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使用表面速度和高程的观察结果验证UpernavikIsstrøm（1985- 2019年）的合奏历史模拟
响应气候变暖的潮汐水冰川的未来是格陵兰冰盖对全球海平面上升的贡献的最大不确定性来源之一。在这项研究中，我们研究了冰片模型通过开处方前部的质量和表面升高的过去演变的能力。为了实现这一目标，我们通过Weertman和正规化的-Coulomb摩擦法运行了两个模拟。我们表明，冰流模型必须包括在快速流动区域的冰锋上游的前15公里中减少摩擦，以捕获1985年至2019年期间观察到的趋势。没有这个过程，整体模型高估了2005年沿前部撤退之前的冰流，并且在撤退期间没有完全再现其加速度。这导致了1985年至2019年之间总质量损失的50％（300 vs 200 GT）的高估。使用基于方差的灵敏度分析，我们表明，摩擦定律和冰流法的不确定性对模型结果的影响要比表面质量平衡和初始表面升高更大。
Numeral Ltd（以前是Go Life International Ltd）（在毛里求斯共和国成立）
董事的评论背景该公司于2010年10月1日成立为《毛里求斯公司法》的股票有限公司，并持有毛里求斯金融服务委员会发行的全球业务许可（许可证号-C110009034）。数字在毛里求斯共和国注册，并于2011年7月7日在毛里求斯（“ SEM”）的证券交易所上市。公司于2016年11月23日完成了JSE Limited（“ JSE”）替代交易所（“ Altx”）的辅助上市。在2023年期间，该公司获得了新的资金和股东，他们协助了正规化和重新定位公司的过程。该公司从2023年12月15日从Go Life International Ltd到Numeral Ltd。在过去的几年中，该公司经历了艰难的时期，但是自从资本重组和任命新董事会成员，公司秘书，管理公司和注册表服务以来，该公司已开始扩大其当前投资重点的范围，即医疗保健和生物技术，以包括金融服务。在2024年，董事会开始追求前Go Life International Ltd在低温机构领域失去控制的资产的收回，这在审查期间证明了这项努力是成功的。此外，财务报告是最新的，银行帐户恢复了，公司完成了重组和正规化流程，现在正在重建业务，在2024年获得了首次收入，并返回了有利可图的职位。该子公司在运营的头几个月中是有利可图的。该小组的主要重点仍然是健康和生物技术，尽管预计该小组会随着时间的流逝而多样化。收购和处置该公司收购了一个新的南非子公司，称为Numeral Financial Services Limited（“ Numeral SA”），生效的日期为2024年3月1日，无需支付公司的费用。然而，停止了运营，以确定毛里求斯当局在金融服务方面是否需要额外的批准。Numeral SA已被公认为是官方的Google合作伙伴。该公司的主要股东通过各种数字平台部署了大量时间和精力来建立数字品牌，并且通过认可正式合作伙伴关系，Google奖励了这些活动的成功。这使Numeral SA成为南非第210家公司，并获得了这一享有声望的荣誉。该公司还建立了100％拥有的子公司，在南非建立了数字生物技术专有限量。生物技术仍然是该小组的重点，董事会正在积极进行收购和对该部门的进一步投资。
职位名称：性别专家 状态：顾问 地点
咨询摘要 性别专家在 Landesa 工作中与土地权利规划相关的设计、实施和学习方面提供性别分析专业知识，包括将交叉性别分析应用于技术领域，包括：在公共财产和自然资源环境中增加土地使用权；支持妇女和女孩享有更强、更公平的继承权；传统土地上的农村土地使用权保障；一系列土地权利正规化方法；增加农村土地权利持有者进入土地市场的机会；土地行政和管理；获得政府推广计划的机会；获得司法服务；预防和减轻基于性别的暴力；解决土地和相关自然资源争端；以及气候变化的影响和缓解和适应方法。性别专家将提供与土地规划背景下妇女和女孩平等目标相关的技术投入，并支持将性别专业知识与交叉视角（考虑其他边缘化身份和群体）相结合，涵盖指定的计划和项目。
生长的Q-networks：使用自适应控制解决方案解决连续的控制任务
最近的强化学习方法表明，爆炸性政策的强大能力可解决连续控制基准。潜在的粗糙动作空间离散通常会产生有利的探索特征，而在与最佳控制理论一致的情况下，最终绩效并不明显地遭受损失。在机器人技术应用中，平滑控制信号通常是降低系统磨损并提高能源效率的首选，而通过行动成本正规化可能会损害探索。我们的工作旨在通过将离散的动作空间从粗糙控制到精细的控制分辨率来弥合这一绩效差距。我们利用脱钩Q学习的最新结果来扩展我们对高维作用空间的方法，直至DIM（A）= 38。我们的工作表明，自适应控制与价值分解相结合产生了简单的仅批评算法，这使得能够在连续的控制任务上具有出乎意料的强劲性能。关键字：连续控制； Q学习；价值分解；增长分辨率
![arxiv：2502.13968v1 [CS.CV] 2025年2月19日](/simg/4\427b7b28ebf40afac5ed028f1d4f69994522a259.webp)
arxiv：2502.13968v1 [CS.CV] 2025年2月19日
