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纽约等人诉特朗普政府行政管理办公室执法动议......
• 气候污染减少补助计划由 EPA 管理，由 50 亿美元的 IRA 拨款资助，支持各州、部落和地方政府规划和实施温室气体减排措施。例如，覆盖加利福尼亚州洛杉矶的区域空气区获得了 5 亿美元的奖励，但须经最终拨款协议，以清理帝国谷物流中心和仓库与洛杉矶港之间污染严重的货物运输走廊。（例 42 至 Thomas-Jensen Aff. ¶ 8。）1 截至 2 月 5 日，该补助金和其他气候污染减少补助金在 ASAP 仍无法使用。 （例 42 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 8, 25；例 28 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 8, 11, 18–19；例 84 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 10, 11, 15；例 106 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 41–44；例 83 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 2, 25；例 56 至 Thomas-Jensen Aff. ¶ 12；另见例 20 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 19, 23（截至 2 月 4 日）；例 44 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 35–36（相同）；例 49 至 Thomas-Jensen Aff. ¶ 19（相同）；例 97 至Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 4(B), 5, 14 (相同); Ex. 61 to Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 8, 10 (相同))。• 60 年来，EPA 一直根据《清洁空气法》第 103 至 105 条管理国家空气监测网络和研究计划。IRA 拨款 1.175 亿美元资助该计划下的空气监测补助金，以提高各州检测危险污染物（如颗粒物（烟尘）和空气毒素）的能力，包括弱势群体。这些污染物在从野火中恢复的地区造成了特殊的公共卫生紧急事件。截至 2 月 5 日，ASAP 的空气监测补助金仍然无法获得。（Ex. 28 to Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 7, 18-19; Ex. 97 to Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 12,
基于视频的情感并影响上下文数据集中的跟踪
人类情感识别一直是心理物理学和计算机视觉的重要主题。但是，经常发布的数据集有许多局限性。进行检查，大多数数据集都包含仅包含有关面部表情的信息的框架。由于以前的数据集的局限性，很难理解影响人类识别的机制，或者在这些数据集中训练的计算机视觉模型上对人类的识别良好。在这项工作中，我们介绍了一个全新的大型数据集，基于视频的情感并影响上下文数据集（VEATIC）中的跟踪，可以征服先前数据集的限制。Veatic在好莱坞电影，纪录片和家庭视频中有124个视频片段，并通过实时注释进行了连续的价和唤醒评级。与数据集一起，我们采用了一项新的计算机视觉任务，以通过每个视频框架中的上下文和字符信息来推断所选字符的影响。此外，我们提出了一个简单的模型来基准这项新的计算机视觉任务。我们还使用数据集与其他类似数据集进行了预处理模型的性能。实验显示了通过VEATIC验证的模型的竞争结果，表明VEATIC的普遍性。我们的数据集可从https://veatic.github.io获得。
vmts：双皮德机器人中多刺运动的视觉辅助教师增强学习
摘要 - 双方机器人由于其拟人化设计，在各种应用中提供了巨大的潜力，但其结构的复杂性阻碍了它们的控制。当前，大多数研究都集中在基于本体感受的方法上，这些方法缺乏克服复杂地形的能力。虽然视觉感知对于在以人为中心的环境中运作至关重要，但其整合使控制进一步复杂化。最近的强化学习（RL）方法已经显示出在增强腿部机器人运动方面的希望，特别是基于本体感受的方法。然而，地形适应性，尤其是对于两足机器人，仍然是一个重大挑战，大多数研究都集中在平坦的情况下。在本文中，我们介绍了专家教师网络RL策略的新型混合物，该策略通过一种简单而有效的方法来增强基于视觉投入的教师策略的绩效。我们的方法将地形选择策略与教师政策结合在一起，与传统模型相比，表现出色。此外，我们还引入了教师和学生网络之间的一致性损失，而不是强制实施相似之处，以提高学生驾驶各种地形的能力。我们在Limx Dynamic P1 Bipedal机器人上实验验证了我们的方法，证明了其跨毛线地形类型的可行性和鲁棒性。索引术语 - Bipedal机器人，增强学习，视觉感知的控制
不同的全脑功能连通性与具有破坏性行为的儿童和青少年相关的反应性侵略性和冷酷无情的特征
