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JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
将传粉媒介的运动整合到授粉模型
对授粉过程的准确预测是可持续粮食生产和自然生态系统保护的关键挑战。对于许多植物，花粉扩散是由蜜蜂动物的觅食运动介导的。虽然大多数当前的授粉生态模型都采用随机的花粉运动，但对动物行为的研究表明，授粉昆虫，鸟类和蝙蝠如何依赖感官提示，学习和记忆来参观流量，从而产生复杂的运动模式。基于对授粉和运动模型的简要回顾，我们认为我们需要更好地考虑授粉媒介的认知，以改善从各个空间量表中对动物介导的授粉的预测，从单个流动物到植物，植物，栖息地斑块和景观。我们提出了将行为模型整合到授粉模型中的实用路线图，并讨论该合成如何对植物交配模式和拟合度进行修复预测。在动物行为和植物生态学研究之间的这种串扰将为迫在眉睫的危机提供强大的机械工具来预测和对授粉服务采取行动。
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
演示：印度尼西亚可以经济高效地用太阳能取代自备燃煤电厂
● 印度之所以能实现全球最低的太阳能价格，得益于有利的政策和监管框架，如透明的大规模反向拍卖、主动的输电连接、有保障的购电协议，以及取消/减少的国内含量要求
2025冬季WCAS分配要求
131-0 Fundamentals of Chemistry I 21723 01 MTW 11:00AM 11:50AM TCHLR3 Nemr Th 07:00PM 09:00PM MIDTERM Nemr Th 07:00PM 09:00PM MIDTERM Nemr 21724 02 MTW 12:00PM 12:50PM TCHLR3 Hunter Th 07:00PM 09:00PM MIDTERM Hunter Th 07:00PM 09:00PM MIDTERM Hunter 152-0 General Chemistry II 21748 01 WThF 09:00AM 09:50AM TCHLR3 Hunter Th 07:00PM 09:00PM MIDTERM Hunter Th 07:00PM 09:00PM MIDTERM Hunter 21749 02 WThF 10:00AM 10:50AM TCHLR3 Bethel Th 07:00PM 09:00PM MIDTERM Bethel Th 07:00 pm 09:00 pm中期伯特利172-0先进的一般物理化学21572 01 mtw 01:00 pm 01:50 pm tchlr3北升07:00 th 07：00 pm 09:00 pm中期北北北部07:00 pm 09:00 pm 09:00 pm 09:00 pm中期北部215-2 215-2 215-2 215-2有机化学II 21778 01 and and and and and and and and anrt and and and and 01 am 000 anrt anrtrup 07:00 pm 09:00 pm中期knezz t 07:00 pm 09:00 pm中期knezz m 07:00 pm 09:00 pm中期中期knezz 21779 02 mtw 10:00 am 10:50 am tchm345 tchm345 09:00PM MIDTERM Nguyen 21780 03 MTW 11:00AM 11:50AM TCHM345 Knezz Th 07:00PM 09:00PM MIDTERM Knezz T 07:00PM 09:00PM MIDTERM Knezz M 07:00PM 09:00PM MIDTERM Knezz 217-2 Accelerated Organic Chemistry II 21583 01 MTWF 09:00AM 09:50AM TCHM345 APARECE COG_SCI
学习目标检查环境与社会之间的关系，使学生能够理解和欣赏Envir
