XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System一致
野生机器人生长植物的时空一致地图
摘要 - 跟踪生长植物的变化对于自动化表型和管理农作物的机器人很重要。在本文中，我们提出了一个系统，该系统使用沿农作物行的3D植物模型，以使机器人平台能够定位自身，即使存在重大变化并变形模型以使场景描述适应新测量。尤其是，由于消费者的成本效益和在真实平台上的部署易用性，我们专注于消费者RGB-D摄像机。我们的方法利用了现代的深度学习特征描述和几何信息，以获得与时间遥远会话相对应的3D点之间的匹配。然后，我们在非刚性注册管道中使用关联来获得最终结果，这是反映植物变化的3D模型的更新表示。使用标准的RGB-D传感器，我们在录制在温室中的现实世界数据集上验证了我们的方法。我们获得了植物的准确4D模型，并随着时间的推移跟踪植物特征的演变。我们通过实验表明我们的方法适用于插值植物器官的进化，这是对表型性状测量的有用结果。我们将我们的方法视为朝着野外机器人农业4D重建的相关步骤。
土壤微生物组显示出对极端事件的一致且可预测的响应
增加极端气候事件威胁着陆地生态系统的功能1,2。由于土壤微生物控制着关键的生物地球化学过程，因此了解它们对气候极端的反应对于预测对生态系统功能的后果至关重要。3,4。在这里，我们在欧洲的30个草原上进行了土壤，在共同的受控条件（干旱，洪水，冷冻和热量）下进行了四起对比的极端气候事件，并比较了土壤微生物群落的反应及其与不受干扰的土壤的反应。土壤微生物组在强加的极端事件下表现出一个小但高度一致和系统发育保守的反应。热处理最强烈影响的土壤微生物组，增强了休眠和孢子形成基因，并降低了代谢多功能性。微生物组对热量的反应特别是可以通过局部气候条件和土壤特性来预测，而土壤通常不会体验到最脆弱的极端条件。我们的结果表明，来自不同气候的土壤微生物组具有对极端气候事件的统一反应，但是预测社区变化程度可能需要了解局部微生物组。这些发现提高了我们对土壤微生物对极端事件的反应的理解，并为对极端气候事件对土壤功能的影响做出一般预测提供了第一步。
我们的想法基本一致：瑞典和日本对人工智能的态度存在个体差异
摘要 与瑞典等其他西方国家相比，日本对人工智能 (AI) 和社交机器人的态度通常有所不同。人们提出了几种不同原因来解释为什么人们的态度存在普遍差异。本研究调查了基于先前文献的五种假设。我们并没有试图确定群体之间的普遍差异，而是从各自的人群中抽取受试者，并在群体内调查了假设的混杂因素与个体态度之间的相关性。这项探索性研究中的假设涉及：(H1) 对无生命物体和现象的万物有灵论信仰，(H2) 担心由于人工智能部署而导致失业，(H3) 大众文化中对人工智能的正面或负面描述，(H4) 对人工智能的熟悉程度，以及 (H5) 与人工智能的关系亲密度和隐私性。未观察到态度与万物有灵论信仰 (H1) 或流行文化中对人工智能的描述 (H3) 之间有明确的相关性。至于其他属性，如对失业的担忧 (H2)、对人工智能的熟悉程度 (H4) 以及关系亲密度和隐私 (H5)，两组个体的相关性相似，符合假设。因此，这项探索性研究的总体情况是，两个群体中的个体相似之处多于不同之处。
研究一致认为到 2030 年清洁电力将占到 80% ...
