卫星遥感为地面和航空测绘的挑战提供了有效的补救措施,这些挑战以前阻碍了对全球海草范围的定量评估。商业卫星平台提供精细的空间分辨率,这是不均匀海草生态系统的一个重要考虑因素。目前,没有用于商业数据图像处理的一致协议,限制了可重复性和跨空间和时间的比较。此外,商业卫星传感器的辐射性能尚未根据沿海水域特有的黑暗和多变目标进行评估。本研究比较了来自两颗商业卫星的数据产品:DigitalGlobe 的 WorldView-2 和 Planet 的 RapidEye。每个平台都在美国佛罗里达州圣约瑟夫湾获得了一个场景,对应于 2010 年 11 月的实地活动。开发了一种可重复的处理方案,将各公司提供的基本产品图像转换为可用于各种科学应用的可分析数据。将卫星获得的表面反射与现场测量值进行了比较。WorldView-2 图像在沿海蓝色和蓝色光谱带中表现出高度不一致,长期预测过高。RapidEye 表现出比 WorldView-2 更好的一致性,但在所有光谱带上都略微预测过高。使用深度卷积神经网络将图像分为深水、陆地、水下沙地、海草和潮间带类别。将分类结果与从照片解释的航空影像中得出的海草图进行了比较。这项研究首次对 WorldView-2 和 RapidEye 在沿海系统上进行了辐射测量评估,揭示了 WorldView-2 较短波长中固有的校准问题。尽管分辨率不同,但两个平台都显示出与空中估计值高达 97% 的一致性。因此,WorldView-2 中的校准问题似乎不会干扰分类准确性,但如果估计生物量可能会有问题。这里开发的图像处理程序为 WorldView-2 和 RapidEye 图像提供了可重复的工作流程,该流程已在另外两个沿海系统中进行了测试。随着更多传感器的出现,这种方法可能会变得独立于平台。
流程技术缩放和硬件体系结构专门研究大大增加了对芯片设计空间利用的需求,同时优化了功率,性能和区域。Hammer是一种开源的可重复使用的物理设计(PD)流量生成器,可通过使用模块化软件体系结构在设计,工具和工艺特定于技术方面的问题之间实施分离来减少设计工作并增加可移植性。在这项工作中,我们概述了Hammer的结构,并强调了最新的扩展,这些扩展既支持物理芯片设计师和硬件架构师,以评估其提议的设计的优点和可行性。这是通过集成更多工具和过程技术(某些开源)以及设计师驱动的流台阶生成器的开发来实现的。对基于RISC-V的芯片范围从130nm降至12nm不等的过程技术中的芯片设计的评估表明,锤子生成的流如何可重复使用,并且可以对多样化应用进行有效优化。
摘要 伦理、法律和社会方面 (ELSA) 起源于第四个欧洲研究框架计划 (1994),而负责任的研究和创新 (RRI) 则源于 2010 年的欧盟研究议程。ELSA 在欧洲资助计划和研究中再次受到关注。这就引发了一个问题:这两种社会责任方法有何关联,是否有可能协调一致。有必要评估 ELSA 和 RRI 之间的关系/重叠,因为如果新的 ELSA 研究不与 RRI 研究中已有的文献相结合,就有可能重新发明轮子。这会带来不必要的额外官僚主义、研究议程的重新制定、额外投资和过多的框架需要实施,而且 ELSA 研究没有利用 RRI 中开发的研究成果。本文评估了 ELSA 和 RRI 之间的分歧、互补和协调。
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1 波罗的海人工智能与神经技术中心,伊曼纽尔康德波罗的海联邦大学,236016 加里宁格勒,俄罗斯;s.kurkin@innopolis.ru (SAK);v.maksimenko@innopolis.ru (VAM);a.hramov@innopolis.ru (AEH) 2 伊诺波利斯大学机器人与机电一体化组件技术中心,420500 伊诺波利斯,俄罗斯; alexander.pisarchik@ctb.upm.es 3 下诺夫哥罗德罗巴切夫斯基国立大学神经技术系,603022 下诺夫哥罗德,俄罗斯 4 萨拉托夫国立医科大学心脏病学研究所创新心脏病信息技术系,410012 萨拉托夫,俄罗斯 5 马德里理工大学生物医学技术中心,波苏埃洛德阿拉尔孔,28223 马德里,西班牙 * 通信地址:plo@sstu.ru † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
