积网络，该网络使用Tensorrt优化了高性能。我们的图像到BEV转换采用简单的线性层和BEV查找表，从而确保了快速推理速度。Nvautonet在广泛的专有数据集中受过培训，在NVIDIA DRIVE ORIN SOC上以每秒53帧的速度运行，始终达到升高的感知精度。值得注意的是，Nvautonet表现出对不同汽车模型产生的偏差偏差的韧性。此外，Nvautonet在适应各种车辆类型方面表现出色，这是通过廉价模型的微调程序来促进的，可以加快兼容性调整。
苏丹油田与种族灭绝
人类的历史就在这里。这是一片古老的土地，地球上的第一批人就在这里发现。古老的帝国曾在此地繁荣兴盛，如今已被遗忘，只剩下大片废墟。苏丹瓦赫达的本提乌/马拉卡尔地区位于白尼罗河上游和尼罗河支流巴尔加扎勒河沿岸，一段新的历史正在书写。这片干旱的土地被尼罗河肥沃的洪泛平原分割开来，为这里创造了世界上最肥沃的农业机会之一。努尔族和丁卡族部落已在此南部地区生活了几个世纪，耕种土地、放牧羊群。稍北一点是努巴族，他们以小部落的形式生活在山区。这里道路稀少，基础设施很少甚至没有。多年前，在小村庄里，人们挖了淡水井。这里没有电，也没有电话。医疗服务非常有限。学校和教堂都很简陋。这里有区域贸易中心，只有旱季才能通过小路和崎岖不平的道路到达。在这个地方，只有最强大的人才能够生存下来。这些村庄在部落领土的基础设施内生存了几个世纪。一些村庄通过无线电与外界联系。然而，在这些社区里，每个人都知道 9 月 11 日的事件。每个人都说“我们和美国站在一起，愿意帮助他们。现在你知道我们 50 年来经历了什么”。美国雪佛龙公司在这里勘探石油，并于 20 世纪 70 年代发现了大片油田。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
ESTERSON Sarah * ODOE 我代表 John C. Williams......
规则很明确：1）“一张或多张地图显示能源设施场址的拟议位置、所有相关或支持设施场址以及在设施建设期间可能临时扰动的所有区域，这些区域与主要道路、水体、城镇、重要地标和地形特征有关，比例为 1 英寸 = 2000 英尺，必要时可缩小至更小以显示细节”；2）“对拟议能源设施场址、每个相关或支持设施的拟议场址和临时扰动区域的描述，包括拟议场址边界内的总土地面积（以英亩为单位）、永久扰动的总面积和临时扰动的总面积。”没有提供给我足够具体的信息，使我不清楚申请人会对我的土地做什么。
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。