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对小米农民气候变异性的看法
气候变化对资源的可访问性和维持不断增长的人口的粮食安全产生了多样化的影响。在这个时代，诸如小米之类的气候富农作物对国家的粮食安全具有更大的重要性和影响。印度部落地区的小米种植为响应气候变异性提供了一个独特的弹性例子。 这项研究是在泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）的纳马卡尔（Namakkal）地区的Kolli山上进行的，以研究部落农民对气候变化的看法。 使用多阶段随机抽样方法和经过验证的半结构访谈时间表从来自五个村庄的125个部落农民收集数据。 通过不同的统计工具收集了定性和定量数据进行分析。 大多数部落农民都在年轻时，具有高水平的文盲，其土地不到1.5公顷，其大众媒体公用事业较低，决策能力有限。 据透露，近年来，干旱，不合时宜的降雨，温度波动和不规则天气状况的发生增加了。 大多数部落农民都认为气候变化显着影响低资源的农民确保生计的能力。 社会参与和大众媒体利用与部落农民对气候变异性的看法正相关。印度部落地区的小米种植为响应气候变异性提供了一个独特的弹性例子。这项研究是在泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）的纳马卡尔（Namakkal）地区的Kolli山上进行的，以研究部落农民对气候变化的看法。使用多阶段随机抽样方法和经过验证的半结构访谈时间表从来自五个村庄的125个部落农民收集数据。通过不同的统计工具收集了定性和定量数据进行分析。大多数部落农民都在年轻时，具有高水平的文盲，其土地不到1.5公顷，其大众媒体公用事业较低，决策能力有限。据透露，近年来，干旱，不合时宜的降雨，温度波动和不规则天气状况的发生增加了。大多数部落农民都认为气候变化显着影响低资源的农民确保生计的能力。社会参与和大众媒体利用与部落农民对气候变异性的看法正相关。科学的机构知识和当地社区知识必须与农民的气候变化经验融合在一起，以使其能够最大程度地减少气候变化对小米生产的影响，并制定一项在未来气候情况下改善生产的策略。该研究建议将传统的小米农业实践与现代农业技术以及对有针对性的政策进行融合，以加强部落农民的机构支持，市场获取和能力建设计划。
策略：inter-...
合作多代理增强学习（MARL）中的“视力范围难题”提出了一个重大挑战：有限的访问性阻碍团队的协调，而广泛的视线范围会导致注意力分散注意力和绩效下降。虽然通讯可以潜在地解决这个问题，但现有的方法通常很难跨越不同的视觉范围，从而限制了它们的有效性。我们提出了策略，任务不合时宜的对比前训练策略间互动。策略是一种自适应沟通机制，即使执行过程中的视线范围与训练中的视线范围大不相同，也可以增强代理坐标。通信机制编码消息并将其与本地观察结果集成在一起，并使用对比度学习以基于全球状态的产生表示形式。通过学习生成和解释有关整个环境重要信息的信息，策略使代理商能够通过交流有效地“看到”更多的信息，无论其视觉范围如何。我们在各种情况下，在各种情况下对SMACV2基准进行了全面评估。结果表明，战术始终优于传统的最先进的MARL技术，而没有通信，而在训练中尤其是在极限有限或广泛的观察性的情况下，对视力范围有所不同。
引用出版版本（APA）： Elec
小分子受体（SMA）。[1-8]全PSC的功率转换效率（PCE）最近增加了16％，这是由于新的有效P D S的快速发展和聚合小分子受体（PSMA）的迅速发展。[9-14]但是，仅报道只有少数PCES超过13％的全PSC，这仍然远低于基于SMA的最先进的PCS。更重要的是，它们的机械性能仍然远离可穿戴设备的要求（即，裂纹发作应变（COS）至少需要20–30％）。妨碍基于PSMAS的全PSC的性能的主要障碍是相位分离的混合形态，这是由于高分子重量P D S和PSMA的混合而驱动的，导致了不合时宜的电荷构和运输。[15,16]这些不最佳的形态通常包括混合膜中的许多缺陷位点（即尖锐的域 - 域 - 域界面和大型聚合物聚集体），从而限制了与PORIMER相互影响的相位和晶体的相位，从而限制了与低COS的机械鲁棒性和可伸展性。[17-19]。特别是，含有高度cry的PSMAS-刚性SMA单元通常具有非常强的结晶和聚集特性，从而导致强烈的相分离
![arxiv：2402.10347v1 [physics.optics] 2024年2月15日](/simg/5\589dc52abcc9ae6e09dae8400fba3e6b89e79856.webp)