CES 和 CEPP 之间的主要区别在于，CES 要求电力客户承担合规成本，而 CEPP 旨在将清洁电力转型的成本负担转嫁给联邦纳税人，使中低收入群体免受可能增加的账单的影响。在其他条件相同的情况下，与本荟萃分析中建模的结果相比，这应该会降低 CES 的消费者成本。然而，计算机模型还必须做出简化假设，以确定快速电力转型对复杂、机构多样化的美国电力系统的影响。公用事业、州和地区将以不同程度的成功实施 CEPP，这在很大程度上取决于公用事业及其监管机构的能力。不可避免的是，一些司法管辖区在为电力客户解锁利益方面会比其他司法管辖区更成功。这些结果虽然高度趋同，但代表了高水平的国家状况。
r*的估计与美国经济的供应方结构和货币政策规则一致
我们使用美国经济的半结构模型估算了自然利率（R ∗），该模型共同表征了关键宏观分解变量的趋势和周期性因素，例如产出，失业率，流通状况以及短期和长期利率。我们指定了一项货币政策规则和一个方程，该方程是特征10年的国库收益率，以利用这两种利率提供的信息来推断R ∗。但是，由于有效的下限，跨越大萧条及其后果的样本及其后果带来了挑战。我们设计了一种贝叶斯估计技术，该技术结合了tobit的规格来解决检查问题。我们使用伪样品外的预测练习和贝叶斯因素比较和验证我们的模型规范。我们的结果表明，在大衰退周围，R ∗的平滑值急剧下降，最终跌至零以下，此后一直保持负面。我们的结果还表明，避免审查的估计值比其他方式更高。
增强的X射线发射与螃蟹脉冲星的巨型无线电脉冲一致
teruaki enoto 1† *，toshio terasawa 2,3,4† *，shota kisaka 5,6,7† *，下巴hu hu 1,8,9† *，塞巴斯蒂安·吉洛特10，塞巴斯蒂安·吉洛特10，Natalia Lewandowska 11，Natalia Lewandowska 11，Christian Malacaria 12,13，Christian Malacaria 12,13,13,13，Paul S. Ray 14，Wiyn wyn wyn wyn wyn wyn wyn wiy n.ho 11,15，爱丽丝·K Ick Foster 24，Yasuhiro Murata 25,26,27，Hiroshi Takeuchi 25,27，Kazuhiro Takefuji 26,28，Mamoru Sekido 28，Yoshinori Yonekura 29，Hiroaki Misawa 30，Fuminori Tsuchiya Tsuchiya 30，Takahiko Aoki 31，Takahiko aoki 31，Muntechi 32，Munthy 32 ，35，Tomoaki Oyama 33，Katsuaki Asano 2，Shinpei Shibata 36，Shuta J. Tanaka 37
电气工程学士学位由纳马尔学院提供，与工程技术大学电气工程系一致
电气工程学士学位课程由纳马尔学院与拉合尔工程技术大学电气工程系联合开设。这是一个为期四年的课程，包括八个学期。每个学期，除了核心的电气工程课程外，还提供管理科学、数学和人文科学等不同知识领域的多门核心课程和选修课程。
尽快：对模拟和现实世界进行一致学习敏捷的人形全身技能
训练补偿动力不匹配的三角洲（残留）动作模型。然后用Delta动作模型集成到模拟器中，以ASAP微调进行预训练的策略，以有效地与现实世界动力学对齐。我们在三种转移方案中尽快评估了ISAACGYM到Isaacsim，Isaacgym到Genesis和Isaacgym，以及真实世界的G1人类人体机器人。我们的方法显着提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调，与Sysid，DR和Delta动力学学习基准相比，跟踪误差减少了。尽快实现了以前难以实现的高度敏捷运动，这证明了在桥接模拟和现实世界动力学中的三角洲动作学习的潜力。这些结果表明，可以开发出更具表现力和敏捷的人形生物的有希望的SIM到真实方向。
横跨陆地节肢动物的分散，生命史和热壁细分市场的一致协变
建立肽序列与原纤维形成之间的基本关系对于理解蛋白质错误折叠过程和指导生物材料设计至关重要。在这里，我们将全原子分子动力学（MD）模拟与人工intel-ligence（AI）相结合，以研究短肽序列排列的细微变化如何影响其形成原纤维的倾向。我们的结果表明，疏水残基的分布和电荷簇的分布很小，可以显着影响成核速率和跨β结构的稳定性。为了快速扩展此分析，我们开发了一个主动学习 - 增强的框架 - 用于分子动力学的机器学习（ML4MD），从而根据MD衍生的聚合数据迭代地完善了其预测。ML4MD有效筛选了许多肽排列，并指导发现先前未识别的原纤维式序列，从而在接收器操作特征（ROC）曲线（AUC）下达到0.939的接收器下方。总体而言，ML4MD通过将详细的原子模拟与快速和高敏锐的ML预测整合在一起，简化了淀粉样蛋白样肽的合理设计。
新闻稿巴黎，2025年2月10日，橙色一致签署有关就业和职业道路计划的协议
◼橙色还在自愿下，正在续签其象征性的几项措施，例如“休息休息”（“休息”休假”（“辅助呼吸”）和老年人（TPS）计划的兼职。代表工会（CFDT F3C，CFE-CGC Orange，CGT FAPT）和Orange集团的管理今天签署了法国就业和职业路径计划（GEPP）协议。该协议旨在支持法国集团内部专业和技能的发展，将适用于2025 - 2027年。本协议反映了该集团对高质量社会对话的坚定承诺，并渴望通过将Orange员工的集体和专业知识置于其优先事项的中心，以适应电信行业的新挑战。重申员工就业能力仍然是促进公司转型的主要资产。每个员工都可以控制自己的职业道路，并且有能力根据活动的发展做出明智的选择。签署该协议时，负责集团人力资源的执行董事文森特·莱克夫（Vincent Lecerf）表示：“明天的公司现在正在建立。我很高兴与我们的员工代表的社会对话质量导致了一项协议，该协议涵盖了法国的整个劳动力，无论其职业或年龄如何。与社会伙伴进行谈判的结果说明了我们共同的雄心，即发明一种新的社会模式，使每个人都能对自己的职业生活充满信心和宁静，同时解决该组织的成长挑战。”