合理化种族日历大奖赛组织者继续支持一级方程式赛车以合理化比赛日历的努力,并通过减少所需旅行距离来使其更具可持续性。我们日历的第一个更改在2024赛季生效,包括日本从9月到4月的运动,以适应日程安排的时间表,而阿塞拜疆则将其位置与新加坡保持一致。卡塔尔大奖赛也与阿布扎比背靠背搬到了倒数第二名。我们还宣布,从2026年开始,加拿大大奖赛将于今年早些时候举办,摩纳哥大奖赛将在6月的第一个全周末进行。此举将使F1季节的欧洲腿能够在欧洲的夏季连续连续一个时期合并,并计划每年删除F1社区的额外跨大西洋穿越,从而大大减少相关的碳。
利用在DX Tokyo生产中使用的优化技术(2025年3月13日) - 柯尼卡·米托尔塔(Konica Minolta,Inc。)(柯尼卡·梅尔塔(Konica Minolta)(柯尼卡·梅尔塔(Konica Minolta))宣布,其数据科学家赢得了圣诞老人2024年获得第13奖,这是全球最大的AI竞争平台,与其他金色的Medal一起获得的困惑置换拼图 - 由世界上最大的AI竞争平台和其他奖项赢得。在Kaggle竞争中,许多世界领先的数据科学家和机器学习工程师都在争夺他们的技能。成为这项享有声望的竞争的获奖者之一,提高了国际对数据科学和AI工程技术的设计和技术能力的认识。柯尼卡美能达(Konica Minolta)的数据科学家和电通信大学的成员,包括Kei Harada教授(信息学系)组成了一个联合团队,参加比赛并获得了金牌。金牌得主柯尼卡美能省公司(Konica Minolta,Inc。Kaggle是全球数据科学家可以从事相同任务并分享各种方法的少数平台之一,使其成为非常有用的学习空间。“我将利用我的工作中竞争中获得的知识,并将继续加深我的知识,以赢得更高的Kaggle Master标题。”竞争的概述和结果竞争的任务称为“圣诞老人2024-困惑置换拼图”,是重新排列文本,最多包含100个英语单词,以创建大型语言模型(LLM)的最自然文本。这需要有效地从大量单词组合中搜索解决方案,这使竞争极为困难。
签署者呼吁决策者将NCD纳入活动,以加强公共和私营部门的健康和供应系统,包括实现Univeral Health覆盖范围的策略,并为多边机构和技术合作伙伴,金融贡献者,全球卫生倡导者和私营部门提供其他行动。
在主要公司发展中,Rio Tinto Plc(NYSE:RIO | ASX:RIO | LSE:RIO)完成了其67亿美元的收购Arcadium lithium plc(NYSE:ALTM | ALTM | ASX:LTM),将自己定位为对全球能源过渡至关重要的领导者。此收购与里约·廷托(Rio Tinto)的雄心勃勃的目标保持一致,以在2028年之前显着扩大锂产量。与此同时,Lithium Americas Corp.(TSX:LAC | NYSE:LAC)从Orion Resource Partners LP中获得了一笔战略性的2.5亿美元投资,用于其Thacker Pass锂项目,以确保其初始建设阶段的全部资金。此外,铜和铝市场在公告宣布了新的美国关税之后,经历了重大波动,反映了与更广泛的贸易冲突有关的持续市场中断。
ustable社区代表了超越个人主义的社会模式,优先考虑一个集体使命,该使命平衡了对年龄较小的年轻人的变革性潜力的老年人的尊重。的核心,可持续性是一种协作,无私的哲学,体现了“我们面向生活的方法的本质”。这是一种指导原则,类似于晨星,照亮了前进的道路。当年轻人被定位为变革的推动者时,他们的声音和观点就塑造了务实,前瞻性的解决方案。这些解决方案强调了绿色和循环的视野,促进了能量和物质独立性,以实现自主权,增强竞争力并减轻地缘政治风险。在这种情况下,技能发展是一个关键的推动者,使社区能够克服惯性,培养团队合作并以全球视角平衡当地承诺。
ICR和CCDD正在寻找三位经验丰富的药物发现生物学家,以加入我们的使命,以发现新的癌症药物。成功的候选人将成为教师团体领导人,领导一个实验室,为我们的药物发现组合和研究目标做出贡献。他们将充当一个或多个药物发现计划的生物学或项目领导者,探索目标生物学和分子机制,并有助于治疗假设和患者选择标准。需要目标验证或药物发现中的记录;行业经验很有价值。
随着世界开始从199号大流行中恢复过来,至关重要的是要认识到另一个迫在眉睫的危机需要我们的立即关注。人类引起的气候变化经常在中期到长期未来的影响方面随着全球气候模式的逐渐长期变化而讨论。但是,时事显示了极端天气事件的气候变化带来的破坏性后果。最近的一个例子是热浪和长期干旱驱动野火的复合作用,在巴西泛纳尔1中造成了最大最大的湿地2的9%。近年来,近年来,南非的几个地区受到洪灾的袭击,导致成千上万的人受伤和流离失所和几名死亡。3这些气候事件造成的身体损害负担医疗保健系统,但遗憾的是,在这些挑战中,对我们的健康遇到了另一种需要紧急关注的威胁 - 气候变化与感染性疾病之间的复杂相互作用。4
这个特别版的Terragreen涵盖了广泛的主题,包括但不限于能源过渡,绿色工作机会,可持续发展目标,印度的气候行动,农业生态学,能源效率,气候融资和碳市场,性别响应性的气候预算,可持续性的农业,可持续的农业,可持续农业,可持续发展,可持续发展,可持续发展和COP29。文章展示了深入研究的结果,并提供了洞察行动和设计未来派策略的见解。某些意见文章以“创新展示柜”的形式描绘,其中包括任何创新计划或可持续性领域组织中组织中的技术。这种叙述和实践可能会触发进一步的协作研究,知情的决策和及时的行动。来自各种作者的广泛贡献,这些作者做出了强大,信息性和良好的主张,在培养气候适应策略和建立弹性的同时,在保护我们的生物多样性和生态系统的同时,将大有帮助。
在许多应用程序中,我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标,我们首先将长视频分为长度L的重叠块,在连续的块之间具有一个框架重叠,并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说,对于第一个块,我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后,我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存,该预测捕获了场景的新观点,并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存,我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度,并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说,我们将深度估计表示为d,并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图(表示为D TGT)渲染到深度图像,并且类似于主纸,呈现一个掩码m,指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为:主纸的4.5预测RGB视频。然后,我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存,该预测捕获了场景的新观点,并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存,我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度,并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说,我们将深度估计表示为d,并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图(表示为D TGT)渲染到深度图像,并且类似于主纸,呈现一个掩码m,指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为:
我们提出了G en 3c,这是一种具有精确的C amera c onTrol和暂时3D C的生成视频模型。先前的视频模型已经生成了现实的视频,但是它们倾向于利用少量3D信息,导致不一致的情况,例如弹出和不存在的对象。相机控制(如果完全实现)是不精确的,因为相机参数仅是对神经网络的输入,然后必须推断视频依赖相机。相比之下,G en 3c由3D缓存:通过预测种子图像的像素深度或先前生成的框架获得的点云。生成下一个帧时,G en 3c由用户提供的新摄像头轨迹在3D缓存的2D渲染上进行条件。至关重要的是,这意味着G en 3c都不必须记住它的预期