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World File Search System融合度
重新检查核融合在可再生能源中的作用...
融合能量通常被视为满足世界能源需求的长期解决方案。但是，即使解决了关键的研究挑战，工程师和材料科学仍然对融合发电厂的特征构成显着限制。同时，到2050年，全球能源网络必须过渡到低碳源，以防止气候变化的最严重影响。我们回顾了影响Fusion未来轨迹的三个因素：（1）可再生能源价格的偏低下降，（2）可再生能源的可再生能源及其对未来能源网格的含义，以及（3）中级核废物作为融合产品的最新主张。在我们的前提下的情况下，我们发现，尽管仍然有明确的动机来开发融合发电厂，但这种动机可能会削弱，因为它们可用。我们还得出结论，大多数当前的融合反应堆设计没有考虑到这些因素，并且为了提高市场渗透率，Fusion Research应该考虑放松的核废料设计标准，原材料可用性限制和脉冲操作的负载跟踪设计。
人工智能中的伦理：平衡创新与责任
摘要：随着人工智能 (AI) 技术在各个领域的融合度越来越高，其开发和应用中的道德考量变得至关重要。本文深入探讨了人工智能复杂的道德格局，解决了偏见、透明度、隐私和问责制等重大挑战。它探讨了这些问题如何在人工智能系统中体现及其对社会的影响，同时还评估了旨在缓解这些道德问题的当前策略，包括监管框架、道德准则和人工智能设计的最佳实践。通过全面分析这些挑战和提出的解决方案，本文旨在为负责任的人工智能发展的持续讨论做出贡献，强调需要在技术进步和道德诚信之间取得平衡。
BEN 3102 – 设计研讨会 C 事件 – 重塑城市开放空间 单元协调员：Sarah Scheiber 博士 导师：Sarah Scheiber 博士、Antoine G 先生
在马耳他，国家环境政策（NEP）（GoM，国家环境政策，2012）1 和环境与发展战略计划（SPED）（GoM，环境与发展战略计划，2015）都明确指出需要走向可持续发展。SPED 认为，人口密度的增加“在某些地区不同程度地表现出了许多负面影响，影响了街景和公共开放空间的质量、社会和社区设施，增加了交通流量，影响了居住舒适度和总体环境维护”。此外，城市绿地供应量低不利于健康的生活方式。交通拥堵、行人安全、空气和噪音污染等因素降低了生活舒适度和质量。这导致社区内社会融合度逐渐下降。
ESG——美国州级私人资本和金融机构的发展
HB 3 要求“遵守金融机构法”的金融机构提供此项证明。因此，在 2023 年，主流观点认为它仅适用于州特许金融机构。但是，HB 989 对此进行了修改，称金融机构“如第 655.005 节所定义”。这被定义为“州或联邦储蓄或储蓄协会、银行、储蓄银行、信托公司、国际银行机构、国际银行公司、国际分支机构、国际代表处、国际行政办事处、国际信托实体、国际信托公司代表处、合格有限服务附属机构、信用合作社或根据《联邦储备法》第 25 节、12 USC ss. 601 et seq. 运营的协议公司或根据《联邦储备法》第 25(a) 节、12 USC ss. 611 et seq. 组织的 Edge Act 公司。”
通过LIDAR-CAME融合在自动驾驶中检测3D对象检测
