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真正的木星-土星类似物的第一张图像和光谱
摘要 我们计划使用 NIRSpec 积分场单元 (IFU) 拍摄真正的太阳系气态巨行星类似物、标志性的 eps Eridani b 的第一张图像和光谱。Eps Eri b 是一颗已知的径向速度行星，围绕附近的类太阳恒星 (K2V) 运行，轨道距离约为 3.5 au（周期为 7.3 年），其动态质量介于土星和木星之间（0.57-0.78 MJup），这意味着它可以直接与太阳系气态巨行星进行比较。这颗青少年（4 亿至 8 亿年）亚木星是独一无二的，因为就半长轴、质量和年龄而言，它位于凌日和直接成像的系外行星之间。到目前为止，该参数空间区域无法进行光谱表征。此外，第 3 周期是观察该行星的最佳时间，因为它处于最远的投影分离状态，这种情况每 4 年才发生一次。我们将针对这颗冷亚木星的峰值通量（~140-215 K）获得 3-5 微米的 R~2,700 光谱，并首次测量其亮度、有效温度和成分（C/H、O/H、N/S）。由于第 1 周期数据证明 NIRSpec IFU 可以达到优于 JWST 日冕仪的对比度（35 分钟内 1'' 处 1e-6），因此可以直接探测到 eps Eri b。观察描述我们建议使用 NIRSpec 积分场单元（IFU；G395H/F290LP；2.87 - 5.27 微米）拍摄 eps Eridani b 的第一张图像和高分辨率光谱（R=2,700）。
全国性的“前景和挑战>”会议
农村技术系（农业与盟友科学学院），H.N.B。Garhwal大学正在组织一次“有关前景和挑战的全国会议：促进北阿坎德邦山区的可持续农业系统”，重点介绍了印度喜马拉雅地区北阿坎德邦面临的独特挑战。Uttarakhand的地理多样性，范围从28º43'N到31º27'N经度和77º34'东到81º02'e纬度，对山丘种植构成挑战。拥有80万公顷的耕地区域，占地总区域的16％，该州严重依赖雨养农业，导致农作物经常造成水分压力。土壤的生育能力低至中等，关键作物包括大米，小麦，手指小米和豆类。ru ral Technolo gy（Agr iculture＆Allie d s cienc e）的诉讼，H.N.B。ga rhwal Univers Ity是o rganizin g“ natio nal nal关于前景和挑战的会议：促销维持utt arakh和Utt Arakh地区的能力养殖系统和”，重点是使用UT Tarakhand的独特C Hallenges，在DIA的HIMALAYAN AREANALAYAN ENATION中。
能源过渡：工业经济学的观点
解决气候变化需要对我们的经济体完全脱碳。是否至少实现了这个目标的成本，以取决于良好的政策设计。反过来，这需要在存在不对称信息，战略互动的决定因素以及市场设计和市场结构对竞争强度的影响下，对公司和消费者的激励措施进行彻底了解。工业经济学为成功的能源过渡做出了很大的贡献，同时从其带来的激动人心的研究机会中受益。在本文中，我调查了该领域的一些最新发展。我的重点是电力部门，尤其是在间歇性可再生能源以几乎为零的边际成本的扩展引起的监管和市场设计挑战。我以一些值得进一步研究的问题得出结论。关键字：碳排放，能源，竞争，市场力量，市场设计，拍卖，投资，动态定价，存储
仿生学中的多感觉整合：相关性和前景
摘要 综述目的 本综述旨在强调与仿生肢体和体感反馈恢复相关的多感觉整合过程日益增长的重要性。 最新发现 通过神经刺激恢复准现实感觉已被证明可为肢体截肢者带来功能和运动益处。近期，与人工触觉相关的认知过程似乎在假肢的完全整合和接受中发挥着至关重要的作用。 摘要 仿生肢体中实现的人工感觉反馈增强了截肢者对假肢的认知整合。多感觉体验是可以测量的，必须在设计新型体感神经假体时予以考虑，其目标是为假肢使用者提供逼真的感觉体验。正确整合这些感觉信号将保证更高水平的认知益处，从而实现更好的假肢并减少感知到的肢体扭曲。
以数据为中心的AI：透视和挑战
段的成功在很大程度上归因于一个带注释的数据集，该数据集的数据集超过10亿个掩码，该数据集比现有的数据集大400倍。段的任何东西都具有标签的三个阶段：辅助手动阶段，半自动阶段和全自动阶段。
Gulbali 博士奖学金招股说明书 2025
澳大利亚新兴人畜共患病毒生物监测 (BEZVA) 项目与 Gulbali 生物安全大挑战相一致，旨在对抗入侵物种和病毒，以便我们能够生产出最优质的农产品并建立健康的社区。BEZVA 还致力于应对 Gulbali 气候变化适应大挑战以及由此产生的一系列重大挑战。科罗拉多州立大学将与国内外领先的研究机构合作，在保障澳大利亚公共卫生、农业经济和生物多样性方面发挥关键作用。为期四年的 BEZVA 项目将研究外来病毒对动物和人类的威胁，特别是在澳大利亚价值数十亿美元的农业部门的背景下。BEZVA 项目将通过在病毒检测、分子病毒学、疾病建模和生物监测等关键领域建立本地和国家专业知识来解决这一问题。
人工智能和自主的观点...
