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流国家合作伙伴和指导委员会
苏格兰政府的陆上风政策声明（OWPS）2022通过明确指出：“陆上风开发具有良好的良好记录，即提供帕特兰和其他生物多样性福利”。实际上，苏格兰可再生能源（Scottish Renewables）发表了一份案例研究的报告，陆上风开发使泥炭地恢复受益：“风能和泥炭地：增强独特的栖息地”。正如我们在其他发展中所看到的那样，在陆上风和泥炭地利益之间可能会继续存在积极的协同作用。
使用多个光流算法
摘要：光流技术具有运动跟踪的优势，并且长期以来一直在降水中使用，用于使用接地雷达数据集跟踪降水场运动。但是，基于光流的模型的性能和预测时间尺度受到限制。在这里，我们介绍了将深度学习方法应用于光流量估计的结果，以扩展其预测时间尺度并增强现象的性能。表明，深度学习模型可以更好地捕获降水事件的多空间和多阶段运动，该模型与传统的光流估计方法相对。该模型包括两个组成部分：1）基于多个光流算法的回归过程，该过程更准确地捕获了与单个操作流量算法相比的多空间特征； 2）一个基于U-NET的网络，该网络训练降水运动的多个临时特征。我们通过韩国的降水案例评估了模型性能。尤其是，回归过程通过将多个光流算法与梯度下降方法相结合，从而最大程度地降低了错误，并且仅使用单个光流算法的其他模型胜过其他模型，直到3小时提前时间。此外，U-NET在捕获非线性运动中起着至关重要的作用，而非线性运动无法通过传统的光流估计来捕获简单的对流模型。因此，我们建议使用深度学习的拟议的光流估计方法在改善基于传统的光学流量方法的当前操作现象模型的性能中起着重要作用。
布局：布局生成的流匹配
摘要。查找合适的布局代表了图形设计中的Di-Verse应用程序的至关重要任务。是由简单，更平滑的采样轨迹促进的，我们探索了流动匹配作为基于当前扩散的布局生成模型的替代方法。具体来说，我们提出了Layoutflow，这是一种有效的基于流量的模型，能够生成高质量的布局。我们的方法不是逐步确定嘈杂布局的元素，而是学会逐渐移动或流动初始样本的元素，直到它达到最终预测为止。此外，我们采用了一种调理方案，使我们能够使用单个模型以不同程度的调理来处理各种生成任务。经验，LayoutFlow在最新模型的同时表现出色，同时要快得多。项目页面（包括我们的代码）可以在https://julianguerreiro.github.io/layoutflow/上找到。
飞行员和演示流（2024）指南
该计划的目的是为农业技术（产品或实践）的功能原型或运营模型的开发，测试，验证和演示提供新的试点项目。在技术准备水平（TRL）量表上，这些项目通常围绕TRL-6，这意味着技术原型或完成模型的实验概念概念的应用和开发。在此阶段，通过在受控环境或实验室量表中对预期结果的试验尺度展示，对技术原型进行了开发，测试和验证。该计划旨在为位于安大略省的农业食品试验和示范项目提供资金，这些项目由研究机构，行业组织，土著人，市政府，市政府，处理器，主要生产商，服务提供商，服务提供商，零售商，零售商/批发商/物理能力和结构能力和网络和网络与植物和企业相关的植物和研究与企业和研究相关的智力和网络和发展的研究和发展企业和研究的工作和研究与企业和研究相关的研究机构和发展。
一致性流匹配：定义直...
