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社论：作为基于自然的解决方案的沿海旋转
1南丹麦大学生物学系，丹麦丹麦大学，2 SDU气候集群，南部丹麦大学，丹麦大学，丹麦，丹麦，3个Institut dessiments et siptass et limancers et la mer，Nantes Uniessite´，Isomer，Nantes，Nantes，法国，法国4 Ecomare，Cesam环境和海洋研究中心，港口，港口，港口，港口5雅典哈罗科皮奥大学，希腊卡利西亚，6地球信息科学与地球观察学院（ITC），特威特大学，埃斯切德大学，荷兰，荷兰第7系，纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市的诺德兰研究所的纽约市纽约市纽约市的纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市的纽约市纽约市纽约市纽约市，一家Espaces et Socie´te´s 6590 CNR，勒芒大学，法国勒芒
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
协同生物技术和自然农业 - 边境
世界经历了从饥荒时代到全球粮食生产时代的显着转变，该时代满足了成倍增长的人口。这种转变已经通过重要的农业革命实现，这是通过注入机械，工业和经济投入的强化为标志的农业。然而，农业的这种快速发展也导致了农药，肥料和灌溉等农业投入的扩散，这些投入引起了长期的环境危机。在过去的二十年中，我们目睹了农作物生产的高原，耕地损失以及气候条件下的急剧转变。这些挑战强调了迫切需要通过参与式方法来保护我们的全球下议院，尤其是环境，该方法涉及全球国家，无论其发展地位如何。为了实现农业可持续性的目标，必须采用多学科的方法来整合诸如生物学，工程，化学，经济学和社区发展等领域。在这方面的一项值得注意的举措是零预算自然农业，它强调了利用植物和动物产品的协同作用来增强作物的建立，建立土壤肥力并促进有益的微生物的增殖。最终目标是创建自我维持的农业生态系统。这篇评论倡导在自然农业中纳入生物技术工具，以环保的方式加快此类系统的动态。通过利用生物技术的力量，我们可以提高农业生态学的生产率，并产生大量的食物，饲料，饲料，纤维和营养素，以满足我们不断扩大的全球人群的需求。
解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。
大自然的海洋积极未来
- 通常 - 打算是一个破坏性的概念（当前趋势与转型） - 它并不是要替换强调避免和减轻对自然的伤害的保护行动，而不是一点！- 想法是超越这一点，避免伤害和增强自然 - 这个概念引起了很多关注并正在获得吸引力。- 在政策中，Kunming -Montreal全球生物多样性框架在2022年达成协议，其中包括其2030年的目标，即“停止和逆转生物多样性损失” - 私营部门对自然的影响和依赖性的认识越来越多，大约一半的全球GDP取决于自然。- 许多新兴框架-SBTN -TNFD
关于气候和自然的报告2023
Summa选择与与气候相关的财务披露（“ TCFD”）和与自然有关的财务披露（“ TNFD”）的框架工作组保持一致，以支持识别和管理气候和自然有关的风险和机会的工作。我们坚信，有关公司气候和性质相关的依赖性，影响，风险和机会的可靠数据，使市场参与者能够评估和将与自然有关的财务风险评估和整合到其决策过程中。因此，我们支持开发全球框架和工具，使管理气候和与自然有关的风险更容易，例如TCFD和TNFD框架，并根据最佳的市场实践透明地报告我们的气候和自然足迹。
什么是自然策略和自然转型计划？
2023 年 11 月，企业保护自然联盟及其合作伙伴发起了“现在为自然而战”的全球联合活动，旨在通过企业在平台上开发、发布和提交其自然战略来扩大和加快商业行动。《自然战略手册》有多种语言版本，基于评估、承诺、转变和披露 (ACT-D) 的高级商业行动。在生物多样性 COP16 上，GFANZ 和 TNFD 分别就净零过渡计划和自然过渡规划中的自然指导草案展开磋商。2024 年 11 月，世界自然基金会将发布一份关于自然过渡计划的宣传报告，概述制定可信的自然过渡计划和为欧盟监管做准备的可行和最佳实践步骤。2025 年 4 月，世界经济论坛将发布一份关于评估客户/投资组合公司的金融机构观点，其中包括最佳实践和案例研究。
用于自然光未校准光度立体成像
自然光未校准光度立体 (NaUPS) 减轻了传统未校准光度立体 (UPS) 方法中严格的环境和光线假设。然而，由于内在的不适定性和高维模糊性，解决 NaUPS 仍然是一个悬而未决的问题。现有工作对环境光和物体材质施加了强有力的假设，限制了更一般场景中的有效性。或者，一些方法利用复杂模型的监督学习，但缺乏可解释性，导致估计有偏差。在这项工作中，我们提出了自旋光未校准光度立体 (Spin-UP)，这是一种无监督方法，用于解决各种环境光和物体中的 NaUPS。所提出的方法使用一种新颖的设置，在可旋转的平台上捕获物体的图像，通过减少未知数来减轻 NaUPS 的不适定性，并提供可靠的先验来缓解 NaUPS 的模糊性。利用神经逆向渲染和所提出的训练策略，Spin-UP 可以以较低的计算成本恢复复杂自然光下的表面法线、环境光和各向同性反射率。实验表明，Spin-UP 优于其他监督/无监督 NaUPS 方法，并在合成和真实世界数据集上实现了最先进的性能。代码和数据可在 https://github.com/LMozart/CVPR2024-SpinUP 获得。
关于自然的陈述-Caixabank
我们投资的公司（由我们自己和代表第三方代表）着重于风险和机遇最大的部门和公司：我们将与公司客户和发言人分享银行对自然管理的期望，包括遵守国际标准和公约以保护大自然的材料和材料贡献，以及其材料的贡献，以及对大自然的材料贡献。我们的目标是鼓励他们确定和管理对自然的影响和依赖，并在这方面建立治理模型，战略和政策