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通过撒哈拉以南非洲的镜头实现零饥饿和环境可持续性的挑战和创新
摘要到2030年实现零饥饿通常会引起政策制定者之间的环境保护或可持续社会发展问题，这是由于整个非洲大陆的农业生产加剧的环境足迹。亚撒哈拉非洲（SSA）拥有一个快速生长的人群之一，在现在至2050年之间，全球增长的一半以上。现在的挑战在于为不断增长的人群提供给有限的可用资源施加压力。到2030年，小规模农民的农业生产力翻了一番（SDG 2.3）仍然是一项艰巨的任务，对于研究人员和政策制定者来说，在整个非洲大陆上，现在非常依赖食品进口。剥削未开发的大量土地资源用于农业生产构成了对可持续性的威胁。但是，由于对非洲大陆的未来生产力有直接影响，因此不能排除全球变暖的挑战。预计的气候变化主要影响较贫穷的国家，还通过增加洪水和干旱的极端疾病和天气来对食品系统进行试验。问题尚未回答有关到2030年需要实现非洲零饥饿的哪些权衡和协同作用的问题。这个概要分解了具有如此庞大的农业生产潜力的大陆如何可持续地导航以实现零饥饿，自给自足和出口前景，同时保护环境和自然资源的冲突，以实现如此庞大的农业生产潜力的冲突和协同作用。明显的新技术部署特别高级生物技术工具对于到2030年实现零饥饿至关重要。整个非洲的适应需求广泛，包括机构，社会，物理和基础设施需求，生态系统服务和环境需求以及财务和能力不确定的影响。
全玻璃元表激光光学元件，用于镜头，防反射和波动板
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Trulaser -Excelente Custo-Benefícioem corte a激光器。
镜头或防护玻璃是否受到污染？飞溅会污染CO 2机器的焦点镜头。镜头监视您的镜头，并在必要时关闭梁。好处：仅需在必要时对镜头清洁时间进行简短的停车时间，并且在真正必要的情况下只需要更换保护玻璃。在线验证保护性玻璃状态可确保您始终知道固态激光器的保护玻璃的状况，并且可以保持一致的质量。
采用行为科学镜头来改善FCDO技术和创新投资的影响：投资组合评论
已经建立了外国，英联邦和发展办公室（FCDO）研究调试中心（RCC），以有效地委托和管理研究，以增强FCDO的发展和外交政策的影响。由国际影响评估计划（3IE），伯明翰大学以及英国无与伦比的财团和全球研究伙伴领导，RCC旨在在FCDO的关键优先领域委托不同类型的高质量研究。将使用严格且强大的研究方法和质量标准来实施由RCC委托进行的所有FCDO资助的研发（R＆D）投资。这些研发标准包括满足Frascati定义要求以及FCDO的研究评估和监测活动的道德指南。1 RCC正在与FCDO的技术和创新部门（TIU）团队合作（请参阅附件1）。
生命，死亡和自我：通过人体可塑性和合成生物的镜头观察的原始认知的基本问题
认知研究的核心是能够指定做出决策并拥有记忆和偏好的主题。但是，所有实际认知剂均由部分（例如由细胞制成的大脑）制成。将许多活跃亚基的整合到更大范围内出现的连贯自我中是进化认知科学的基本问题之一。典型的生物模型系统，无论是基础还是高级，都具有静态的解剖结构，该结构掩盖了心身关系的重要意义。生物工程的最新进展现在使得在细胞，器官和整个生物体水平组装，拆卸和重组生物结构成为可能。再生生物学和受控的嵌合主义表明，完整，“标准”，进化的动物体的认知研究只是一个狭窄的狭窄切片，这是一个更大且尚未尚未探索的现实的狭窄片段：具有生物学形式的动态形态的令人难以置信的可塑性，这些形式的动态形态具有内部和支持多样性认知类型的生物形式。在新颖的配置中生产生物体的能力清楚地表明，传统概念，例如身体，有机体，遗传谱系，死亡和记忆并不像通常认为的那样完善，并且需要进行大量修订来考虑可能的生活领域。在这里，我回顾了实验生物学的引人入胜的例子，说明了划界体和认知自我的边界是流体的，提供了一个机会，可以增强有关进化如何利用物理力对多尺度认知的探索。