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RESGA-250.pdf - 空战高等学校
“火炮”一词源自法语“炮兵”，意思是“战争物资的一部分，包括大炮、迫击炮、榴弹炮等：重型火炮”1 。尽管炮兵武器的出现估计早在基督诞生前八个世纪，通过使用“投石器”来摧毁墙壁，高射炮 (AAA) 本身却起源于 1870 年，即普法战争的发展。在普鲁士围困巴黎期间，民众和军队试图使用热气球来躲避封锁，从而使许多公民突破了围困。为了对抗这些气球，赫尔穆特·卡尔·伯恩哈德·冯·毛奇将军在长炮上安装了一门 25 毫米口径步枪，弗里德里希·阿尔弗雷德·克虏伯则在马车上安装了一门 37 毫米大炮，他称之为“Ballon Kanone”（反气球大炮）。历史上第一批防空武器的诞生。 （1870-1871）两年后，更具体地说是1911年至1912年间，意大利-土耳其战争期间，这架飞机被编入空中侦察，朱利奥·加沃蒂中尉驾驶单翼飞机进行了历史上第一次空中轰炸，他手动向土耳其阵地投掷了四枚 2 公斤重的 Cipelli 手榴弹，对土耳其阵地造成的损害并不严重。材料，但对部队造成了很大的震动，他们没想到来自es的攻击
孟加拉国农业研究重点
国父孟加拉国国父谢赫·穆吉布·拉赫曼强烈意识到没有农业发展就没有孟加拉国的发展，因此，在1971年独立后，他采取了许多多维度的举措和有效措施来发展农业和改善农民的生计。显然，孟加拉国国父发起了一项名为“绿色革命”的伟大计划，农民通过利用高产作物、灌溉、化肥和杀虫剂在作物生产力和生产方面获得了收益。根据国家当前和未来的需求，基因革命和第四次工业革命在尊敬的总理谢赫·哈西娜的积极领导下正在顺利推进，秉承国父期待已久的梦想。政府坚定的政治意愿和承诺、技术创新和国家政策改革在农业和粮食安全方面取得了前所未有的成功。
MSCI EUR IG SRI可持续化石燃料（1-3Y）公司债券指数于2022年9月1日启动。发布日期之前的数据是Back-T
MSCI EUR IG SRI可持续化石燃料（1-3Y）公司债券指数是由MSCI EUR IG 500定制公司债券指数构建的，旨在代表与基于特定价值的业务参与标准一致的公司的绩效，同时又具有更好的整体环境环境，社会和政府的状况，社会和政府（ESG）。该索引包括具有MSCI ESG的发行人，其BBB或更高且负面的发行人会筛选出参与危险信号争议的发行人，或者在酒精，平民枪支，赌博，赌博，核武器，有争议的武器，常规武器，核电，核电，烟草，烟草，成人娱乐，成人娱乐，基因工程，材料煤炭和福利夫人的商业活动中。此外，该指数仅包括从发行到五年和时间到重新平衡时一到三年的时间的时间。该指数以每月频率重新平衡。
名称：劳伦·博伊特（Lauren Boyett）标题：倡导者组织或代理：CT Cannawarriors主题：HB05429- AAC护理人员合格的患者和姑息治疗
有能力拥有一名法律护理人员，他们可能会为康涅狄格州的有限患者种植少数植物，这对我们来说会产生很大的影响，并且可能能够帮助目前处于类似情况的其他无数家庭。通过简单地了解患者的独特需求并能够相应地定制治疗方法，这是当前的医用大麻计划根本无法提供的，可以提供护理人员可以提供的个性化护理。
Gallagher, Maria, Torok, Agoston, Klaas, Johanna 和 Ferrè, Elisa Raffaella (2020) 人类行为中的重力先验：一种感知或语义现象
摘要 人类在感知方面表现出重力优势：我们能更精确地判断向下移动物体的速度，而不是向上移动物体的速度，这表明重力加速度是一种内在化的先验。然而，尚不清楚这种重力先验是完全基于感知线索，还是可以结合语义知识。先前的研究仅使用了已知服从重力的物体，可能混淆了语义和感知线索。在这里，我们通过要求参与者判断通常与重力（球）或逆重力（火箭）相干移动的物体的速度来解决这个问题。我们的结果显示，无论物体身份如何，下落刺激都具有感知优势，这表明重力先验是基于感知线索的。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
特拉华州高等法院
2 Parsons v. Dushuttle，2019 WL 1131956，见*1 (Del. Super. Mar. 8, 2019)（引用 Haines v. Kerner，404 US 519, 520 (1972)）。3 Fatir v. Records，2023 WL 6622214，见*2 (Del. Super. Oct. 11, 2023)（引用 Johnson v. Howard，1999 WL 743902，见*1 (Del. Aug. 12, 1999)）。4 Lee v. Johnson，1996 WL 944868，见*1 (Del. Super. June 4, 1996)（原文重点）。5 Sanders v. Dep't of Just. ，2020 WL 1171045，见*1 (Del. Super. Mar. 11, 2020)（引用 10 Del. C. § 8803(b)）。6 Fatir，2023 WL 6622214，见*4（引用 Johnson，1999 WL 743902，见*1）；Marvel v. State，2014 WL 7009516，见*2 (Del. Super. Dec. 8, 2014)（引用 Cannon v. McCreanor，2003 WL 943247，见*2 (Del. Super. Mar. 6, 2003)）。
室内设计启示
人工智能持续快速发展，引发人们对人工意识的思考。以人为中心的理解认为意识是人类独有的特征，其他生物不具备这种特征。然而，软件和硬件的发展展示了处理、分析和推断越来越全面的数据的能力，接近人脑性能的图像。此外，人工智能应用于可以与人类交流的人性化物体，唤起了这些物体中意识的存在。本文讨论了人形机器人中人工意识的存在，这是人工智能的进化延续。它估计了它对建筑的影响，主要是在室内设计方面。意识在建筑中占有特殊的地位，因为它指导工程中的智能并将其带到抽象层面，例如美学。本文从互联网对话和已有科学期刊的理论中提取了热门信息。本文得出结论，双方的适应性以及未来双方立场的平衡将影响人工智能与人类融合的室内设计方法的发展。
清洁能源面临的新阻力：可持续发展目标 7 面临的四大阻碍及应对重点
第 7 个可持续发展目标 (SDG7) 的实现进展停滞，该目标旨在确保全民获得负担得起、可靠、可持续和现代能源。过去 10 年来之不易的能源使用成果遭遇倒退，尤其是在非洲，原因包括家庭能源购买力下降、国家电力公司的财政状况恶化，以及疫情导致的分布式可再生能源 (DRE) 部门的建设、维护、运营和销售限制。4 贫困率上升导致近 9000 万亚洲和非洲人无法获得基本电力，他们原本可以使用电力，但却无力支付服务费用。5 国际能源署 (IEA) 的初步数据显示，2020 年，撒哈拉以南非洲无电人口数量自 2013 年以来首次净增加（4%），而 2015 年至 2019 年期间，无电人口数量年均下降 9%。为了到 2030 年在非洲实现可持续发展目标 7，国际能源署的《可持续非洲情景》 (SAS) 预测，每年将有 9000 万人需要获得电力，几乎是新冠疫情之前轨迹的三倍。6
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。