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优先气候行动计划 | 伊利诺伊州环保局
● 由于需要升级健康和安全措施（例如维修屋顶、消除霉菌和石棉或升级电气系统），大量低收入独户和多户家庭选择放弃太阳能；● 低收入家庭缺乏低成本、易于获得的融资，以及他们希望通过太阳能创造长期财富积累机会；● 极端天气/停电期间，最脆弱人群面临的可靠性和弹性风险；● 对达到项目容量的低收入社区太阳能项目的需求很高；● 社区驱动的社区太阳能项目面临与国家开发商竞争的挑战；● 开发商难以编织和协调不同的资金流；● 小型 DBE 难以获得资本并扩展到现金业务之外；● 零售电力供应市场十多年来一直存在不良行为，导致市场缺乏信任。
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
图像denoising和光子的生成积累
我们对射击噪声损坏的图像和删除噪声的镜头提出了新的视角。通过将图像形成视为光子在检测器网格上的顺序积累，我们表明，经过训练的网络可以预测下一个光子可能到达的位置，实际上可以解决最小均方形误差（MMSE）denoising任务。这种新观点使我们能够做出三个贡献：i。我们提出了一种新的策略，用于自我监督的denoisis，ii。我们提出了一种通过迭代采样并将少量光子添加到图像中的溶液后部采样的新方法。iii。我们通过从空画布启动此过程来得出一个完整的生成模型。我们称这种方法的生成积累（GAP）。我们在4个新的荧光显微镜数据集上进行定量和定性评估我们的方法，该数据将可供社区提供。我们发现它的表现优于其基准或在PAR上执行。
噪声污染产生的电力
摘要：噪声污染，即所有类型的污染中最少的污染都被大多数人忽略了，这些人可以回收并变成电源。噪声就像阳光一样有效的电力来源。噪声（声音）能量可以转换为可行的电力来源。有多种声音来源没有被忽略，其中之一是行业产生的噪音。声波（噪声污染）转化为能量证明噪声可以作为替代能源。这项研究旨在设计和开发具有将噪声转换为电力并将其存储以进行紧急使用的设备。具体目标如下：确定根据硬件和软件开发基于噪声污染的电力库所需的组件；描述基于噪声污染的电力库电路和设计体系结构；确定要收获的噪音或分贝以创造力量；将噪声作为电源来处理噪声；并确定基于噪声污染的电力将产生电压，电流和电阻；在使用不同的移动小工具进行测试时，确定基于噪声污染的电力组的效率。
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。
非线性光纤系统中的噪声
光频梳（OFC）是一种基于激光的技术，具有转化的计量学，可以以未经先验的精度实现时间和频率测量。超出了其最初的目的，OFC已在基本科学和新兴技术的各个领域采用，例如Au sosos驾驶和无线通信。然而，目前以高度重复速率产生低噪声OFC来源的挑战，具有较高的光学带宽阻碍了其全部潜力。为了应对这些挑战，非线性光纤中的超智能（SC）生成是一种有吸引力的方法，因为它可以在相对较低的泵功率下提供大带宽，但以噪声扩增为代价。本论文探讨了产生基于低噪声SC的OFC来源的新方法，以满足这些新型范围的不断增长的需求。第一个提出的解决方案是一种混合纤维，结合了两种SC生成制度的最佳品质。使用此纤维，可以将超低噪声纤维SC覆盖，覆盖930–2130 nm范围，相位相干性接近统一，频谱分辨出相对强度噪声（RIN）低至0。05％，平均0。01％在750 nm的带宽上，接近接近泵激光噪声的理论极限。这项工作的第二个重要结果是开发了一种新的数值方法，能够模拟在非线性纤维中传播的整个超快脉冲列车并研究其噪声性能的演变。最后，引入了空心核纤维，是达到新的SC制度（包括深紫外线和TW峰值功率）的一种有希望的方法。We use this model to corroborate and explain measurements of unprecedented low noise observed on a dual-comb SC source, including shot-noise-limited SC generation and up to 20 dB of RIN suppression.
通过噪声生长和自组织的神经网络
活神经网络通过生长和自组织过程出现，从单个细胞开始，最终形成大脑，一个有组织、有功能的计算设备。然而，人工神经网络依靠人类设计的手工编程架构来实现其卓越的性能。我们能否开发出无需人工干预就能生长和自组织的人工计算设备？在本文中，我们提出了一种受生物启发的开发算法，该算法可以从单个初始细胞“生长”出一个功能齐全的分层神经网络。该算法组织层间连接以构建视网膜主题池化层。我们的方法受到早期视觉系统所采用的机制的启发，在动物睁开眼睛前几天，该系统将视网膜连接到外侧膝状体 (LGN)。稳健自组织的关键因素是第一层中出现的自发时空活动波和第二层中“学习”第一层中底层活动模式的局部学习规则。该算法可适应各种输入层几何形状，对第一层中的故障单元具有鲁棒性，因此可用于成功增长和自组织不同池大小和形状的池架构。该算法提供了一种通过增长和自组织构建分层神经网络的原始程序。我们还证明了从单个单元增长的网络在 MNIST 上的表现与手工制作的网络一样好。从广义上讲，我们的工作表明，受生物启发的开发算法可以应用于在计算机中自主生长功能性“大脑”。
广泛的自动乘车驾驶和对交通噪声的影响
实施高效且可持续的乘车系统需要制定良好的战略和伴随的公共政策。在基于严厉的停止场景中观察到最高的潜力。尽管这种情况在政治上可能不可行，但它显示了可以通过乘车来实现多少流量和降噪的上限。可以通过基于停止的服务设计观察到少量降低噪音，尤其是在居民区。门到门服务甚至可能会增加居民区的噪音。这项研究发表在运输研究部分，可访问开放式：https：//doi.org/10.1016/j.trd.2020.102673
巴黎，2024 年 8 月 2 日 三枚新的奥运奖牌……
武装部队部拥有 200 名身体健全、具有军事身份的高水平国防运动员 (SHND)，他们分别在各军队服役，其中 78 人入选 2024 年巴黎奥运会。此外，武装部队部还拥有高水平的残疾运动员，他们具有民事身份，在行政管理总秘书处任职。他们全都被编入国防体育中心（CNSD）的 Joinville 营。