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World File Search System碳热图
图标的能源效率和碳足迹 -
•大气动力学，对流为5个示踪剂•辐射（“ ecrad”）•云覆盖•湍流•饱和调节•graupel Microphysics•大气从初始状态旋转•1天模拟；各种分辨率，合奏填充1个机柜
使用能量热图的深度学习 NILM 方法
能源分解通过一个测量整个家庭用电需求的仪表来估计每个电器的用电量。与侵入式负荷监测相比，NILM（非侵入式负荷监测）成本低、易于部署且灵活。在本文中，我们提出了一种新方法，即 IMG-NILM，该方法利用卷积神经网络 (CNN) 分解以图像表示的电力数据。IMG-NILM 不是采用传统的将电力数据作为时间序列处理的方法，而是将时间序列转换为热图，将较高的电力读数描绘为“更热”的颜色。然后，CNN 使用图像表示从聚合数据中检测电器的特征。IMG-NILM 稳健而灵活，在各种类型的电器上均具有一致的性能；包括单一状态和多种状态。它在单个房屋的 UK-Dale 数据集上实现了高达 93% 的测试准确率，其中存在大量电器。在从不同房屋收集电力数据的更具挑战性的环境中，IMG-NILM 也达到了 85% 的非常好的平均准确率。
碳捕获、利用和
图表目录 图 1 选定地区使用天然气生产氢气的成本 ...................................................................................... 2 图 2 甲烷热解技术的主要参与者 .............................................................................................. 5 图 3 美国 M/s Monolith Materials 公司开发的甲烷热解工艺图形表示 ............................................................................................. 6 图 4 碳氢化合物热转化过程中碳颗粒形成的时间顺序 ............................................................................................. 9 图 5 不同形式碳的全球市场规模和单位销售价格 ............................................................................................. 10 图 6 通过满足各种形式碳需求来生产氢气的潜力 ............................................................................. 10 图 7 炭黑销售价格对小规模等离子体净氢成本的敏感性 ............................................................................. 11 11 图 8 世界甲烷热解技术发展时间轴 ...................................................................................................... 14 图 9 美国内布拉斯加州 Monolith Materials 公司的商业化规模设施 Olive Creek1（OC1） ................................................................................................................................ 15 图 10 巴斯夫公司甲烷热解技术商业化之路 ............................................................................................................. 16 图 11 TNO 公司甲烷热解技术商业化计划 ............................................................................................................. 16 图 12 Hazer 工艺示意图 ............................................................................................................................. 17
多孔碳基热介质的烧蚀实验...
当样品返回舱进入地球大气层时，舱前会产生强烈的冲击波，舱体会受到严重的气动加热。烧蚀方法是保护舱体免受加热的有效热保护方法。未来，舱体预计会更大，再入速度也会更快。因此，舱体将受到更严重的气动加热。在本实验中，使用孔径不同的多孔碳（5 μm、10 μm 和 25 μm）和浸渍氰基丙烯酸酯的多孔碳作为试件。结果发现，不同试件的磨损时间和磨损行为存在差异。此外，通过使用自动位置控制系统进行实验，计算出有效烧蚀热，该系统可以检测试件的尖端并将其控制到目标位置。浸渍氰基丙烯酸酯（5 μm）的多孔碳的有效烧蚀热约为 2.8 MJ/kg。
220 T 胸腺嘧啶胸腺嘧啶的缩写。 T cell T细胞在成熟过程中 ...
thermophile 嗜热生物 适应高温如温泉、海底排热口及室内热 水管的生物体。能在高达 50 ℃的温度下 生长的一大类细菌、真菌和简单动植物 体；嗜热生物可在高于 50 ℃的环境下生 长繁殖。根据最适生长温度可将嗜热生 物划分为简单嗜热生物( 50-65 ℃)，嗜热 生物( 65-85 ℃)，极嗜热生物( >85 ℃)。 见： 中温生物 ( mesophile )， 嗜冷生物 ( psychrophile )。
动态吸引的热图回归视频中的人姿势估计
我们提出了一种解决视频中2D人姿势估计的方法。视频中人类姿势估计的问题与估计静态图像中的人类姿势不同，因为视频包含大量相关信息。因此，我们投资了如何通过一系列视频框架来利用人体运动的信息来估算视频中的人类姿势。为此，我们引入了一种新型的热图回归方法，我们称之为运动吸引的热图恢复。我们的方法计算相邻帧的关节关键点中的运动向量。然后，我们签署了一种新的热图样式，我们称之为运动意识到的热图，以反映每个关节点的运动不确定性。与传统的热图不同，我们的运动吸引热图不仅考虑了当前的关节位置，而且还考虑了关节如何随时间移动。此外，我们引入了一个模拟且有效的框架，旨在将运动信息置于热图回归中。我们评估了在Posetrack（2018，21）和Sub-JHMDB数据集上的运动感知热图回归。我们的结果证明，拟议的运动吸引热图可显着提高视频中Human姿势估计的精度，尤其是在Challenging方案中，例如像体育游戏镜头一样具有实质性人类动作的视频。（代码和相关材料可在https://github.com/ songinpyo/mtpose中获得。）
使用LLMS通过Grad-CAM热图解释AI生成的ART分类
摘要AI生成的媒体的扩散，尤其是在艺术方面，引发了人们的兴趣创建与原始和AI生成的艺术品之间的模型。但是，了解为什么这些模型做出某些决策仍然是一个重大挑战。本文通过使用Grad-CAM来生成模型焦点区域的视觉解释，并结合大型语言模型（LLMS）来提供自然语言描述，从而增强了基于视觉变压器的分类模型的解释性。我们通过使用它们来生成用于艺术品分类的Grad-CAM可视化的文本说明，评估了三个尖端的LLM：Llava-下一个，指令Blip和Kosmos-2。通过定量和定性分析，我们发现，尽管指令blip和kosmos-2在生成的描述和视觉内容之间达到了更高的相似性得分，但llava-next提供了更具洞察力和连贯的解释，尤其是对于AI生成的艺术。这项研究证明了LLM在复杂的图像分类任务中提高AI决策的解释性的潜力，有助于弥合模型决策与人类理解之间的差距。
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8