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在两年学院工作了将近三十年的工作之后，我开始接受两个事实：在传播两年教育优惠的巨大价值的信息中，总会有更多的工作要做，并且有一个惊人的职业机会为两年一所大学的学位开放了毕业生。Pine技术与社区学院可以说，在提供大学教育的最佳价值时，可以说是榜首。在考虑学费和所有相关费用时，我们是大多数学生的最低成本。这种负担能力得到了我们的个性化服务，使Pine成为我们所有学生的真正独特体验。毕业后，我们相关的就业率是另一个自豪感，因为毕业生在该领域找到工作的工作比其他大多数两年年的大学都要高。此外，我们的小班级规模会带来很大的成果，因为松树毕业生在州和国家许可考试中都处于所有学院的顶部或附近。低成本加上出色的性能等于很有价值！有些事情看起来似乎太好了，但事实并非如此。比以往任何时候都多，无论他们是刚开始还是重新开始，人们都在选择在松树上实现梦想。
利用人工智能和物联网实现反偷猎情报
印度马哈拉施特拉邦孟买 摘要：当今世界，偷猎是野生动物面临的最大威胁之一。偷猎者使用不同的方法来捕捉动物。许多商业偷猎者使用军用武器以及箭和矛来捕猎野生动物。有时，也会使用一种叫做圈套的物体（一组绑在树上的电线，用于抓住进入其中的动物的腿或脖子）。偷猎者还会用大网诱捕动物，这些大网被称为陷阱网、陷阱（在地上挖的一个大坑，里面铺满树叶和植物）或诱饵。在本文中，我们提出了一种实时运行的新解决方案，通过人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的帮助，防止贪图利润的偷猎者偷猎任何濒危或非濒危动物物种，从而实现野生动物保护事业。与同一领域的先前方法相比，它提出了一种替代方法，即采用监控系统来跟踪偷猎活动并预测偷猎者的行为，并向森林当局发出任何可疑犯罪的警报。 关键词：人工智能、物联网、反偷猎、野生动物保护、应用机器学习 1. 介绍
Movers Shakers - 罗伯逊农场
什么帮助你应对了这些挑战？我通过两种方式克服了这些挑战。第一，作为一名女性，我不怕问路。我爸爸一直是我的顾问，从喷雾泵的运转到运输的物流。比尔·迪森一直是我所有与挖掘有关问题的导师。但是当解决变化无常的大自然带来的问题时，我会咨询互联网。互联网是与虫子或疾病有关的一切信息的丰富来源。只需在谷歌上搜索你需要的东西，你就会得到俄亥俄州立大学推广部、普渡大学州立大学推广部、密苏里州立大学推广部和其他几十个机构的每一份报告。你甚至可以在 YouTube 上找到这种疾病的视频。如果你需要化学标签来确定使用率，它就在那里。我一直在说，现在的孩子不知道他们的生活有多轻松。过去（不想暴露我的年龄），我们常常需要翻阅厚厚的书，希望找到想要的虫子或疾病，然后再查阅另一本书，试图弄清楚要喷洒什么化学品，然后打电话给制造商，看看能否拿到标签，看看它是否可以用在树上。现在不用了！谷歌！而且是免费的！
通过三元树实现费米子到量子比特的最佳映射，并应用于简化量子态学习
我们引入一个在三元树上定义的费米子到量子比特的映射，其中 n 模式费米子系统上的任何单个 Majorana 算子都映射到对 ⌈ log 3 (2 n + 1) ⌉ 个量子比特进行非平凡作用的多量子比特 Pauli 算子。该映射结构简单，并且是最优的，因为在任何对少于 log 3 (2 n ) 个量子比特进行非平凡作用的费米子到量子比特映射中都不可能构造 Pauli 算子。我们将它应用于学习 k 费米子约化密度矩阵 (RDM) 的问题，该问题与各种量子模拟应用有关。我们表明，通过重复单个量子电路 ≲ (2 n + 1) k ϵ − 2 次，可以并行确定所有 k 费米子 RDM 中的各个元素，精度为 ϵ。这一结果基于我们在此开发的方法，该方法允许人们并行确定所有 k 量子比特 RDM 的各个元素，精度为 ϵ，方法是将单个量子电路重复 ≲ 3 k ϵ − 2 次，与系统大小无关。这改进了现有的确定量子比特 RDM 的方案。
利用人工智能和物联网实现反偷猎情报
摘要：当今世界，偷猎是野生动物面临的最大威胁之一。偷猎者使用不同的方法来捕获动物。许多商业偷猎者使用军用级武器以及箭和矛来捕猎野生动物。有时，也会使用称为圈套的物体（一组绑在树上的电线，用于抓住进入圈套的任何动物的腿或脖子）。偷猎者还会将动物困在大型网中，称为陷阱网、陷阱（在地上挖出的巨大坑，上面铺满树叶和植物）或诱饵。在本文中，我们提出了一种实时运行的新解决方案，通过人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的帮助，防止贪图利润的偷猎者偷猎任何濒危或非濒危动物物种，从而实现野生动物保护事业。与同一领域的先前方法相比，它提出了一种替代方法，即一种可以跟踪偷猎活动并预测偷猎者行为并向森林当局发出任何可疑犯罪警报的监控系统。关键词：人工智能、物联网、反偷猎、野生动物保护、应用机器学习 1.介绍
至 2025 年 1 月 2 日 12 时.qxd（第 1 页）