1。分析您选择的国家/地区的环境的文化建构2。比较和对比具有不同环境质量水平的国家的环境感知3。批判性地评估了一个国家和不同国家内部的社会的发展状况和环境问题的类型。4。确定一个地区的社会人口统计学和工业特征，并将其与该地区的环境问题相关联？5。显示自然资源使用与不断变化的社区人口动态之间的任何关系7。评估人们的自然资源使用模式及其参与自然资源保护的可能性8。在给定的区域9.分析对人口或利益相关者环境资源的态度，知识和价值观，以及公众愿意为资源保护做出哪些权衡。10。确定跨社会成员的资源的访问，并建议采取公平共享资源或相关利益的措施。11。选择环境政策/法规，并确定其对社会的影响。暗示性读数1。Cárdenas，J.C.，2009。环境和开发实验。资源经济学年度评论，1（1），第157-82页。Chokkan，K.B.，Pandya，H。＆Raghunathan，H。（eds）。 2004。 了解环境。 Sagar出版印度列兵。 Ltd.，新德里。 3。 Elliot，D。2003。 能源，社会和环境，可持续未来的技术。 30 Routledge出版社。 4。Loris，A.A.R。 ed。，2021。 环境与发展：挑战，政策和实践。 Springer自然。 5。 leopold，A。 1949。 土地道德。 pp。 201-214。 芝加哥。 美国。Chokkan，K.B.，Pandya，H。＆Raghunathan，H。（eds）。2004。了解环境。Sagar出版印度列兵。 Ltd.，新德里。 3。 Elliot，D。2003。 能源，社会和环境，可持续未来的技术。 30 Routledge出版社。 4。Loris，A.A.R。 ed。，2021。 环境与发展：挑战，政策和实践。 Springer自然。 5。 leopold，A。 1949。 土地道德。 pp。 201-214。 芝加哥。 美国。Sagar出版印度列兵。Ltd.，新德里。3。Elliot，D。2003。能源，社会和环境，可持续未来的技术。30 Routledge出版社。4。Loris，A.A.R。 ed。，2021。 环境与发展：挑战，政策和实践。 Springer自然。 5。 leopold，A。 1949。 土地道德。 pp。 201-214。 芝加哥。 美国。4。Loris，A.A.R。ed。，2021。环境与发展：挑战，政策和实践。Springer自然。5。leopold，A。1949。土地道德。pp。201-214。芝加哥。美国。美国。
使用aSpectj
随着网络增长，复杂的系统已成为现实。这些特征是分布和由彼此相互作用的自主实体组成。多基因系统（SMA）是社会，在这种社会中，自动，异构和单独投影的实体（代理）在可能是常见或不同的目标上工作[López2003]。因此，使用代理来构建这种复杂的系统被认为是一种有希望的方法[Zambonelli等。2001]。 基于这些方面，SMA的使用越来越多地在不同的领域应用，其自主权水平不同，从人类干预的几乎完全控制的系统到几乎完全自动化的系统，也就是说，通过最少的人类干预，这意味着分析这种类型的软件可以做到的选择可以变得有意义[Fisher等人。 2013]。2001]。基于这些方面，SMA的使用越来越多地在不同的领域应用，其自主权水平不同，从人类干预的几乎完全控制的系统到几乎完全自动化的系统，也就是说，通过最少的人类干预，这意味着分析这种类型的软件可以做到的选择可以变得有意义[Fisher等人。2013]。
开发方法中的进步...
化学科学系于2016年建立。努力实现化学研究和教学方面的优势。部门提供博士学位，MSC化学和BSC荣誉化学。该部门拥有良好的中央空调劳动力。该部门得到了图书馆的良好支持，这些图书馆拥有各种各样的标题，这些标题与不同的化学流有关。该教师的资格非常合理，积极性地致力于对研究的坚定承诺，这反映在由人力资源发展部，科学技术系，原子能部和许多其他组织赞助的项目中。
CS-III（生物多样性）部门所有州政府和...
3。主席应在有资格获得RBAppointment的任命之日起任期3年。规定，在他达到六十五岁或他的办公室任期后，没有主席Shah担任办公室，以EADIER为准。如果政府任命主席
视觉、学习和机器人：2020 年代的植物人工智能
随着全球人口的增长和对粮食的需求不断增加，农业生产面临着巨大的压力。与此同时，气候变化和资源限制加剧了这些挑战，进一步凸显了对可持续农业实践的需求。为了解决这些复杂的问题，植物科学领域正在经历一场技术革命。人工智能 (AI)、计算机视觉和机器人技术的快速发展正在重新定义植物的研究方式和农业实践的管理方式。从高通量表型到精准农业和实时监测，这些技术正在显著提高效率和准确性，为更具弹性和可持续性的农业系统奠定基础。本研究主题汇集了开创性的研究，以展示人工智能如何推动植物科学的发展并为现代农业提供创新解决方案。