最初是公共场所：Werhahn，Julia E； Smigileski，卢克斯； SACU，SEDA；穆尔，苏珊娜； Wirelinger，David；没事，吉利；母亲，Le-Andra M； Glennon，Jeffrey C； Firstra，Peter J； Dietrich，Andrea；拖延，蕾妮·斯莫尔； Acgregin，Pascal M；霍尔兹（Holz），纳西（Nathie E）；京，莎拉； Banaschewski，Tobias； Sume，Melanie C； Schulze，Ulrike M e； Lythgo，David J； Sethi，Arjun；克雷格，迈克尔； Mastroiani，数学； Sagar-Ouryhli，伊利亚斯； Santush，Paramaa J；罗莎，米雷亚；巴尔加罗，努里亚； Castro-Fornis，Josefina； Arango，Celso； Penzol，Maria J； Switch，Marcel P；弗兰克斯，巴拉拉；通常，Jan K；苏珊（Susanne）沃尔兹（Waltza）；丹尼尔·布兰奇（Brange）（2023）。不同的全脑功能连通性相关性或儿童和青少年白人破坏性行为的反应性侵略性和死亡的反应性特征。神经图像：临床，40：103542。doi：https：//doi.org/10,1016/j.nicl
人格因素塑造了大脑对情绪刺激的反应：脑电图研究
脑电图（EEG）是一种用于记录脑活动的非侵入性电生理方法，使研究人员能够研究脑功能（8）。情感研究领域中的一种研究涉及通过定量分析EEG诱导情绪并记录大脑活动的变化（9）。研究人格，情绪和脑电图之间的关系的研究主要关注这三个因素中的两个（10-12），并且对人格在情绪诱导过程中的作用在大脑活动中的作用有限。使用召回或想象力（13），声音（14、15），图片（16、17）或视频剪辑（VC）（18、19）的一些研究，用于引起情绪反应的方法有所不同，这些研究被认为是对日常生活情况的自然和反思。此外，一些研究使用了少量样本量（20，21），仅包括均质参与者组（22），并且常常未能考虑性别差异（20）。这些方法上的差异导致整个研究的结果不一致（23，24）。
poserl-net：由机器人视觉指导的运动训练的人体姿势分析
在协作机器人技术和智能系统中，人类姿势识别的准确性显着影响人机相互作用的自然性和安全性，将其确立为自动化系统的核心技术（Hernández等，2021; Liu and Wang和Wang，2021）。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，姿势识别应用已超越机器人控制和监测，包括增强现实，体育分析和智能监视（Fan等，2022； Desmarais等，2021）。此外，人类姿势分析涵盖了外部传感技术，例如基于视觉的系统和内部传感技术，例如基于可穿戴传感器的方法。这两个范式具有互补的优势，并可以实现广泛的应用。
对声音，图像和文本中识别多模式情绪方法的审查
收到：2023年9月18日；接受：2023年12月25日摘要通过听觉，视觉和文本提示识别多方面情绪的研究是一个快速发展的跨学科领域，涵盖了心理学，计算机科学和人工智能领域。本文研究了用于隔离和识别这些模式中复杂情绪状态的方法的范围，目的是描述进步并确定未来研究的领域。在声音领域中，我们探索了信号处理和机器学习技术的进展，从而有助于从人声弯曲和音乐安排中提取细微的情感指标。视觉情绪识别是通过面部识别算法，肢体语言分析以及上下文环境信息整合的有效性来评估的。使用自然语言处理技术检查基于文本的情感识别，以感知书面语言的情感和情感内涵。此外，本文考虑了这些不同情绪数据来源的融合，考虑了构建能够解释多模式输入的连贯模型时所面临的挑战。我们的方法涵盖了最近研究的荟萃分析，评估了各种方法的有效性和精度，并确定了常见的指标进行评估。结果表明，偏爱深度学习和混合模型，以利用多种分析技术的优势来提高识别率。然而，诸如情感的主观性质，表达中的文化差异以及广泛的注释数据集的必要性持续存在的挑战，这是重大障碍。总而言之，这篇综述倡导了更多细微的数据集，增强的跨学科合作以及一个道德框架来管理情绪识别技术的实施。这些技术的潜在应用是广泛的，从医疗保健到娱乐，并且需要一致的努力来完善和道德将情感识别纳入我们的数字互动中。关键字：多模式情绪，融合，机器学习，深度学习，回归，CNN，RNN。
合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。
可再生能源促进的越野溢出
基于可再生能源（RE）来源（例如风能和太阳能）的发电量代替了通常依赖化石燃料的最昂贵的发电机。响应重新促销，预计批发电价和碳排放量将下降。在互连的电力系统中，这种所谓的绩效效应刺激了电力贸易流的变化。因此，邻国的常规发电和价格也可能会下降。这些贸易反应对碳组合的影响是模棱两可的，取决于已安装的发电和互连能力。此外，跨境的绩效效果会导致对消费者和生产者的影响：发电机的利润下降，而消费者则从较低的电子成本和消费者盈余增加。使用十个中欧国家的丰富数据集和十个中欧国家/地区的批发市场价格数据，我们估计德国RE在2015年至2020年的国内和跨境影响。我们发现，德国人每年将79至113 mtco 2。主要的排放效应发生在ger-许多（64-99 mtco 2）。排放量的平均成本为212至321 E /T几乎完全由德国市场参与者承担。邻近的国家不承担成本，但是观察到从生产者到消费者租金的重大转变。