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2019 年冠状病毒疾病药物再利用前景
2019 年新出现的新型冠状病毒 (CoV)，被称为严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2)，与 SARS-CoV（现为 SARS-CoV-1）和中东呼吸综合征冠状病毒 (MERS-CoV) 一样，感染率很高，已导致超过 36,405 人死亡。在没有获批上市的抗冠状病毒药物的情况下，全球范围内治疗和管理这种新型冠状病毒疾病 (COVID-19) 是一项挑战。药物再利用是一种有效的药物发现方法，它源自早期获批的药物，与从头药物发现相比，可以减少时间和成本。直接针对病毒的抗病毒药物针对病毒的特定核酸或蛋白质，而基于宿主的抗病毒药物则针对宿主的先天免疫反应或对病毒感染至关重要的细胞机制。这两种方法都必然会干扰病毒的致病机制。在这里，我们总结了目前针对冠状病毒（尤其是 SARS-CoV-2）的基于病毒和基于宿主的药物再利用前景的现状。
关于单词顺序和方面的跨语言，基于语料库的定量建模
人类语言最引人注目的特征之一是它们的极端变化。更加惊人的是，在统治其形式和功能的强烈代表性和认知规律的明显变化背后的存在：语言普遍性。我们在这里讨论我们小组的一些最新工作，其中大规模，数据密集型计算建模技术用于解决有关语言规律性的基本语言问题。在单词顺序区域中，我们在此处报告工作，这些工作利用大量单语和平行语料库数据来开发名词短语（通用20）和一般结构最小化原则的内部结构的计算模型。在事件持续时间的领域，我们报告的工作利用了深厚的相似性和表面差异来开发真正的跨语言自然语言处理工具。
MS-EVS：基于多光谱事件的基于深度学习的面部检测的愿景
基于事件的传感是一种相对较新的成像模态，可实现低潜伏期，低功率，高时间分解和高动态范围采集。这些支持使其成为边缘应用和在高动态范围环境中的高度可取的传感器。截至今天，大多数基于事件的传感器都是单色的（灰度），在单个通道中捕获了Visi-ble上广泛光谱范围的光。在本文中，我们介绍了穆斯特朗事件并研究了它们的优势。尤其是我们在可见范围内和近红外范围内考虑多个频段，并探索与单色事件和用于面部检测任务的传统多光谱成像相比的潜力。我们进一步发布了第一个大型双峰面检测数据集，其中包含RGB视频及其模拟色彩事件，N-Mobiface和N-Youtubefaces，以及带有多光谱视频和事件的较小数据集，N-SpectralFace。与常规多频谱图像的早期融合相比，多阶段事件的早期融合可显着改善面部检测性能。此结果表明，相对于灰度等效物，多光谱事件比传统的多光谱图像具有相对有用的有关场景的信息。据我们所知，我们提出的方法是关于多光谱事件的首次探索性研究，特别是包括近红外数据。