REECP的目的是到2030年将气候气体排放量减少到4,350万吨,这意味着与2005年的水平相比,降低了43.8%。除了减少改变气候变化的排放的目标外,其目的是将能源最终用途的消费量降低35.2%,并从可再生能源中产生能源,以最终能源消耗的35.8%。所有这些同时加强了《区域理事会指南法》已指示的定量目标(表1)。
在最近的研究中,已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注,旨在概括训练期间标记的类别的有限级别,并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比,打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是,它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着,尽管具有开放式的性质,但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题:如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解,该怎么办?在本文中,我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测,这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它,我们将对象检测形式为生成问题,并提出了一个名为generateu的简单框架,该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是,我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器,其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务,我们介绍了一种评估方法,旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得:https://github.com/foundationvision/generateu。例如,在LVIS数据集上,我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称,即类别名称无法看到类别名称,即使类别名称看不见类别名称,我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
Bering10k区域海洋建模系统(ROMS)模型是一种高分辨率(10公里)的区域海洋模型,在过去十年中,它在研究和管理环境中都用于研究物理环境与东部白令海货架生态系统之间的关系。以前已经对该模型进行了广泛的验证,尤其是专注于底温度,这是一个关键的物理驱动器,塑造了该区域的生态系统动力学。但是,先前对底温度的观察主要仅限于夏季。最新的弹出式浮球的部署能够越冬测量值,现在使我们可以将先前的验证扩展到其他季节。在这里,我们通过将新的弹出式片段中的数据与几个现有温度数据集相结合,从而在时间尺度上表征了东南白令海架上的底温度。然后,我们使用这种数据组合来系统地评估Bering10K ROM模型捕获这些功能的技能,重点是技能指标的空间变异性以及导致这些模式的潜在过程。我们确认该模型在底部温度井中捕获了整个架子的模式,包括平均模式以及季节性和年际变化。然而,还确定了一些潜在改进的领域:模型中低估的表面混合会导致中间和外部架子上的延迟破坏性,模型中内部前部的位置可能会稍微偏移,而在模型中,估计平滑的平滑性会导致较差的代表性差,可能是在货架上脱落的范围,并通过
图。有关外显子和内含子区域的符号DNA序列瞄准了外显子和内含子区域的DNA序列上的分类。在本研究中的设计和方法论,使用基于人工智能的系统进行了DNA序列中的外显子和内含子区域的分析。独创性通常首选用于评估文本数据的聚类方法在DNA序列上使用。这种情况降低了计算成本。的发现是解决生物信息学领域越来越多的数据的解决方案,建立了基于人工智能的结构,可提供低成本。因此,研究与遗传学有关的情况变得更加容易。结论DNA结构上的外显子和内含子区域的准确率为88.88%。宣布道德标准本文的作者宣布,本研究中使用的材料和方法不需要道德委员会许可和/或法律特殊许可。
如果没有维多利亚州政府对这一区域的持续投资所展现出的远见和领导力,墨尔本可能就不会享有世界上最宜居城市之一的美誉。如果没有澳大利亚网球公开赛的双重优势和一年四季在墨尔本举办的吸引人赛事,墨尔本可能就不会成为如此具有竞争力的全球旅游目的地。如果没有这一区域创造的众多历史时刻,维多利亚州的体育、娱乐和现场音乐文化可能就不会让世界羡慕不已。简而言之:没有墨尔本和奥林匹克公园,墨尔本就不是墨尔本。
作为一家俱乐部,我们认识到需要发展和新建住房来容纳我们的成年会员及其家人,这样会员就不必搬离该地区。然而,这种发展和新建住房确实带来了对所有服务的需求增加,我们的俱乐部构成了不断发展的地区社会基础设施需求的一个支柱。虽然俱乐部努力确保我们能够满足这一需求,并且过去从未被发现有不足之处,但现有设施已经不堪重负,显然需要进一步扩建。
