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促进视图记录的共享
11。吉尔吉斯斯坦根据《巴黎协议》提出了其NDC目标，该目标于2021年更新，该目标旨在将排放量无条件地减少到2025年，到2020年，到2030年将排放量减少16.6％，而到2030年，排放量将其与“惯例”的场景和条件为3.6％相比，到2030年，将排放量减少了16.0％，并以2025％的价格与33.6％相比。 设想。Kyrgyzstan presented key policies and measures for achieving its NDC target, including the NDC Implementation Plan and its draft Long-term Strategy for Carbon Neutrality by 2050, and key measures for each sector, such as measures relating to energy efficiency in buildings, renewable energy, the phasing out of hydrofluorocarbons and perfluorocarbons, and the introduction of more productive cattle breeds.
2025卡尔顿大学本科视图
可访问且包容性的校园的一些支持我们多元化社区的中心和计划包括土著支持和社区参与中心；性侵犯支持服务；种族化和国际学生的经验（崛起）；妇女的学习，倡导和支持中心；卡尔顿残疾意识中心；灵性中心；和穆斯林祈祷室。
模式与符号：90年代的视图
通过模式的网络，没有一个单一的，中心的逻辑表示，需要链接感知和行动 - 世界的表示是其所有部分表示之间的关系模式。现在，我们可以回到立场的主张（c），即认知科学是根据相互作用的模式（或模式实例）的词汇进行的，然后在某些情况下，神经科学可能会接受以神经网络来解释这些模式的特性的任务。即使认知科学本身（与AI不同）可能会放弃解释如何实施模式的责任，但它仍然必须（就像固定金属翼的柔软羽毛翼与僵硬的金属翼不同，至少是基于代表数百个同时活跃的人类大脑功能的模式。但是，由Newell，Shaw和Simon（1959）或Newell的书中发起的一般问题解决方案（GPS）传统中没有什么，它详细着眼于分布式处理，更不用说神经学数据来约束计算的不同部分可能位于大脑部分的不同部分中。重点并不是所有良好的认知科学（更不用说所有AI）都必须是认知神经科学。相反，认知科学的一般框架必须包括认知神经科学。实际上，鉴于科学知识的当前状态，任何当前的认知系统架构级模型都必须是异质的，因为某些模式可以通过详细的神经电路进行建模，有些模式可以与大脑区域有关，而少数几个详细信息是众所周知的，而另一些则代表了有关功能组成部分的基本数据，而这些杂物却无用或不可约束Neural neural neural neural neural neural neural neural neural。
2025加拿大滑铁卢视图
1。集思广益的其他彼此排斥的状态。有很多可能性，但是有些常见的答案可能是打开或关闭的轻开关，一枚硬币价值5美分，10美分等，或者，如果Schrödinger在您的班上，则一只猫还活着或死了。2。拿一个垂直偏振器并透过它。将第二个偏振器在90°旋转，然后将其放在第一个偏振器的前面。垂直偏振器从水平偏振器中传出多少光？无。由于极化器的技术局限性，可能会看到一些蓝光。3。水平和垂直极化是相互排斥的吗？为什么或为什么不？他们是！如果波浪垂直振荡，它没有任何水平成分，并且所有光都被阻塞。换句话说，如果光线垂直，则绝对不是水平的。4。是垂直和对角线（45°）互斥的极化吗？您可以实验测试吗？不，他们不是。当我们将两个极化器相距45°时，一些光线会通过，证实对角线极化具有一定的垂直成分。5。除水平以外，是否有垂直状态相互排斥的两极分化状态？编号所有其他角度至少让一些灯光透过。6。您能找到一个互斥45°极化状态的状态吗？使用极化器测试您的预测。是的，-45°状态。7。我们可以通过一起浏览 +45°和-45°偏振器，并指出没有光线通过。您能想到其他彼此相互排斥的国家集合吗？任何两个垂直极化都是互斥的。如果您在类中讨论了循环极化，例如在3D电影的背景下，左手和右圆极化也是相互排斥的。圆形极化的完整讨论超出了该活动的范围。
