@ 在印度的粘胶短纤维、莫代尔、第三代粘胶纤维和粘胶长丝领域处于领先地位 *在氯碱(烧碱和氯衍生物,即氯化石蜡、聚合氯化铝和磷酸)和先进材料(环氧树脂)领域处于领先地位;
摘要 模态是信息的来源或形式。通过各种模态信息,人类可以从多个角度感知世界。同时,遥感(RS)的观测是多模态的。我们通过全色、激光雷达和其他模态传感器宏观地观察世界。遥感的多模态观测已成为一个活跃的领域,有利于城市规划、监测和其他应用。尽管该领域取得了许多进展,但仍然没有提供系统概述和统一评估的全面评估。因此,在这篇综述论文中,我们首先强调单模态和多模态遥感图像解释之间的主要区别,然后利用这些差异指导我们在级联结构中对多模态遥感图像解释的研究调查。最后,探讨和概述了一些潜在的未来研究方向。我们希望这项调查将成为研究人员回顾最新发展和开展多模态研究的起点。
在过去两年中,能源,食品和其他进口价格的急剧提高对国内价格和工资产生了第二轮影响。这些第二轮效应可能需要比出现的时间更长的时间来放松,并且MPC在最近的预测中对它们可能会持续更长的风险提出了重量。委员会现在法官认为,某些风险可能已经开始结晶。结果,MPC决定将一些上升风险从持久性带入其最有可能或模态的投影。在这一预测中,假设银行利率遵循金融市场所隐含的路径,经济的疏远程度越来越大,外部成本压力的下降导致CPI通货膨胀率在2025 Q2到2025 Q2恢复到2%的目标,并且在中期期间降至中期,但比5月份报告的预期较小。委员会继续判断模式预测的风险偏向上行,但到五月的时间少。考虑到这一偏斜,平均CPI通胀为
远程工作)✓ 易于访问(对许多人来说,但不是全部)✓ 使用方便且熟悉(问答)✓ 具有多种媒体功能(多模式)✓ 反应灵敏且速度快✓ 富有创意(结束空白页)✓ 有效(适用于很多事情,但不是所有事情)✓ 这是我们从未有过的助手(或者也许
我们引入了 Mind Artist (MindArt),一种新颖而高效的神经解码架构,可以以可控的方式从我们的脑海中捕捉艺术照片。最近,使用非侵入性脑记录进行图像重建取得了进展,但由于数据注释的稀缺,仍然很难生成具有高语义保真度的真实图像。与以前的方法不同,这项工作将神经解码转化为最佳传输 (OT) 和表示解耦问题。具体而言,在离散 OT 理论下,我们设计了一个图匹配引导的神经表示学习框架来寻找概念语义和神经信号之间的潜在对应关系,从而产生了一个自然而有意义的自我监督任务。此外,所提出的 MindArt 具有多个独立模态分支结构,能够将语义表示无缝地合并到任何视觉风格信息中,从而使其具有多模态重建和无训练语义编辑功能。
摘要学术界的碳足迹已成为一个著名的关注点和一个新兴的研究领域,显着着重于研究相关的旅行的温室气体排放(GHG)。缓解策略通常会促进替代方案,例如开发虚拟沟通或采用短距离的可持续运输模式。虽然越来越多地讨论涉及研究实践转变的更雄心勃勃的策略,但这些缓解解决方案很少受到严格的定量评估或有意义的比较。这项研究分析了一个在法国各种各样的学科中的159个研究实体中的汽车,火车和飞机上约13万个旅行段的独特数据库。我们研究了这些研究旅行的模式和相关的碳足迹,并探索了各种缓解选择。我们的分析表明,空中旅行绝大多数超过了研究旅行的碳足迹,占温室气排放的96%以上。洲际航班很少发生(不到所有飞机旅行的10%),但占主导地位的旅行排放,占总排放量的64%以上。相比之下,国内和大陆飞行是最常见的,但它们通过模态转移到火车的缓解潜力是有限的(例如,在1000公里以下的旅行中少于15%)。可以通过针对一小部分旅行来实现类似的减少,例如,通过调节会议出勤率的频率。最大,可能最强大的缓解潜力在于将模态转移与适度的空气里程相结合(例如,减少行驶距离或航班数)。官方指南中提出的关注电气化或模态班次的策略被认为具有可忽略的影响。在没有长途飞行的低碳替代方案的情况下,我们认为,只有综合策略和政策,包括调节空中旅行距离或频率,才能实现学术旅行的GHG排放量的强大减少。
研究兴趣我的研究兴趣在于计算机视觉和机器学习的交集。i最近在多模式生成模型的应用和基本限制上工作,包括多模态大语言模型(MLLM,VLM)和多模式嵌入模型(Clip,dinov2)。我对视频,视觉提示和3D理解特别感兴趣。
扩建项目:斯特莱德、巴拉德、西雅图西部发展;在建项目逐渐减少。 模式运营:林伍德、起步线全年运营;雷德蒙德市中心、东线开通。 服务项目:资助机构处于良好维修、改进和管理关键状态的项目。 债务偿还:利息从东线、林伍德和雷德蒙德市中心 TIFIA 贷款提取时开始。
我们知道,积极和可持续的交通运输能为本地区带来许多直接和长期利益,包括更多的体育活动、更强的独立意识、更好的心理健康、更清洁的空气质量、更安全的道路等等。TravelSmart4Kids 是首创的战略,旨在创建一个安全、健康、可持续的地区,并确保子孙后代知道如何驾驭多式联运交通网络。