恩菲尔德伞下所有区域的冠冕。哈德利·伍德(Hadley Wood)在乡村和城市的能力上是独一无二的,通过开发这片土地,您将消除其性格和吸引力的心脏。所讨论的区域具有很高的历史性价值,并且是Barnet战役的所在地。它紧接在保护区,兰开斯特公国在该区域起着重要作用并增强了整个区域。它在该地区的野生动植物和生物多样性中也有重要的作用。我经常观看狐狸,兔子,muntjac鹿,猫头鹰,蝙蝠以及许多筑巢和居住在该地区的许多不同种类的鸟类。仅在去年几次,我才看到草蛇和可能的其他类型的蛇。肯定在一个在这个国家和许多其他国家亵渎性质的社会中,我们应该保护我们的绿色空间并将其保存在后代。当然,对我来说似乎很荒谬的是,理事会希望在历史上和对自然界如此重要的重要性上破坏这种重要性的地方,而没有先用尽对他们开放的选择,对理事会领土内的许多未开发的棕色野外遗址,甚至没有咨询Hadley Wood邻里计划,该计划是在公众的公开式宣传和Enfield Counce官员之后被采用的。该地区的绿色动物群,多棵树和树篱是碳汇,在重新氧化我们已经从M25中污染的空气等方面起着重要作用。这是不可原谅的。鉴于这一点到底,理事会仍然可以提出发展?最重要的是,您拥有如此自然的美丽,这将被进一步的发展,后代和一直以来都被破坏。理事会拥有绿色带研究,MOL在绿色带的五个目的中将该地点评为“强大”,而理事会自行的最终报告将开发造成的危害评为“非常高”,并在报告中指出“现场是隔离”。在我非常强烈的感觉之上,如上所述,该理事会在这种情况下还没有考虑过许多其他领域。新月西部和周边地区的当地交通状况已经过度伸展,最大程度的汽车和交通状况,部分原因是车站,部分原因是该地区的整个饱和交通状况。考虑使用该区域增加每天可能增加400辆其他车辆,这是荒谬的。(我认为大多数家庭至少有2或4辆车,这是公平的。)现在几乎不可能在高峰时段加入该地区的主要鸡舍路和该地区的其他主要道路,更不用说如果您进一步增加了交通。该地区的设施不足以支持大型发展。没有医生的手术,没有邮局,附近没有超市商店或杂货店商店,当地学校已经满负荷。没有可以谈论的公共交通系统,为希望在其他领域访问这些服务和便利设施的任何人提供服务。火车站虽然为通勤者服务井,但并不能为任何居民提供当地交通工具。有一项小型公交服务,可以在上午10点至下午2点之间运行,但仅此而已。除了上述观点外,理事会还有其他更多的技术问题。我已经在您的表示形式中勾选了适用于我的反对的盒子。我希望参加考试听证会:否
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是,由于临床限制,完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题,我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架,该框架可通过使用利益区域(ROI)细心的模态完成,可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件,以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者,以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例,该数据集的全部肿瘤,肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法,分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15%,75.59%和54.90%,中风病变的平均骰子为48.29%。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
城市和区域规划在 21 世纪面临着前所未有的挑战,从快速的城市化和人口增长到气候变化和资源枯竭。在应对这些挑战时,人工智能 (AI) 已成为规划人员的变革性工具集,提供高级分析、预测建模和优化功能。在本文中,作者讨论了如何将人工智能融入印度社会经济格局中的城市和区域规划。它强调了使用机器学习来预测未来趋势和解释复杂数据集、使用各种人工智能工具进行空间规划的地理空间分析以及用于数据挖掘的自然语言处理。作为理解和改善城市基础设施的一种方式,深度学习技术可用于城市图像分析和基于代理的建模以及城市模拟,以实现更好的预测和决策。然而,许多因素使得在当地实施这些技术变得困难,例如缺乏有价值的本地数据、基础设施有限、员工之间的专业知识差距以及他们与现有规划流程的整合不佳。本文强烈强调机构能力建设、通过治理结构和开放数据计划进行机构间合作。重要的是,有迹象表明印度政府致力于发展人工智能,这些举措和政策都表明印度政府愿意接受这些技术,尽管迄今为止这些技术在印度城市和区域发展中的直接应用很少。
如Sentai框架减少灾害风险的2015 - 2030年:“灾害风险管理必须基于对灾害风险在其脆弱性,能力,人和资产的暴露范围,危险特征和环境的所有方面的理解”(UNISDR,2015年)。灾难风险评估的范围包括对与自然和人为灾难相关的潜在风险和脆弱性有关的各种因素的全面评估。国家灾难风险评估打算对一个国家所面临的风险,潜在的风险驱动因素和所需能力达到共识。灾难风险评估是一个正在进行的过程,有助于定期更新和完善灾害风险管理计划。最终目标是为减少灾害风险的策略和政策提供信息,以增强该国的韧性以及从灾难中应对和恢复的能力。