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World File Search System整合
1将数字技术整合到农业中的数字技术...
由Elsevier出版。这是作者接受的手稿：创意共享归因许可证（CC：BY 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1016/j.compag.2024.109412。请参考任何适用的发布者使用条款。
Ola Electric增强了市场领导力，推出电动摩托车并宣布整合其
关键的重点和社区影响OLA S1社区在2024年产生了重大影响，共同节省了130亿卢比的燃油成本。拥有超过80万活跃的用户，Ola S1踏板车已成为负担得起和高质量的EV踏板车的首选选择，社区涵盖了令人印象深刻的55亿公里。从城市的角度来看，班加罗尔成为印度的电动汽车资本；记录创纪录的2260万行程。布巴内斯瓦尔（Bhubaneswar）以30.6公里的平均每日距离为最高，展示了长途通勤中电动汽车的效用。基于Ola Maps的见解，在购买行为方面，孟买的餐厅搜索范围很高，而德里巩固了其作为印度购物枢纽的声誉，并拥有最多的零售搜索。拥有数十亿遍布地铁，2层和3级城镇的骑行，EVS已成为印度通勤者的首选选择。2024标志着Ola Electric的关键年份，它将其分销网络扩展到全国4000家商店。这个四倍的增长代表了世界上电动汽车足迹的最重要扩张之一，加强了该国的获取，增长和采用。拥有与服务设施共同置于服务设施的3200多家新商店，Ola Electric致力于推动采用大规模电动汽车的领导。The company recently announced the launch of its Gig and S1 Z scooter range, comprising Ola Gig, Ola Gig+, Ola S1 Z, and Ola S1 Z+, available at an introductory price of ₹ 39,999 (ex-showroom), ₹ 49,999 (ex-showroom), ₹ 59,999 (ex-showroom), and ₹ 64,999 (ex-showroom), 分别。新的踏板车系列提供耐用，可靠，负担得起和灵活的解决方案，包括可移动的电池，满足农村，半城市和城市客户的个人和商业用例。对演出和S1 Z系列的预订仅为499卢比，分别将于2025年4月和2025年5月开始。Ola Electric还提供了宽敞的S1投资组合，其中有六个产品遍布各种客户需求。While the premium offerings S1 Pro and S1 Air are priced at ₹ 1,34,999 and ₹ 1,07,499, respectively, the mass market offerings include the S1 X portfolio (2 kWh, 3 kWh, and 4 kWh) priced at ₹ 74,999, ₹ 87,999, and ₹ 101,999 respectively.在2024年8月的年度“ Sankalp”活动中，该公司宣布推出其Roadster Motorcycle系列，包括Roadster X（2.5 kWh，3.5 kWh，4.5 kWh），Roadster（3.5 kWh，4.5 kWh，4.5 kWh，6 kWh，6 kWh）和Roadster Pro（8 kWh，8 kWh，16 kWh）。摩托车提供许多细分市场的技术和性能功能，其价格分别从74,999印度卢比开始，1,04,999印度卢比和1,99,999印度卢比。
整合传感器数据和机器学习以推动河碳E
英国利兹大学利兹大学的地理学和水学院； B英国利兹大学土木工程学院B； C以色列贝特达根农业部土壤侵蚀研究站土壤保护部； D Kinneret Limnological实验室，以色列海洋学和林木研究，以色列米格达尔； E Zuckerberg水研究所，雅各布·布莱斯坦（Jacob Blaustein）的沙漠研究研究所，以色列内盖夫本·古里安大学； F Yorkshire Water Services Ltd，英国布拉德福德； G德国玛格德堡的Helmholtz环境研究中心水生生态系统分析与管理部； H英国伯明翰伯明翰大学地理，地球与环境科学学院； I IHCANTABRIA - 西班牙桑坦德市的de la la cantabria Instituto dehidráulicaInstituto; J布里斯托尔大学布里斯托尔大学工程，数学和技术学院J； K Escuela de Ingenieria y Ciencias，Tecnologico de Monterrey，墨西哥Nuevo
呼吁基于证据的迷幻整合
在整个人类历史上的不同文明中，将迷幻药用于各种目的都是很常见的，并且已经在一个多世纪的时间进行了科学探索。尽管迷幻药的应用在治疗各种精神病和神经系统迹象以及促进幸福感和个人成长方面表现出了希望，但也已经确定了几种与迷幻有关的风险和挑战。迷幻整合（PI）是指各种实践，这些实践可将危害最小化或最大化与迷幻使用相关的利益。pi也被认为是迷幻辅助疗法（PAT）的重要组成部分。在临床/心理治疗实践的背景下，已经提出了几种PI模型/方法。但是，尽管这些模型/方法中的许多是理论驱动的，或者有临床应用的史，但每个模型/方法都缺乏任何经验支持，因此不能被描述为基于证据。这是对无数人拥有和在各种背景下拥有迷幻经历的人的劣势，因为近年来使用迷幻药的流行率会增加，并有望进一步增长。因此，与开发和实施基于证据的心理健康实践的一般建议一致，本文呼吁对迷幻整合模型/方法的开发，检查和评估进行科学努力。本文还总结了有关迷幻整合的当前文献，提供了模范途径的清单，这些途径可能对迷幻整合的研究可能会进行，并预测并讨论了以PI为中心的研究的局限性和挑战。