贾姆谢德布尔，1 月 1 日：新年对贾坎德邦的许多家庭来说变成了一场悲剧，12 月 31 日和 1 月 1 日，多达 10 人在各种事故中丧生，70 多人在该邦的各种事故中受伤。周三凌晨，两名年轻人在回家的路上被车撞死，他们的车在贾姆谢德布尔电信区小花学校附近撞上一棵树。据警方称，三名朋友分别是塔塔康明斯的实习生 Ayush Chauhan、Arka Jain 大学的学生 Roshan Singh 和 Ayush Mishra，他们在新年庆祝活动后回家，当时 Singh 失去了对车轮的控制，将车撞到了一棵树上。“Sharma 和 Singh 在事故现场死亡，而 Mishra 因伤势过重被送往塔塔梅恩斯医院，”一名警官说。在这座钢铁之城发生的另一起事故中，一名 20 岁的年轻人在新工厂制作卷轴时从贾姆谢德布尔的 Dobo 桥上摔了下来。
探险实地技术 - 皇家地理学会
翼手目又分为两个亚目，大翼手目和小翼手目 (Koopman, 1993)。大翼手目均分布在旧大陆热带和亚热带地区，以水果、花蜜和花粉为食，主要栖息在树上 (Hill & Smith, 1984)。翼手目有一个科，即翼手科 (Pteropodidae)，包含 42 个属和 166 个物种 (Koopman, 1993)。最大的属翼手属 (Pteropus) 的 57 个物种主要为岛屿物种，特有性水平极高；35 个物种仅在一个岛屿或一小群岛屿上发现 (Mickleburgh et al., 1992)。大蝙蝠不使用高频回声定位，但眼睛大，视力好，使用视觉和嗅觉作为主要的位置感觉。小蝙蝠几乎遍布世界各地，有 16 个科、135 个属和 759 个物种 (Koopman, 1993)。小蝙蝠使用高频回声定位，并依靠听觉作为主要的位置感觉。它们可能以昆虫、水果、花蜜、花粉、鱼、其他脊椎动物或血液为食，它们栖息在各种各样的地方，包括洞穴、建筑物和树木 (Hill & Smith, 1984)。最大的科，小蝙蝠科，有大约 300 个物种，几乎遍布全球。
猴子业务：强化学习与邻里搜索虚拟网络嵌入。
在本文中，我们考虑了5G网络切片的虚拟网络嵌入（VNE）问题。此问题需要在基板虚拟化物理网络上分配多个虚拟网络（VN），同时最大化资源，最大数量，放置的VN和网络运营商的好处。我们解决了随着时间的推移而到达的问题的在线版本。受到嵌套推出策略适应（NRPA）算法的启发，这是众所周知的蒙特卡洛树搜索（MCT）的变体，该变体学习了如何随着时间的推移进行良好的模拟，我们提出了一种新算法，我们称之为邻里增强策略适应（NEPA）。我们算法的关键特征是观察NRPA无法利用状态树一个分支中获得的知识，而这是另一个启动的知识。NEPA通过以节俭的方式将NRPA与邻居搜索相结合来学习，这仅改善了有希望的解决方案，同时保持运行时间较低。我们将这项技术称为猴子业务，因为它归结为从一个有趣的分支跳到另一个分支，类似于猴子如何跳到树上，而不是每次都倒下。与其他最先进的算法相比，NEPA在接受率和收入比率的比率方面取得了更好的结果，无论是在真实和合成拓扑上。
绿色信贷计划：印度政府为自然气候解决方案做出贡献的倡议
在印度总地理区域的总计328.7 MHA中，有96.4 MHA的土地（29.3％）受到荒漠化/退化的影响，预计印度政府将恢复26 MHA的退化土地。到2030年。印度政府启动的绿色信用计划。2023年10月，为造林工作提供了可交易的信用。根据当地气候和土壤状况，每棵树将授予每棵树上的绿色信用，每公顷最低密度为1100棵树。这些信用额将在国内市场平台上用于交易。森林部门将确定其控制下的退化土地包裹，并为他们提供种植园。到目前为止，在绿色信贷计划下，已经确定了13个州的种植园，已确定了17,000公顷的此类土地。植树完成后，森林部门将根据管理员评估和验证绿色积分的行政部门，并根据申请人将绿色积分授予申请人，并根据分配的土地包裹上种植的树木总数，该树木可以在指定的交易平台上进行交易，该平台可以由行政人员维护。这项倡议是政府的创新思想。印度应对气候变化的变化，并为面临气候变化愤怒的国家提供基于自然的气候解决方案。
用于导航类型的多模式和惯性传感器解决方案...
本论文提出了一种用于平台导航的和积推理算法，称为多模态 iSAM（增量平滑和映射）。常见的仅高斯似然性具有限制性，需要复杂的前端流程来处理非高斯测量。相反，我们的方法允许前端推迟使用非高斯测量模型的歧义。我们保留了前身 iSAM2 最大乘积算法 [Kaess et al., IJRR 2012] 的非循环贝叶斯树（和增量更新策略）。该方法在贝叶斯（连接）树上传播连续信念，这是非参数因子图的有效符号重构，并渐近近似底层 Chapman-Kolmogorov 方程。我们的方法以最小的近似误差跟踪所有变量边际后验中的主导模式，同时抑制几乎所有低似然模式（以非永久方式）。遵循现有的惯性导航，我们提出了一种新颖的、连续时间的、可追溯校准的惯性里程计残差函数，使用预积分将纯惯性传感器测量无缝地整合到因子图中。我们以因子图为中心（使用饥饿图数据库），将导航元素分离成一个流程生态系统。其中包括实际示例，例如如何推断模糊环路闭合的多模态边际后验信念估计；原始波束形成声学测量；或传统参数似然等。