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World File Search System可观性
迈向计算可及性
本文解决了自主系统中计算可观性的挑战，尤其是在自治车辆（AVS）中，安全性和效率通常会冲突。我们首先要检查当前的方法，例如成本最小化，奖励最大化，以人为中心的处理和道德框架，并注意到它们的局限性涉及这些挑战。预见性是侵权法中的一个核心概念，它限制了演员对合理范围的问责制和法律责任。然而，确定可预见性的当前数据驱动的方法是刚性的，忽略了不确定性，并且取决于模拟数据。在这项工作中，我们主张采用一种新的计算方法，以基于法律“ BPL”公式建立自主系统的可预见性。我们提供开放的研究挑战，以完全自动驾驶的车辆为例，并呼吁研究人员帮助自主系统在安全至关重要的情况下做出负责任的决策。
田纳西山谷管理局的方法论审查...
TVA通常使用“集成资源计划”一词来描述其过程，但有时将流程称为成本最低计划。成本规划最低的法定术语是一个过时的法定术语，源自1992年《能源政策法》第113条，标题为“田纳西谷权威最少的成本计划计划”。该节使用当时的常见术语来规定一种规划方法，该计划方法是最小化系统成本的同时“以一致和集成的基础来处理需求和供应资源”，并考虑到“多样性，可靠性，可靠性，可观性和其他风险因素等系统运营的必要特征”。第113节描述了优化分析，但没有指定如何解决未来条件周围固有的不确定性，包括市场，法规和技术发展，这些发展将大大影响资源组合在多年时间范围内的成本和性能。在1992年《能源政策法》的几十年中，公用事业采用了新的方法来描述和评估不确定性在分析未来资源组合中的作用，后者已经演变为现代的综合资源计划。
通过原子层沉积对有机卤化物钙钛矿的表面钝化：研究有效倒平面太阳能电池的机理
钙钛矿表面很少是化学计量的，通常是排便的。3个钙钛矿表面的缺陷可能会引起显着的非放射电荷重组，并使太阳能电池性能恶化。3 - 7尤其是在最新的太阳能电池中，与散装或晶界相比，钙钛矿和电荷传输层之间的界面的非放射性重组是主要的。4因此，界面缺陷的钝化对于实现高效率PSC是关键。为此，已经报道了许多钝化方法，例如，通过添加小分子，聚合物和无机化合物的层间或掺入宽频段间隙2D perovskites。8 - 11尽管对太阳能电池效率有所改善，但仍然关注这些方法的可观性。最近，宽频段氧化物的原子层沉积（ALD）（例如al 2 o 3）已成为一种有前途的钝化钙钛矿表面的有希望的策略。12 ALD是一种可伸缩的蒸气 - 相薄 - LM沉积技术，它依赖于序列的交替自限制表面反应，它以在具有原子厚度和 lm厚度控制的表面上产生高度均匀的连形薄lms而闻名。
MCM：多条件运动综合框架
有条件的人运动合成（HMS）旨在产生符合特定条件的人类运动序列，哪种文本和音频是用作条件的两个主要模态。虽然现有的研究主要是在单一条件下进行的，但多条件的Human运动合成仍然没有被逐渐解散。在这项研究中，我们根据由主分支和控制分支组成的双分支结构提出了一个多条件HMS框架，称为MCM。该框架有效地扩展了扩散模型的可观性，该模型最初仅基于文本条件，并将其延伸到听众条件。此扩展包含音乐到舞蹈和共同语音的HMS，同时保留了动作模型中固有的固有运动质量和语义关联的Capabilies。此外，我们提出了将基于变压器的扩散模型（指定为MWNET）为主要分支的实用。该模型擅长理解运动固有的空间复杂性和相互关联相关性，这是通过多明智的自我发项模块的整合来促进的。广泛的实验表明，我们的方法实现了单条件和多条件HMS任务的竞争结果。
出版物-2023期刊论文
S.，Llaca，V.，May，G.，Burch，B.P.，Lin，H.，King，M.，Das，S.，Bhpesh，V.，Mandaokar，A.，Maruthachalam，K.，Krishnamurthy，P. Tara Satyavathi，C.，Pandravada，A.，Varshny，R.K。和Rambabu。2023。改进代表全球杂种池的珍珠小米基因组为分子育种应用提供了框架。通信生物学6：902。https：//doi.or/10.1038/s42003-023-052558-3（JRNID：C131;得分：12.55）。11。ali，A.，Singh，T.，Kumar，R.R.，Vinutha，T.，Kundu，A.，Singh，S.P.，Meena，M.C.，Tara Satyavathi，C.，Praveen，S。和Goswami热处理对基质成分的影响，固有的血糖潜力以及珍珠小米rotis中酚类和微量营养素的生物可观性。食物和功能3（JRNID F036；得分：12.32）。12。Bana，R.S.，Grover，M.，Singh，D.，Bamboriya，S.D.，Godara，S.，Kumar，M.，Kumar，A.，Sharma，S.，S.，Bana，R.S.，Grover，M.，Singh，D.，Bamboriya，S.D.，Godara，S.，Kumar，M.，Kumar，A.，Sharma，S.，S.，
地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。
深度学习和流量标志的多模式LLM ...