经济状况2020-21：宏观视图
如第1卷第1章所示，在大流行开始时实施的强烈锁定 - 当印度只有100例确认的案件 - 以多种方式表征了印度的独特反应。首先，政策响应是由流行病学和经济研究的发现驱动的。具体而言，该政策面临着关于大流行的潜在传播的巨大不确定性，该政策在Hansen and Sargent（2001）中实施了诺贝尔·普雷尔（Nobel-Pribe）的胜利研究，该研究建议在最坏情况下以最小化损失的方式进行一项政策。面临着空前的大流行，人类生命的丧失捕捉到了这种最坏的情况。此外，流行病学研究强调了最初，严格封锁的重要性，尤其是在一个在社会疏远方面遇到困难的国家。因此，印度的政策人道反应集中在拯救人类的生命上，他认识到，最初，严格的封锁的短期痛苦将导致挽救的生命和经济复苏的节奏，这将导致长期的收益。由于最初封锁的因果影响，已挽救的生命得分以及所见的V形经济复苏 - 对印度大胆的证词表示了长期痛苦的长期收益。
视图：老年人脆弱的性别差异
在过去的几十年中，Humans的平均预期寿命显着增加[1]。然而，这种增加与老年人的脆弱性增加相连[2]。衰老过程可能会影响大多数人的整个身体，从而导致生理，身体和认知能力下降[3]。脆弱反映了对压力源的脆弱性的增加，并缩短了没有疾病的时间（健康跨度），而寿命则是指寿命（寿命）。值得注意的是，女性通常比男性生活，但还经历了更短的健康跨度[4,5]。跨越一系列无法控制和可控因素的多个因素可能导致男女之间观察到的生活和健康跨度的差异。在我们的评论[6]中，我们彻底评估了有关老年人脆弱性差异的潜在原因的可用文献。
实现不完整的多视图学习
摘要 - 在多视图环境中，由于观察过程的限制，它将产生缺失的观察结果。最新的表示学习方法难以通过简单地填充缺少的视图数据或通过推断现有观点中的一致表示来固定来探索完整信息。为了解决这个问题，我们提出了一个深层生成模型，以学习完整的生成潜在表示，即完整的多视图变化自动编码器（CMVAE），该模型由由高斯分布的混合物表示的完整潜伏变量产生多个视图的生成。因此，缺失的视图可以完全以潜在变量为特征，并通过估计其后验分布来解决。因此，引入了一种新颖的变分下限，以将视图不变信息整合到后推理中，以增强学习潜在的表示的凝固性。挖掘了视图之间的固有相关性，以寻求跨视图的通用性，而导致视图丢失的信息则通过视图权重达到坚固性来融合。基准实验结果在聚类，分类和跨视图图像生成任务中证明了CMVAE的优势，而时间的复杂性和参数灵敏度分析则说明了效率和鲁棒性。此外，应用于生物启发性数据的应用例证其实际意义。
基于稀疏视图计算机断层扫描
摘要提出了一种新的稀疏 - 视图计算机断层扫描重建方法，该方法利用了变压器网络的恢复能力，特别是基于Swin Transformer的图像重建网络SWINIR。我们的方法包括三个关键块：通过线性插值来提高采样，使用两者中深度学习的初始重建以及残留的细化。测试了两个架构：一个长期的架构，该结构在残留细化块的两个域中使用神经网络，而在正式结构域中仅使用网络的网络进行了简短。用swinir和u-net测试了每种方法，从而产生了四种变体，所有这些方法在PSNR和SSIM方面都优于FBP和SIRT（例如FBP和SIRT）。使用Swinir的短体系结构取得了最佳结果，其训练和计算时间小于基于Swinir的长架构，但比两个基于U-NET的变体都大。
微生物基因组的三种视图
局部重复是在小区域内发生的对称元素的出现（以100 bp为单位）。所有四种局部重复都可以参与特殊的DNA结构的形成 - 最著名的是十字形，可以通过倒重复序列形成。镜面重复序列可以形成非常不同的结构：分子内三链DNA，也称为triplex DNA和H-DNA [8]。加上三链部分，Triplex DNA还由一个单链部分组成，可以与另一个DNA混合；这被认为是同性重组的可能机制[21]。也存在与直接重复序列相关的特殊DNA结构，并且也存在重复的重复。直接重复可以形成所谓的滑动链DNA（S-DNA），这可能会导致框架移动muta-
