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利用人工智能扩大农业研究
提供给管理者的科学信息对不同的时空背景高度敏感。在这种情况下，应通过将一系列基于现场的观测结果与计算模型相联系，使信息产品针对特定的位置和时间进行量身定制。此类模型可以使用代表关键控制变量（如气候、土壤、植被、土地利用、水文、邻里效应（空间相互作用）和其他变量）的网格数据集来填补稀疏局部观测之间的信息空白（见图 1）。由于新的人工智能/机器学习算法和代表许多变量的“大”时空数据集的出现，人工智能模型在扩展或推断信息方面的潜在效用有所增加。2 下面，我们重点介绍最近的例子，其中人工智能建模方法和相关工具可以在广泛的空间范围内向农业生产者和土地管理者提供精准信息。我们还强调了人工智能对网络内基于站点的研究的未来方向和影响，例如美国农业部 (USDA) 农业研究服务研究站系统和美国农业部长期农业生态系统研究 (LTAR) 网络。
扩大综合公用事业服务的部署……
气候变化对加勒比地区各国的能源系统构成重大威胁，随着未来几十年气候条件的持续变化，这些挑战预计将变得更加突出。这些影响还将远远超出能源部门，影响各国在受到飓风和其他极端天气事件影响时维持或迅速重启关键公共服务、商业和其他重要活动的能力。与此同时，许多加勒比国家仍然严重依赖进口化石燃料来发电，导致成本高昂、碳排放强度高以及能源不安全现象严重。这表明，迫切需要支持加勒比地区对有弹性、可持续和负担得起的能源的投资。
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大型飞机的缩放氢 - 电推进| ...
受控的煮沸管理是一个关键挑战。船上的低温坦克需要在飞机不运行的情况下最大程度地减少沸腾的时间。在飞行的所有阶段中，提取的氢气需要应对由燃料电池系统本身和周围环境引起的热流引起的储罐内的沸腾。如果无法实现这一目标，则存储系统将需要主动冷却系统或增强的绝缘材料，均增加重量。最关键的时期将是在飞行前后的地面上持有时间，这些时间可以确定存储系统的设计要求。
工具 2：扩展计划模板 - MSI Worldwide
要确保干预措施能够大规模实施和维持，需要对扩大规模的前景和参数、大规模实施干预措施所需的变革以及阻碍其实施的挑战进行现实的评估。扩大规模计划应代表各参与方对以下方面的共识：（a）扩大规模的内容（例如干预措施的核心组成部分）；（b）预期扩大规模的范围（例如地域、服务的广度/深度和客户类型）和预期收益；（c）谁将负责将干预措施扩大规模并大规模实施（例如政府、非政府组织、私营部门或三者的组合）；（d）扩大规模的阶段和时间表；（e）谁将负责为扩大规模提供资金以及为持续的服务提供提供资金。
扩大社会创新影响力的策略
摘要 本文探讨了扩大社会创新的策略和动态。社会创新是一个复杂的过程，它深刻地改变了其所处社会系统的基本惯例、资源和权力流动或信念。营销和传播理论的各种应用在一定程度上有助于理解与社会创新相关的轨迹或成功策略。然而，鉴于社会创新市场的供需关系的复杂性，仅仅依靠市场模型来理解扩大社会创新的动态似乎是不明智的。相反，作者提出了一个独特的系统转型模型，它与一小群但重要的社会创新有关，并依赖于不连续和跨规模的变化。本文重点关注扩大社会创新的挑战，特别是扩大规模的动态。 关键词：社会创新、扩大规模、跨规模互动、市场模型、适应性周期、社会企业家 定义社会创新
FMCW 激光雷达：扩展到芯片级并改进阶段...
激光雷达（光检测和测距）技术有可能彻底改变自动化系统与其环境和用户的交互方式。当今行业中的大多数激光雷达系统都依赖于脉冲（或“飞行时间”）激光雷达，而这种激光雷达在深度分辨率方面已达到极限。相干激光雷达方案，例如调频连续波 (FMCW) 激光雷达，在实现高深度分辨率方面具有显著优势，但通常过于复杂、昂贵和/或体积太大，无法在消费行业中实施。FMCW 及其近亲扫频源光学相干断层扫描 (SS-OCT) 通常针对计量应用或医疗诊断，这些系统的成本很容易超过 30,000 美元。在本论文中，我介绍了我在芯片级光学和电子元件集成方面的工作，以应用于相干激光雷达技术。首先，我将总结将通常体积庞大的 FMCW 激光雷达控制系统集成到光电芯片堆栈上的工作。芯片堆栈由一个 SOI 硅光子芯片和一个标准 CMOS 芯片组成。该芯片用于成像系统，可在 30 厘米的距离内生成深度精度低至 10 微米的 3D 图像。其次，我将总结我在实施和分析一种新的 FMCW 激光雷达信号后处理方法方面的工作，称为“多同步重采样”（MK 重采样）。这涉及非线性信号处理方案下激光相位噪声的蒙特卡罗研究，因此我将展示随机模拟和实验结果，以证明新重采样方法的优势。QS 重采样有可能提高相干成像系统的采集率、精度、信噪比和动态深度范围。
大型语言模型在语言使用中是否类似于人类？
尽管视觉模型（VLMS）具有多功能视觉效果（VLMS）的功能，但在现有的VLM框架内仍存在两个实质性挑战：（1）缺乏预读和视觉指导调谐方面的任务多样性，以及（2）注释错误和偏见GPT-4综合教学指导性的指导性数据。这两种挑战都导致了诸如不良的普遍性，幻觉和灾难性遗忘之类的问题。为了应对这些挑战，我们构建了v Ision -f LAN，这是迄今为止最多样化的视觉指导调整数据集，包括187个不同的任务和1,664,261个实例，来自学术数据集，每个任务都伴随着专家写作的指导。此外，我们提出了一个两阶段的指令调整框架，其中首先在V Ision -F LAN上对VLM进行了填充，并在GPT-4合成数据上进一步调整。我们发现这个两阶段的调谐框架显着超过了传统的单阶段视觉教学调音框架，并在广泛的多模式评估基准中实现了最新的效果。最后，我们进行了深入的分析以了解视觉指导的调整，我们的发现表明：（1）GPT-4合成数据并不能基本上增强VLMS的功能，而是模型对模型对人类偏爱格式的响应； （2）最小数量（例如1,000）GPT-4合成数据可以有效地使VLM响应与人类偏爱相一致； （3）视觉指导调整主要帮助大语言模型（LLMS）了解视觉特征。我们的数据集和模型可在https://github.com/vt-nlp/ vision-flan上公开获取。
扩大对海洋能源技术的投资
为了达到适当的产量并促进成本降低（在工业部署规模上），海洋能需要开发与主要电网相连的公用事业规模项目。一些二级市场仍将受到关注，例如，水产养殖、石油和天然气脱碳以及氢气生产等特定设计。然而，这些替代应用不足以在短时间内提供支持可持续能源转型的必要能力。与其他可再生能源（如海上风电或浮动光伏 (PV) 系统）共置也可用于优化电力生产情况和海洋空间利用（ETIP Ocean，2019 年）。