自动驾驶汽车（AVS）需要可靠的交通标志识别和健壮的车道检测功能，以确保在复杂和动态的环境中实现安全的导航。本文介绍了一种综合方法，结合了先进的深度学习技术和多模式大型语言模型（MLLMS），以实现全面的道路。对于交通标志识别，我们系统地评估了Resnet-50，Yolov8和RT-Det，在Resnet-50中以99.8％的状态效果达到99.8％，Yolov8的精度为98.0％，尽管具有较高的计算机复杂性，但在RT-DECT上的精度达到了96.6％的精度。对于车道检测，我们提出了一种基于CNN的分割方法，通过多项式曲线拟合增强了，该方法在有利条件下肝脏高精度。更重要的是，我们引入了一个轻巧的，多模式的，基于LLM的框架，该框架直接进行了调整的指令，以调整您的小而多样化的数据集，从而消除了对Intial预处理的需求。该框架有效地处理了各种车道类型，复杂的交叉点和合并区域，可以通过不利条件下的推理来提高车道检测可靠性。尽管有限制可用的培训资源，但我们的多模式方法表明了高级推理能力，达到了53.87％的所有准确性（FRM），这一问题总体上是82.83％的总体确保（QNS），在清晰的条件下，泳道的检测准确性为99.6％，在夜间和93.0％的情况下为93.0％的雨水，以及8.0％的雨水，以及8.8的范围。道路退化（95.6％）。拟议的综合框架显着增强了AV感知的可观性，从而极大地促进了在各种和充满挑战的道路方案中更安全的自主驾驶。
2019-2024战略计划
目标1：生成NHSA的“品牌”和健康的开始，从加强沟通，伙伴关系和会员的努力开始。目标1.1：制定和实施一个综合沟通和营销计划。目标1.2：培养和扩大对我们的会员互利的战略性盟友，并促进减少与婴儿死亡率相关的差异的工作。目标1.3：增强会员服务和资源以满足NHSA选区的多元化需求。目标2：NHSA将是一个有效且可行的组织。目标2.1：维持多元化的董事会和高能力的员工，以执行组织的使命和愿景。目标2.2：制定有效的操作计划和程序，以证明会员的可观性和透明度。目标3：改善出生结果B B加强了社会及其成员的能力。目标3.1：设计和实施一项全面的基金发展计划，以确保组织的长期可持续性。目标3.2：通过开发国家数据交换所并发布健康起步网络取得的成果来传达健康起步项目模型的有效性。目标3.3：实施和制定策略，以提高健康起步项目的生活课程观点，以改善产妇和儿童健康成果。目标3.4：促进和定位健康的开始项目作为生活课程练习网络。目标4：维持和加强健康起步家庭的声音。目标4.1：增加消费者参与NHSA倡导，计划和组织活动。目标4.2：通过健康的起步领导力培训学院继续在国家和社区层面培训MCH领导者的最前沿。目标4.3：通过消费者，前董事会领导和创始成员促进NHSA的努力动员健康的起步。