整合定量和定性发现
摘要。大多数有关归纳学习的研究一直关注定性学习，这些学习从给定的事实引起了概念性的逻辑式描述。相比之下，定量学习涉及发现表征经验数据的数值定律。这项研究试图通过结合新开发的启发式方法将方程与先前开发的概念学习方法相结合，以整合两种类型的学习，而归纳学习计划AQ11则体现了这两种学习。结果系统，算法，制定了绑定观察到的数据的子集的方程，并得出了明确的逻辑样式描述，以说明这些方程的适用性条件，此外，还引入了几种新的定量ICARNing技术。单位分析通过检查变量的兼容性“单位”。apportionali o'图搜索解决了识别应输入方程的相关变量的问题。暂停搜索通过启发式评估重点关注搜索空间。物理和化学的几个例子证明了算盘的能力。
Microlens在光子整合电路上的集成
在本文中，我们讨论了3个示例，其中微透镜可以成为解决光纤阵列和光子积分电路（PIC）之间耦合挑战的有用工具。这项工作中使用的（阵列）通过光孔反射方法实现了（可以单层集成在PIC的背面，或者可以单独地集成在PIC的后侧，或者可以在PIC的设备侧安装。第一个示例涉及在感应图片的背面蚀刻的硅微透镜（在C波段中运行），目的是用于放松的对齐公差，并使设备侧没有接口纤维。第二个示例涉及实施4毫米长的工作距离扩展的梁（30 µm模式场直径，C型波段）界面，用于电信/数据量应用程序，该应用程序也极大地放松了PIC上的GRATINAL耦合器和A纤维阵列之间的横向和纵向对齐公差。最终示例涉及在这个长的工作距离扩展的梁界面中的隔离器的集成。隔离器堆栈由偏振器（0.55 mm厚），非重生法拉第旋转器（485 µm厚的薄膜闩锁Faraday旋转器）和半波板（HWP，91 µm石英）组成。我们获得了宽带操作，表现出非常低的（1至1.5 dB之间）的插入损失和良好的灭绝比（17至20 dB之间）C波段（约1550 nm）
介绍深度神经网络优化中的突触整合原理
众所周知，大脑中的可塑性电路通过突触整合和突触强度局部调节机制受到突触权重分布的影响。然而，迄今为止设计的大多数人工神经网络训练算法都忽略了刺激依赖性可塑性与局部学习信号之间的复杂相互作用。在这里，我们提出了一种新型的生物启发式人工神经网络和脉冲神经网络优化器，它结合了皮质树突中观察到的突触可塑性的关键原理：GRAPES（调整误差信号传播的组责任）。GRAPES 在网络的每个节点上实施依赖于权重分布的误差信号调制。我们表明，这种生物启发式机制可以显著提高具有前馈、卷积和循环架构的人工神经网络和脉冲神经网络的性能，它可以减轻灾难性遗忘，并且最适合专用硬件实现。总的来说，我们的工作表明，将神经生理学见解与机器智能相结合是提高神经网络性能的关键。
多模态情绪识别研究：整合面部...
摘要 — 戏剧作品中的情感识别在基本的人机交互、情感计算和其他各种应用中起着关键作用。传统的单模态情感识别系统在捕捉人类情感的复杂性和细微差别方面往往面临挑战。为此，本研究调查了多种模态信息的整合，包括面部表情、语音和生理信号，以增强情感识别系统的稳健性和准确性。通过结合这些不同的信息来源，我们的目标是更全面地了解人类的情感，并提高情感识别模型的性能。该研究探索了各种方法，包括特征融合、注意力机制和跨模态迁移学习，以有效地结合和利用来自面部表情、语音和生理信号的信息。此外，我们解决了与领域适应和缺失数据处理相关的挑战，确保所提出的多模态方法在数据收集条件可能变化的现实场景中保持稳健。为了证实所提出方法的有效性，我们在为多模态情感识别精心制作的基准数据集上进行了实验。该数据集包括通过面部特征、录音和生理传感器捕捉到的各种情绪表达。评估指标经过精心选择，以评估模型在各种模式下捕捉人类情绪的复杂性和细化程度的能力。我们的研究通过深入了解面部表情、语音和生理信号之间的相互作用，加深了对多模态情绪识别的理解。所提出的框架不仅提高了情绪识别的准确性，而且还提供了对情绪状态的更全面理解，促进了人机交互和情感计算应用的进步。
整合科学，技术与创新
总统任期安东尼奥·阿迪尔顿·奥利维拉（Antonio Adilton Oliveira）执行牛津活动计划协调员安东尼奥·卡洛斯·罗克·达·席尔瓦（Antonio Carlos Roque da Silva）（DF/FFCLRP/USP/USP/USP）Carlos Ernesto Garrido Salmon（DF/FFCLRP/USP/USP/USP/USP） （EBM/UFABC）Marcello Nogueira-Barbosa（FMRP/USP）Theo Theo Zeferino Pavan（DF/FFCLRP/USP/USP）讲座和小组协调员Luciano Backmann（ffclrp/usp/usp/usp） Eduardo Cicconi（超级公园）费尔南多销售（UFPE）Luma Rissatti Borges（Inatel）MuriloContó（波士顿 - 科学）咨询委员会Adriano Oliveira oliveira de Andrade（ufu）HélioSchechtman（fiocruz）编辑委员会Alcimar Barbosa Soares（UFU）George Cunha Cardoso（FFCLRP/USP）Alessandra Alessandra Alaniz Macedo（FFCLRP/USP）COORTS RENATA LEONI（FFCLRP/USP） （超过Parque）Rodrigo Costa Felix（Inmetro）