自主驾驶（AD）技术的快速进步显着强调了准确可靠的感知系统的发展，尤其是对于3D对象检测。本论文的重点是通过利用激光摄像机融合来增强自主驾驶中的3D对象。主要目的是开发一个可靠的系统，该系统将激光雷达的精确距离测量能力与相机信息提供的丰富上下文信息集成在一起，从而提高在多样化和动态驱动环境中对象检测的准确性和可靠性。本研究的目标包括开发传感器融合的系统，实施深度学习模型来处理融合数据以及通过实验验证所提出的方法。采用了预训练的Yolov5模型来检测相机捕获的2D图像中的对象。然后使用LiDAR数据将检测到的对象投影到3D空间中，该数据已同步并与相机数据校准。融合过程涉及将LIDAR点云转换为2D图像平面，以将深度信息与检测到的对象相关联，从而促进准确的3D对象。结果表明，整合LiDAR和相机数据可改善3D对象检测的效果。评估过程，其中包括将估计深度与实际测量结果进行比较，显示出最小的差异，从而证明了系统的高准确性和可靠性。本文通过在3D对象检测中提供了经过验证的IMELAIMEN-IMELAIMENT系统，从而有助于自动驾驶的领域。这些发现强调了传感器融合在增强自动驾驶汽车中感知系统的鲁棒性和准确性方面的重要性。未来的工作可能会集中在不利的天气条件下改善系统的绩效，集成其他传感器，例如雷达等其他传感器，并探索更先进的深度学习模型，以进一步推动自主驾驶技术的capabilies。
poifusion：多模式3D对象通过融合在兴趣点上检测
查询为动态3D框，并根据每个查询框生成一组POI。POI是代表3D对象并扮演基本单元在多模式融合中的角色的关键。具体来说，我们将POIS投射到每种模态的视图中，以通过动态融合块在每个POI上集成相应的功能并集成了每个POI的多模态特征。此外，从同一查询框中得出的POI的特征共同汇总到查询功能。我们的方法可以防止视图转换引起的信息损失，并消除了计算密集型的全球关注，从而使多模式3D对象检测器更适用。我们对Nuscenes和Ar-Goversy2数据集进行了广泛的实验，以评估我们的方法。明显地说，所提出的方法在两个数据集上实现了最先进的结果，没有任何铃铛和窃窃私语，即，nscenes上的74.9％NDS和73.4％的地图，Argoverse2上的31.6％CD和40.6％的地图。该代码将在https：// djiajunustc提供。github.io/projects/poifusion。
Uniqus Consultech 在 B 轮融资中筹得 1000 万美元
Uniqus 联合创始人兼首席执行官 Jamil Khatri 表示：“我们很高兴看到客户、人才和更广泛的生态系统对 Uniqus 的价值主张做出了非常积极的响应，这使我们能够在短时间内扩大规模。我们的客户一直鼓励我们探索相邻的解决方案，高素质人才也向我们提供新的能力。本轮融资将使我们能够扩大解决方案组合、探索新市场并进一步加快我们的增长计划。”
通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
简报一：乌克兰战争对全球粮食、能源和金融系统的影响
14 本研究通过与全球商品和金融市场的贸易联系，衡量发展中国家在乌克兰战争冲击下的具体暴露程度。这些指标并非试图根据各国更广泛的、预先存在的脆弱性指标对各国进行分类。一些国家可能总体上非常脆弱——例如，由于极端贫困率较高——但与此同时，如果它们与世界经济的融合程度较低，则受这场危机的影响较小。例如，就所使用的能源指标而言，最终能源消费中使用生物质较多的国家在本研究中暴露程度相对较低 15 暴露程度使用六个指标进行衡量，每个维度两个指标分别对应食品、能源和金融。每个维度的暴露程度使用阈值计算，测量范围从 1 到 3，其中 1 代表暴露程度最小，3 代表暴露程度最大
使用Kalman滤波器中的传感器融合在自动驾驶汽车中
期待，我们建议对高级传感器技术和融合算法进行进一步研究，以增强自动驾驶汽车的感知能力。此外，人工智能和机器学习技术的集成可以基于融合的传感器数据来实现更智能的决策过程。用于评估传感器融合算法的标准化协议和基准对于确保不同自主驾驶平台之间的互操作性和可靠性至关重要，这需要研究人员，行业利益相关者和监管机构之间的协作努力。总而言之，我们的研究通过利用传感器融合技术与卡尔曼过滤方法结合使用传感器融合技术来为更安全，更高效，更可靠的自主运输系统奠定基础。