我们对学习算法感兴趣,该算法可在单个卖家面对单个策略性买家的重复情境标价拍卖中优化收益。在我们的设定中,买家最大化其预期累积折现盈余,并且假设他对商品的估价是 ad 维情境(特征)向量的固定函数。我们引入了一种新颖的确定性学习算法,该算法基于二分法的思想,策略遗憾上界为 O(log 2 T)。与之前的研究不同,我们的算法不需要对情境信息的分布做出任何假设,并且遗憾保证适用于任何特征向量的实现(对抗性上界)。为了构建我们的算法,我们非平凡地采用了积分几何技术来对抗买家策略性,并改进了惩罚技巧以在情境拍卖中发挥作用。
动机:结构化串联重复蛋白质(Strps)构成以重复性结构基序为特征的串联重复的子类。这些蛋白质表现出不同的二级结构,形成了重复的第三级排列,通常会导致大分子组件。尽管序列高度可变,但STP可以执行重要和多样的生物学功能,并保持一致的结构,并具有可变数量的重复单元。随着蛋白质结构预测方法的出现,现已公开可用的数百万个蛋白质的3D模型。但是,由于缺乏准确性和较长的执行时间,因此使用当前的最新工具对Strp的自动检测仍然具有挑战性,从而阻碍了他们在大型数据集上的应用。在大多数情况下,手动策展仍然是检测和分类strp的最准确的方法,使其对注释数百万个结构不切实际。
通过TA-1,DOE打算为在商业化早期(例如,中小型设施和中期设施)的DAC开发人员提供资金来创建主机站点或基础设施访问平台(IAP)。这些IAP将为DAC开发人员提供一个建造和操作设施的场所,并访问共享的后再生后CO 2条件调节过程,例如脱水,去除氧气和压缩。此外,预计IAP将提供对制造DAC设施可行的其他关键要素的访问权限,即1)1)清洁能源和2)CO 2左右,例如地质存储,增强的石油回收率,集成到碳基于碳的转换过程中,或者在有价值的产品中使用co co co co co co co co co co co co co co co co co co co co cosectia cosectia的co cosectia和co a的co coce co,或者是其他模式的2 co的2 co cocy和其他型号很高。
摘要。联盟游戏是合作的模式,在该模型中,Selfer -Sher -Fiment必须组成群体(联盟)以最大程度地提高其效用。在这些模型中,通常假定联盟的效用是固定和已知的。由于这些假设在许多应用中都不是现实的,因此有些工作通过考虑重复的随机联盟游戏来解决此问题。在这样的游戏中,代理商反复组成联盟,并观察其实用性后验,以更新他们的知识。但是,通常认为代理具有贪婪的行为:它们始终在给定时间步骤中构成他们估计的最佳联盟。在本文中,我们研究了其他策略(行为)是否允许代理商探索未经评估的联盟的策略。为此,我们提出了一个重复的随机联盟游戏的模型,其中代理使用神经网络来估计联盟的效用。我们比较了不同的探索策略,并且我们表明,由于联盟游戏的结构,尽管基于事实探索的策略可以更好地估算公用事业,但贪婪的策略还是最好的。
摘要研究和验证量子力学基础与一般相对论之间的联系将需要极灵敏的量子实验。为了最终洞悉这一引人入胜的物理领域,迟早会在太空中实现专门的实验成为必要。量子技术,尤其是量子记忆,正在提供新颖的方法,以达到确定的实验结果,因为它们的高级发展状态得到了数十年的进步。将量子状态存储长时间的时间将使研究天文基准的铃铛测试,以提高测量精度以研究引力对量子系统的重力影响,或者启用量子传感器和时钟的分布式网络。我们在这里促进了为空间中基本物理学开发量子记忆的情况,并讨论了不同的实验以及潜在的量子记忆平台及其性能。