©2020 Elsevier Inc.保留所有权利。发育（墓前）生物电性对身体的动态控制和身体形式的动态控制如何演变为复杂的认知能力。最重要的是，具有行为能力e的功能性生物机构E合成生命机器的开发为大大扩展了我们对所有可能的物质实现的认知起源和能力的理解，尤其是那些从头开始的认知能力，尤其是那些没有长期的进化历史的匹配行为计划与Bodyplan匹配的人。通过新的，建造的生活形式的视角查看基本问题，不仅在基本的进化生物学和认知科学方面都会产生各种影响，而且在大脑的再生医学和人工智能中也会产生各种影响。
一种结合 AI 和 SFM 算法的匹配移动方法，用于历史电影镜头
关键词：物体检测、神经网络、摄像机跟踪、摄影测量、文化遗产、度量质量评估 摘要：寻找适合摄影测量的材料是文化遗产记录的关键部分。摄影测量可用于生成经过度量认证的 3D 模型。当文化遗产丢失时，历史电影镜头档案中包含的材料对于记录特别有用。在本研究中，提出了一种创新的匹配移动方法，旨在利用人工智能和 SfM 算法来识别从电影镜头中提取的出现丢失古迹的帧，这些帧适合用摄影测量处理以进行 3D 重建。首先，通过训练物体检测神经网络对视频中的文化遗产进行识别和跟踪。然后，使用包含古迹的边界框的坐标自动提取检测到的帧。通过仅选择从同一场景的多个角度拍摄的照片并分析边界框位置随时间的变化来识别相机运动。需要进一步检查材料以仅选择序列并消除来自不同历史时期的单帧和图像。在此过程之后，仅自动选择正确的帧并用摄影测量法处理，并评估获得的 3D 模型的质量。本研究中实验的方法代表了文化遗产领域的一种强大工具，因为它可以自动选择适合摄影测量的材料。此外，它提供了可以扩展到其他领域的重要见解。
通过肯·威尔伯（Ken Wilber）的整体理论的镜头对AI治理进行系统化
我们将肯·威尔伯（Ken Wilber）的整体理论应用于AI治理，证明了其在当前多方面的AI治理景观中系统化多种方法的能力。通过分析道德考虑，技术标准，文化叙事和监管框架，通过整体理论的四个象限，我们为治理需求提供了全面的观点。这种方法将AI治理与人类价值观，心理健康，文化规范和强大的监管标准保持一致。整体理论对互连的个人和集体经验的重视探讨了与AI相关问题的更深层方面。此外，我们建议将整体理论用作文献评论的方法，以克服在AI治理的传统评论中经常看到的分散的理解。
光学I
1-1简介。1-2光的特性。 1-3折射率。 1-4光路。 1-5的光速。 1-6个阴影。 1-7光的波长。 1-8电磁频谱。 1-9可见区域。 1-10光的双重性质。 1-11 fermat原理2-平面表面的反射和折射2-1灯光射线2-2射线2-2平面表面的反射和折射2-3个临界角度和总内部反射2-4平行平行平板2-5刷新2-6 priST折射2-6最小偏移角度2-7分散2-7分散2-8次彩虹。 3-球形表面上的反射和折射3-1标志3-2符号3-2反射和球形表面的折射3-3镜3-4镜3-4侧面和纵向放大倍率3-5焦点和焦距3-6 3-6虚拟图像3-7高斯公式的虚拟图像3-7衍生。 4-镜头4.1镜头术语4.2薄镜头4.3焦点和焦距4.4偶联点4.5图像跟踪4.6镜头制造商方程4.7薄镜的高斯公式4.8放大倍率4.9镜头的功率4.9镜头4.10镜头4.10复合镜头和等效的厚度厚4.11厚4.11厚4.11。1-2光的特性。1-3折射率。1-4光路。1-5的光速。1-6个阴影。1-7光的波长。1-8电磁频谱。1-9可见区域。1-10光的双重性质。 1-11 fermat原理2-平面表面的反射和折射2-1灯光射线2-2射线2-2平面表面的反射和折射2-3个临界角度和总内部反射2-4平行平行平板2-5刷新2-6 priST折射2-6最小偏移角度2-7分散2-7分散2-8次彩虹。 3-球形表面上的反射和折射3-1标志3-2符号3-2反射和球形表面的折射3-3镜3-4镜3-4侧面和纵向放大倍率3-5焦点和焦距3-6 3-6虚拟图像3-7高斯公式的虚拟图像3-7衍生。 