流量匹配（FM）是通过或差分方程（ODE）定义概率路径的一般框架，以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹，以生成具有较少功能评估的高质量样本，通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中，我们引入了一致性流量匹配（一致性-FM），这是一种新型的FM方法，可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流，从而对其速度值施加了构成。此外，我们提出了一种多段培训方法，以增强表现力，从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明，我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率，而比整流流模型快1.7倍，同时达到更好的生成质量。
二氧化碳作为神经流动流的发动机
图3 17例患者的平均反应：（a）群体平均潮汐CO 2（蓝色）和O 2（绿色）痕迹，以及（b）CO 2痕迹的相应时间衍生物。（c）组平均灰质血氧水平依赖性（GM BOLD）信号响应，以及（d）相应的时间衍生物。（e）由CO 2介导的脑血体积调节（CBV）引起的流入信号。注意峰值响应时间衍生（B和D）与峰流入信号（E）之间的时机以及瞬时O 2不会产生流入效应的事实。流出效应，需要新鲜的，不饱和的自旋流入。阴影区域表示跨受试者的标准偏差。垂直虚线表示高含量和高氧化块的末端。
链式流：基于流的LLM代理框架，用于连续上下文感测和共享
摘要本文介绍了链接，这是一种基于LLM的框架 - 用于构建和服务上下文感知的AI代理的框架。在目标的驱动下，我们可以对LLM代理的上下文认识和之间的灵活信息共享，我们采用了基于流的设计，其中代理负责生产和转换不同类型的流，包括低级感应信号和高级语义事件。这些流可以在系统级别的不同代理之间共享，以便开发人员可以在现有流上构建新功能。可以通过集体转换流的代理来获得更丰富的特征和更高水平的智能。链式流提供了易于使用的程序接口，以促进代理开发和支持高性能可扩展代理服务的运行时系统。系统设计的灵感来自微孔和数据流计算。我们证明了链式流的可行性和有用性，并在个人资产，智能家庭和商业智能中使用了几种用例。该代码在https://github.com/mobilellm/chainstream上开放。
斯里兰卡技术流毕业生案例研究......
摘要 - 斯里兰卡公立学校实施的技术流旨在弥补学科流选择方面的差距，为学生提供理论和实践知识，以在不断变化的工作环境中取得成功。本研究的目的是（i）评估技术流大学毕业生的就业状况，（ii）评估课程，以及（iii）检查公立学校的实践部分。通过电子邮件和 WhatsApp 在技术学院第一批和第二批毕业生中分发了一份问卷，并通过 Microsoft Excel 分析了获得的 103 份回复。结果显示，41.7% 的人选择技术流作为大学入学选择，36.9% 的人旨在提高软技能。大多数人（54.4%）看重实践知识而不是理论，91.3% 的人在第一次尝试时就获得了大学录取。关于目标，36.9% 的人认为该流程培养了解决问题的能力，而 10.7% 的人认为没有达到任何目标。 35% 的学生认为该课程为他们提供了就业技能，但 83.5% 的学生指出了不足之处，61.2% 的学生对课程和实践知识不满意。约 16.5% 的学生难以将知识应用于实际问题，11.7% 的学生表示不满意。只有 6.8% 的学生攻读硕士或博士学位，1.9% 的学生成为企业家，这表明在培养解决问题的能力方面存在挑战。过时的课程（65% 的学生希望获得更多实践知识，59.2% 的学生建议修改课程）阻碍了学生的就业准备。工程技术学位课程无法获得 IESL 认证，限制了就业和学习机会，与获得认证的工程毕业生竞争。此外，虽然一些目标已经实现，但技术流程需要进行重大改进，以更好地适应不断变化的就业市场和全球技术进步。
美国ETF流 - 2024年8月
摘要（表1，图1）：尽管市场条件波动，但八月是美国上市ETF的又一个月。美国失业数字的趋势增加引发了所谓的“ SAHM规则”（拟议的衰退指标），该指标在本月初在股票市场散发了恐慌。美国股票在市场溃败之后迅速反弹，美国ETF行业吸引了令人印象深刻的流入。尽管流入股本ETF的流入远低于过去三个月的平均水平（图1），但固定收益ETF的流入在八月份保持稳定。我们观察到对利率敏感投资（例如房地产部门ETF和中/长期政府债券）的需求增加。流入加密分配ETF的含量平坦，需求减弱了商品ETF和多资产类别（主要是涵盖的呼叫和缓冲区ETF）。在本报告末尾，我们还提供了一个奖金部分，内容涉及被动投资对股票市场的影响，以提供与定期浮出水面的旧话题相关的一些证据和思想。