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自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？
升天圣约瑟夫-Joliet
●访问护理（访问CAR E）：来自社区输入调查受访者的数据列出了资源缺乏资源或访问资源作为最重要的关注。近22％的受访者报告需要医疗保健而不是通过初级保健医师或社区诊所寻求急诊科护理。利益相关者提供了反馈，即在社会脆弱的人群中需要改进，包括健康素养，包括健康素养。健康保险是个人在美国县拥有91％的保险的个人访问美国医疗保健系统的主要方式。被保险百分比较低的人口包括男性，非裔美国人/黑人，亚洲人和其他种族以及具有西班牙裔或拉丁裔种族的种族。最未保险的人的地理位置是
气候变化及其对尼泊尔的水果和蔬菜生产的影响
气候变化，全球现象，通过温度升高和下降，气候区域的变化，疾病/害虫爆发等，对水果和蔬菜的生长和发展产生正面和负面影响。本评论论文旨在描述最近的气候变化模式及其对尼泊尔水果和蔬菜生产的影响。由于气候区的转移，在较高高度生长的热带水果和蔬菜引起的归因于各种生长阶段的显着影响，因为成熟度延迟，成熟延迟；质量不佳的水果，颜色发育不良，水果的晒伤，花朵出现不佳，授粉不当等。研究表明，随着暴露于极端温度，作为适应性机制的昆虫可能会在其体内产生热休克蛋白，冷冻保护剂和渗透剂化合物，以在极端状态下生存。较高的温度会诱导早期开花，导致果实较差，因为夜间低温引起的异常。在蔬菜中，据报道，番茄植物的发生率增加了各种疾病，例如晚枯萎病，叶片卷曲和黑点，气候波动突然发作。因此，审查表明，与果实和蔬菜研究，尼泊尔的教育和发展有关的组织必须组织起来，并努力努力带来新的遗传进步，例如生物技术，组织培养和/或倡议，以适应/减轻/减轻气候的不良效应，例如高密度种植和促进高产的生产和繁荣的生产，并促进繁荣的生产力，增强了繁荣的生产，并促进繁荣的繁荣，并促进繁荣的生产力。尼泊尔迅速涌现的人口。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：MC Conville，J。，Kvarnström，E.，Jonsson，H。等（2017）。是瑞典废水SE
一项国际灾难模拟和系统性风险治理的联合国际研究实验室，北京师范大学，朱海大学519087，中国B国家安全与紧急事务管理学院，北京师范大学，北京师范大学519807，中国cate tiban Plateau thepeart and Resources Encoriest and Resources Accories（TPESE），tpeci eytibe emecte flat plat fall afection f the of 100101，中国d汤吉大学，中国D调查与地理信息学院，上海200092，中国e太空，地球和环境系，查尔默斯技术大学，SE-412，SE-412 96，瑞典哥德堡，地球地球科学与技术学院，Nanjing Tech大学，Nanjing Tech，Nanjing 211816，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnnnnnnnan H中期地球系统科学研究所，城市与环境科学学院，北京大学，北京大学100871，中国I城市规划与设计学院，深圳研究生院，北京大学，深圳518055，中国一项国际灾难模拟和系统性风险治理的联合国际研究实验室，北京师范大学，朱海大学519087，中国B国家安全与紧急事务管理学院，北京师范大学，北京师范大学519807，中国cate tiban Plateau thepeart and Resources Encoriest and Resources Accories（TPESE），tpeci eytibe emecte flat plat fall afection f the of 100101，中国d汤吉大学，中国D调查与地理信息学院，上海200092，中国e太空，地球和环境系，查尔默斯技术大学，SE-412，SE-412 96，瑞典哥德堡，地球地球科学与技术学院，Nanjing Tech大学，Nanjing Tech，Nanjing 211816，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnnnnnnnan H中期地球系统科学研究所，城市与环境科学学院，北京大学，北京大学100871，中国I城市规划与设计学院，深圳研究生院，北京大学，深圳518055，中国
如何准备好生成的预训练的大语言模型来解释孟加拉语语法错误？
抽象的语法校正校正（GEC）工具，由先进的生成人工智能（AI）提供动力，在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是，它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏，这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言（例如孟加拉语）中对这些工具的探索有限。在这样的语言中，革命错误说明（GEE）系统不仅应正确句子，而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集，该数据集来自孟加拉语扬声器，具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记，允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预，我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略，以重新确定孟加拉语的GEC工具，并阐明了语言学习的教育方面。
生成人工智能和评估战略决策
致谢：我们感谢战略教授在评估商业模式方面的帮助。我们感谢Sen Chai，Vivianna Fang He，Isabel Fernandez-Mateo和Dan Sands。我们还要感谢AI和战略联盟，德鲁伊24，HBS Idea-X，Mad Conference，Oxford Human-Algorithm互动研讨会，战略科学会议和Sumantra Ghoshal会议的会议。所有作者都同样贡献。
将地理空间信息应用于气候挑战
文本中的文本为每个部分的开头用于提供各节的指导。这是“将地理空间信息应用于气候挑战”的高级未经编辑的副本。任务团队将在接下来的几个月内详细阐述并基于该草案，直到联合国全球地理空间信息管理（UN-GGIM）的第七级高级论坛（UN-GGIM）将于2024年10月8日至10日在墨西哥墨西哥城召集，设计为“ do-geospatience”的更新版本，是什么？首先在第十三届会议上介绍了委员会要求成员国分享其国家，地区和全球经验，证明了地理空间信息在气候和弹性方面的作用，建立了证据体。预计将通过交互式故事图（或类似平台）发布国家体验并提供，并在第七级高级论坛的领导中得到增强]