arxiv：2402.10347v1 [physics.optics] 2024年2月15日
在近年来，光子Chern材料具有拓扑边缘状态，这些状态具有强大的疾病，有望实现缺陷 - 不合时宜的光子晶体平板设备。然而，以前已忽略了这些光子Chern板的平面外辐射损失，从而预测这些系统的拓扑保护的准确性有限。在这里，我们开发了一个通用框架，用于测量光子系统中的拓扑保护，例如光子晶体板中，同时考虑了平面内和平面外辐射损耗。我们的方法依赖于频谱定位器，该光谱定位器结合了系统的位置和哈密顿矩阵来绘制系统拓扑结构的真实图案。这种基于操作员的拓扑方法使我们能够使用有限元元素方法（FEM）离散化后直接从全波麦克斯韦方程中得出的有效哈密顿量，从而完整地说明了系统的所有物理过程。由于光谱fem-localizer是由系统主方程的fem离散化构建的，因此所提出的框架适用于任何物理系统，并且与常用的FEM软件兼容。向前迈进，我们预计该方法的一般性是有助于对广泛的复杂物理系统进行拓扑分类的一般性。
平面超导体中的相关函数和特征长度
在过去的十年中，我们目睹了物理学对无分散频段的迅速增长[1-8]。在平坦带（FB）化合物中，由于这些频段的宽度非常狭窄，因此库仑能量是独特的相关能量尺度。这将这些系统置于高度相关的材料等级中，并打开了对异国情调和意外的植物现象和量子阶段的访问。不可否认，最引人注目的特征之一是在费米速度消失的化合物中可能具有高座位温度超导性（SC）的可能性[9-18]。SC的这种不合时宜的形式具有频带间的性质，并且由称为量子公制（QM）的几何量产生。QM连接到量子几何张量的实际部分[19，20]，并提供了与FB Bloch特征状态相关的典型表面。到目前为止，这种不寻常形式的超导性的独特实验实现在魔法角度附近的扭曲的石墨烯（Moiré）中已经观察到了这种异常的超导性[8，21 - 26]。众所周知，在传统的BCS系统中，SC具有内在性质[27，28]，相干长度ξc由ξBCS=ℏv f
![arxiv：2311.12386v3 [CS.CV] 2024年3月27日](/simg/7\7f44962f6543f6c8bd6e46396e93d7bef56e1429.webp)
arxiv：2311.12386v3 [CS.CV] 2024年3月27日
类别不合时宜的对象计数旨在将图像中的所有对象计数相对于示例框或类名称，又称几个弹药和零照片计数。在本文中，我们提出了一个基于检测的几射击对象和零射击对象的广义框架。我们的框架结合了两个基础模型的出色优势，而不会损害其零拍的能力：（i）SAM将所有可能的对象分割为掩膜建议，以及（ii）剪辑来对建议进行分类以获得准确的对象计数。但是，这种策略遇到了效率过高的障碍，而无法局部和区分的小型拥挤的物体。要解决这些问题，我们的框架称为PSECO，遵循三个步骤：点，细分和计数。具体来说，我们首先提出了一个类不足的对象局部 - 为SAM提供准确但最小的提示，因此，这不仅会降低计算成本，而且还避免了缺少小对象。此外，我们采用了一种广义的对象分类，该对象分类利用剪辑图像/文本嵌入为分类器，遵循层次知识蒸馏，以获得层次掩盖建议中的歧视性层状。对FSC-147，可可和LVISMON的广泛实验结果，即PSECO在几次/零摄像对象计数/检测中都可以实现最先进的性能。
流程图、断言和形式化方法？ - Mark Priestley
流程图是现代计算的标志性可视化表示之一。1947 年，赫尔曼·戈德斯坦和约翰·冯·诺依曼发明了流程图，作为他们所谓的“问题规划和编码”综合方法的一部分。在接下来的至少 20 年里，流程图成为了计算机程序开发的随处可见的辅助工具。人们使用了各种各样的符号，但所有形式的流程图都包含表示操作和决策点的方框，并由表示控制流的有向线段连接起来 [18]。尽管流程图无处不在，但历史学家对其作用仍心存质疑。人们批评流程图不是开发过程的重要组成部分，反而认为它是繁琐且具有误导性的文档，只是在官僚主义项目经理的要求下制作。Ensmenger [5] 将其描述为边界对象，其价值在于它们能够在管理人员和开发人员之间进行调解，但对这两组人而言，它们的含义不同。鉴于此，我们惊讶地发现，对于戈德斯坦和冯·诺依曼来说，流程图不仅提供了程序结构的图形表示，而且还提供了复杂的数学符号。他们定义了许多形式条件，类似于我们现在所说的证明规则，用于证明图表的一致性。将原始图表描述为设计符号而不是定义软件开发形式化方法的早期尝试并非不合理，尽管有点不合时宜。
美国退出《巴黎气候协议》和世界卫生组织