可分离的3D重建多个对象与多视图RGB图像 - 对两个对象之间的两个不同的3D形状互补，它们之间存在明确的分离，这是一个很少研究的问题。这是由于沿着物体相互作用边界的严重相互阻塞和歧义而引起的。本文涉及设置并引入了一种新的神经无限方法，该方法可以重建两个进行密切相互作用的对象的几何形状和外观，同时既避免表面相互作用又避免表面相互作用，并避免了观察到的场景的新型新颖视图合成。该框架是可以端到端的，可以使用新颖的α混合正规化来监督，并确保即使在极端的过程中，这两个几何形状也可以很好地分开。我们的重建方法是无标记的，可以应用于刚性和清晰的对象。我们介绍了一个新的数据集，该数据集由人与物体之间的紧密相互作用组成，并在人类表演武术的两个场景中进行评估。实验确认
费萨拉巴德农业大学
NCGE 项目于 2022 年 12 月 3 日在国家报刊上发表，题为“DAWN”和“NAWA- E-WAQT”，编号为 IPL-12570，截止日期为 2023 年 1 月 6 日，无需重新申请。但是，他们可以在规定的期限内根据需要更新任何信息。一般条件 1. 申请人应向 MCB 银行、农业大学、费萨拉巴德分行（代码 1688）的账户号 0720930181002449（标题为“晚间费用账户”）支付工作申请处理费 @ 500/-（不可退还），该账户名为“晚间费用账户”，费萨拉巴德农业大学，从该国任何 MCB 分行的信用单上注明职位名称，并上传上述链接中的存款单。 2. 已在任何政府或其他组织就职的人员应通过适当渠道提交申请。 3. 经验是指取得该职位所需的基本资格后获得的经验。 4. 仅考虑 HEC 认可的大学/机构的学位。 5. 所有职位均以项目为基础，不接受正规化申请。
一项关于集成大语模型与智能机器人的调查
摘要。仅摄像机的鸟类视图（BEV）在3D空间中表现出巨大的环境感知潜力。但是，大多数存在的研究都是根据监督设置进行的，该设置在处理各种新数据时无法扩展得很好。无监督的域自适应BEV，从各种未标记的目标数据中有效学习，却尚未探索。在这项工作中，我们设计了da-bev，这是第一个域名摄像机仅BEV框架，该框架通过利用图像视图的互补性质和BEV功能来解决域自适应BEV挑战。da-bev将查询的想法介绍到域适应框架中，以从图像视图和BEV功能得出有用的信息。它由两个基于查询的设计组成，即基于查询的对抗学习（QAL）和基于查询的自我训练（QST），它们利用图像视图功能或BEV功能来正规化对方的适应。广泛的实验表明，DA-BEV在多个数据集和任务（例如3D对象检测和3D场景分割）中旨在达到上级自适应BEV感知性能。
持续强化学习
尽管近年来对持续学习（CL）的兴趣日益增强，但继续加强学习（CRL）仍然是一项艰巨的任务，因为深层神经网络必须从维持旧任务表现的新任务中从每个从未见过的新任务中推断出适当的行动。为了解决此问题，一些CRL算法使用基于正则化的方法来限制常规CL中使用的权重和基于重播的方法。但是，它需要花费大量时间来学习，因为它需要大量的基于重播和具有复杂正则化项的内存。在本文中，我们提出了一个简单的框架，用于保留相关顺序任务之间的知识fmal，即MAP注意力丢失。我们的方法利用模型的一般CNN，可以很好地执行所有顺序任务，并且注意机制用于提取基本特征进行传输。另外，FMAL同时使用正规化方法和基于重播的方法，例如现有的CRL方法。但是，学习所需的记忆量要小得多，正则化的项相对简单。我们使用最先进的算法评估FMAL。实验结果表明，我们的方法以较高的奖励超过这些基准。
经合组织经济调查：墨西哥 2024 年
5.2.4. 低收入家庭获得住房信贷的机会有限 88 5.2.5. 城市开发用地不足以满足高需求 88 5.2.6. 由于城市大规模扩张，许多房屋位置不佳 90 5.3. 墨西哥的新住房政策 93 5.4. 推广优质、可负担的住房 96 5.4.1. 将公共支出重新用于住房 96 5.4.2. 改善低收入家庭和非正规工人的信贷渠道 99 5.4.3. 扩大租赁市场 100 5.4.4. 加强正规化，避免形成非正规住区 106 5.5. 解决城市扩张问题 108 5.5.1. 加强住房和城市政策协调 108 5.5.2. 解决城市扩张和空置住房问题 110 5.6.改善城市交通 114 5.6.1. 加强公共交通系统 114 5.6.2. 重新关注交通项目的联邦资金 116 5.6.3. 更好地协调交通和城市发展规划 117 参考文献 120
MV – MR：自我...
摘要：我们提出了一种基于多视图和多代表（MV – MR）的自我监督学习和知识蒸馏的新方法。MV-MR是基于从增强和非增强视图中可学习的嵌入之间依赖性的最大化，从增强视图中可学习的嵌入与从非杰出视图中的多个非可学习的表示之间最大化依赖性。我们表明，所提出的方法可用于有效的自我监督分类和模型不合时宜的知识蒸馏。与其他自我监督技术不同，我们的方法不使用任何对比度学习，聚类或停止梯度。MV – MR是一个通用框架，允许通过将图像多代表作为正规化器的图像使用，将约束纳入学习嵌入。所提出的方法用于知识蒸馏。MV – MR在线性评估设置中提供了STL10和CIFAR20数据集的最先进的自我监督性能。我们表明，使用基于剪辑模型的拟议知识蒸馏预测的低复杂性RESNET50模型可实现STL10和CIFAR100数据集的最新性能。