4-镜头4.1镜头术语4.2薄镜头4.3焦点和焦距4.4偶联点4.5图像跟踪4.6镜头制造商方程4.7薄镜的高斯公式4.8放大倍率4.9镜头的功率4.9镜头4.10镜头4.10复合镜头和等效的厚度厚4.11厚4.11厚4.11。1-10光的双重性质。1-11 fermat原理2-平面表面的反射和折射2-1灯光射线2-2射线2-2平面表面的反射和折射2-3个临界角度和总内部反射2-4平行平行平板2-5刷新2-6 priST折射2-6最小偏移角度2-7分散2-7分散2-8次彩虹。3-球形表面上的反射和折射3-1标志3-2符号3-2反射和球形表面的折射3-3镜3-4镜3-4侧面和纵向放大倍率3-5焦点和焦距3-6 3-6虚拟图像3-7高斯公式的虚拟图像3-7衍生。4-镜头4.1镜头术语4.2薄镜头4.3焦点和焦距4.4偶联点4.5图像跟踪4.6镜头制造商方程4.7薄镜的高斯公式4.8放大倍率4.9镜头的功率4.9镜头4.10镜头4.10复合镜头和等效的厚度厚4.11厚4.11厚4.11。
人工智能时代的光学设计
80 年代初期，D. Dilworth 就提出了他对人工智能在镜头设计中的看法 [1]。他谈到了当时他的公司采用的两种主要方法。第一种是“自然语言界面”，第二种是将人工智能用作专家系统。第一种方法与我们实际的人工智能概念相去甚远，但第二种方法在某种程度上是软件通过研究专家设计的镜头来制定规则，从而“学习”光学的一种手段。他认识到人工智能是所谓的“处女地”，因为没有人研究过人工智能在镜头设计中的潜力。90 年代，镜头设计的趋势是全局优化和遗传算法 [2,3,4]。Dilworth 改进了他的“专家系统”，今天我们可以将其看作是一种不同的人工智能应用 [5]。人工智能在镜头设计中的想法不再受到关注。在 2002 年的 IODC 会议上，香农做了一个关于“镜头设计五十年”的演讲；我们现在知道了什么是当时不知道的？’[6]。我从手稿中摘录了以下句子：“未来的进步可能需要在设计程序中构建更多基础知识。未来的镜头设计程序需要纳入学习和教学功能。设计程序应该成为知识的宝库，以及一套工具。”香农看到设计程序可以做更多的事情，这也许就是未来。因此在接下来的十年里，该领域出现了新的应用，第一个是计算成像 [7] ，其次是新型表面，包括泽尔尼克和自由曲面等等。这些新的镜头设计趋势需要镜头设计师尚未完全掌握的额外技能。因此，为了有效地使用它，镜头设计师需要一些帮助。这就是为什么 (也许) 最早的 AI 应用之一是关于自由曲面的 [8] 。这么多年来，我们可以肯定，从镜头设计的角度来看，如果 AI 能够做到以下几点，它就会很有用：
乳糖仿形的酵母菌含有高脂肪酸积累的酵母菌，未经靶向的生物镜头
抽象的生物探测可以发现具有有趣的生态特征和有价值的生物技术特征的新酵母菌菌株和物种，例如将不同的碳源从工业侧转化为生物蛋白酶UCT的能力。在这项研究中，我们在热带西非进行了未靶向的酵母菌生物镜头，收集了1,996株分离株，并在70种不同的环境中确定了它们的生长。该系列包含许多分离株，具有吸收几种具有成本效益且可持续的碳和氮源的潜力，但我们专注于含有203种能够生长在乳糖上的菌株的特征，乳糖是乳制品的主要碳源，这是乳制品行业丰富的侧流奶酪乳清中的主要碳源。通过内部转录的间隔测序对乳糖映射菌株，我们从腹部和基本肌菌群中鉴定了30种不同的酵母菌物种，以前没有证明其中有一些在乳糖上生长，有些是新物种的候选者。观察到的生长和细胞外乳糖酶活性的生长和比率差异表明，酵母菌使用一系列不同的策略来代谢乳糖。值得注意的是，几种基质菌酵母，包括apiotirichum mycotoxinivorans，Papiliotrema laurentii和Moesziomyces natararcitus，积累了多达40％的细胞干重的脂质，证明它们可以将乳糖转化为重大生物含量的生物产物。