XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特区
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
哥伦比亚特区糖尿病的负担
患有糖尿病的美国人的医疗费用大约是没有糖尿病费用的2.6倍。美国诊断糖尿病的总估计成本为2022年的4129亿美元，其中包括3066亿美元的直接医疗费用和1063亿美元的降低生产率，可归因于糖尿病。
参议员查尔斯·舒默（Charles Schumer）322哈特参议院办公室大厦。华盛顿特区20510参议员柯斯滕·吉利布兰（Kirsten Gillibrand）478罗素参议院办公室大厦。华盛顿特区
纽约州各地的树林，森林和开放空间占该州近65％的土地（1900万英亩），有200,000名私人所有者拥有75％的纽约森林，尺寸为10到数百英亩。另外500,000个私人所有者的木材尺寸为1到10英亩。所有领域都为所有纽约人享有并提供基本需求的经济和健康环境做出了巨大贡献：木材产品，食品供应，野生动植物栖息地，分水岭保留价值，碳固执等。纽约森林生产100亿美元的木制产品，为1600万人提供安全的供水，支持38亿美元的户外休闲经济体，并含有必需的野生动植物栖息地。
哥伦比亚特区公共服务委员会
2。in No.22328，委员会确定了更多详细信息，以评估使用时间（“ TOU”）对客户使用情况，网格约束和清洁能源技术的影响。委员会还指出，PEPCO拟议的高峰时间小时的理由不足，因此拒绝了Pepco的TOU提议。因此，委员会指示RDWG在命令审查和讨论拟议的费率结构之日起90天内召集，并在2025年7月31日之前向委员会提交报告，以确定共识和非共识项目。1
2025年9月15日至19日，华盛顿特区和虚拟
“美国的清洁能源部门创造了良好的工作；加强地方，地区和国民经济；并在与气候变化的斗争中保持着巨大的希望。该两党决议认识到清洁能源的重要性，并鼓励投资清洁，发射低的能源技术，以减少有害污染物，使地球比我们发现的更好。”
哥伦比亚特区公共服务委员会
1. 在第 21938 号命令中，哥伦比亚特区公共服务委员会 (“委员会”) 审查了《清洁能源法实施工作组》(“CEAIWG”) 关于为委员会制定标准化成本效益分析 (“BCA”) 框架的报告和建议。委员会采纳了 CEAIWG 的几项建议，并启动了该程序的两部分第 2 阶段。1 委员会认为，在第 2 阶段 A 部分，委员会将在委员会与其顾问签订合同之日起六个月内制定标准化社会成本测试 (“SCT”) 和总资源成本测试 (“TRC”) 框架。指示在第 2 阶段 B 部分进一步完善已开发的模型，即在委员会与其顾问签订合同之日起 12 个月内。2 委员会还命令，在第 2 阶段 A 部分制定 BCA 草案后，委员会将发布该草案征求公众意见。
德里-密拉特区域快速交通系统投资项目 - 第一部分：环境监测报告（2022 年 7 月至 12 月）（第 4 部分）
本环境监测报告为借款人的文件。本报告表达的观点不一定代表亚行董事会、管理层或员工的观点，并且可能只是初步观点。请注意亚行网站的“使用条款”部分。
人工智能简介 - 华盛顿特区
AI研究人员在创建高级AI系统无法轻易通过的测试方面面临着挑战，因为这些系统超过了传统的基准，甚至在各个学术领域都面临博士学位的挑战。为了解决这个问题，AI安全中心主任Dan Hendrycks与专家合作开发了“人类的最后考试”，该测试由3,000个极难的问题组成，这些问题涵盖了哲学，火箭工程和理论物理学等领域。旨在将AI系统推向其极限，这些问题是由顶级学者提出的，并通过两步过程进行了严格的完善。最初的结果表明，包括OpenAI，Google和人类系统在内的领先AI模型得分很差，最佳性能仅达到8.3％。但是，研究人员希望这些分数在不久的将来会显着提高，这可能使AI系统能够比人类专家更准确地回答跨学科的复杂问题。这一进步强调了AI的潜力，但专家警告说，这些测试未能捕获现实世界知识分子的非结构化，创造性和协作性质，例如研究和解决问题。该项目反映了人们对如何有效衡量AI能力及其对科学和技术等领域的更广泛含义的日益关注。