背景1月20日，唐纳德·特朗普总统签署了EOS，要求美国退出《巴黎气候协议》和《世卫组织》。此举使人们更加广泛地担心对气候变化，全球健康，不平等和多边主义的有害影响。EO将美国列入国际环境协议，指示美国驻联合国大使立即提交美国从2016年巴黎气候协议中撤回的正式书面通知，并指出美国将考虑其撤离，任何随便的义务立即生效。它还指示大使立即提交美国从《联合国气候变化框架公约》中提出的任何协议，协议，协议或类似承诺的书面通知。值得注意的是，《巴黎协议》第28条规定，“撤军应在收到托管机构收到撤回通知之日起一年后生效，或者在稍后在撤回通知时可能指定的日期”。在他的第一个任期中，特朗普撤回了美国的协议，但美国在拜登政府的统治下于2021年重新加入，撤军生效仅77天。特朗普的决定被视为重大的政策转变，优先考虑化石燃料的生产并阻碍了全球气候变化的缓解工作。美国是最大的温室气体发射器之一，在国际环境计划中起着关键作用。美国是WHO的最大财务贡献者，并且担心这些行动将对全球健康产生严重影响。EO从世界卫生组织撤回美国时，引用了世界卫生组织对“来自美国繁重的付款的需求，与其他国家的“评估付款”不合时宜，及其“对Covid-19的大流行的不当”。 特朗普总统于2020年开始退出世卫组织；但是，拜登总统在2021年将其避免，因为根据1948年的共同国会决议，美国可以通过一年的通知退出该组织，但必须履行其当前财政年度的财务义务。 新的EO要求将未来的政府资金，支持或资源转移给世卫组织，召回其员工，并指出美国将辞去有关世卫组织大流行协议的谈判以及《国际卫生法规》的修正案。 他们被一个额外的EO放大，该EO暂停了90天的美国外国援助。EO从世界卫生组织撤回美国时，引用了世界卫生组织对“来自美国繁重的付款的需求，与其他国家的“评估付款”不合时宜，及其“对Covid-19的大流行的不当”。特朗普总统于2020年开始退出世卫组织；但是，拜登总统在2021年将其避免，因为根据1948年的共同国会决议，美国可以通过一年的通知退出该组织，但必须履行其当前财政年度的财务义务。新的EO要求将未来的政府资金，支持或资源转移给世卫组织，召回其员工，并指出美国将辞去有关世卫组织大流行协议的谈判以及《国际卫生法规》的修正案。他们被一个额外的EO放大，该EO暂停了90天的美国外国援助。
新闻稿 - IITH 研究人员开发数据集和 AI- ...
Sparsh Mittal 博士与他的研究学者 Poonam Rajput 女士和 Subhrajit Nag 先生共同领导了这项研究。Sparsh 博士在这项研究的大部分时间里都在印度理工学院海得拉巴分校的 CSE 系工作，最近他加入了印度理工学院鲁尔基分校。这项研究的成果已被同行评审会议“2020 年国际智能物体与社会公益技术会议”接受，该会议于 2020 年在比利时举行。在谈到这项研究的重要性时，Sparsh Mittal 博士说：“手机已经深深渗透到人们的生活中。手机成瘾已成为许多家长、立法者以及教育机构和办公室当局的一大担忧。手动大规模检测手机是不可能的。因此，有必要为此开发自动化技术。我们相信我们的技术具有巨大的潜力。它可以通过防止过度或不合时宜地使用手机来帮助提高生产率。它可以帮助避免因驾驶时分心而发生的事故。此外，加油站、考场、大使馆、军事基地和法院等许多地方都禁止使用手机。我们的技术可用于查找手机是否在这些区域使用。最后，现在很多金融交易都是通过手机进行的，因此手机丢失可能会带来严重后果。通过追踪手机，我们的技术可以帮助检测手机丢失或被盗。”
drivelm：用图形驾驶视觉问题回答
模型。drivelm-agent采用轨迹令牌092，可以应用于任何一般VLM [17、19、23、34]，093，以及图形提示方案，该方案模型logi-094 cal依赖关系作为VLMS的上下文输入。结果095是一种简单，优雅的方法，可有效地重新利用096 VLMS用于端到端AD。097我们的实验提供了令人鼓舞的结果。我们发现098在Drivelm上的GVQA是一项具有挑战性的任务，其中Cur-099租金方法获得适中的得分，并且可能需要更好地获得逻辑依赖的100型，以实现101强质量质量质量强大的效果。即使这样，在开放环计划环境中进行测试时，Drivelm-Agent已经有102个已经在最先进的驾驶特定103型型号[13]中竞争性地发挥作用，尽管其任务不合时宜和通用架构，但仍有104个模型。fur-105 Hoperore，采用图形结构可改善零弹性106概括，使Drivelm-Engent在训练或部署期间在108 Waymo DataSet [28]进行训练或仅在NUSCENES [3] 109数据上训练后，在108训练或部署期间都看不见新颖的对象。从这些结果中，我们认为，提高GVQA 110具有建立具有强烈概括的自动驾驶111代理的巨大潜力。112