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印度阴影咖啡系统的碳库存和生态系统益处：对生物多样性和气候弹性的影响
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2025; 9（1）：444-451 www.biochemjournal.com收到：16-10-2024接受：22-11-2024 Rudragouda中央咖啡研究所，咖啡研究站，Chikkamagaluru，印度Girijesh GK GK GK GK GK Agronomy，咖啡馆研究站印度卡纳塔克邦Chikkamagaluru，Devagiri GM农艺学和园艺科学系，Shivamogga，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，VEERANNA HK Agronomy系，农业学院，Keladi Shivappa Nayaka Nayaka Nayaka University shivamogga，Karnonataka，India Nagakaappa aDrrrrryor fromagapapa Keladi Shivappa Nayaka农业，印度卡纳塔克邦，Dinesh Kumar M.凯拉迪·西瓦帕·纳亚卡（Keladi Shivappa nayaka nayaka somshekarguda patil Central Central Central Central Central Central Central Central Central Cearten Station）农业学院，Chikkamagaluru
量子引力对贝尔不等式的阴影
本研究深入探讨了量子力学算子在量子引力背景下的有效性，并认识到了对它们进行推广的潜在需求。主要目标是研究这些推广对量子力学中固有的非局域性的影响，例如贝尔不等式。此外，本研究还仔细研究了在已建立的贝尔不等式框架中引入非零最小长度的后果。这些发现对我们从理论上理解量子力学和引力之间错综复杂的相互作用做出了重要贡献。此外，本研究还探讨了量子引力对贝尔不等式的影响及其在量子技术中的实际应用，特别是在设备独立协议、量子密钥分发和量子随机性生成领域。
2001 年 9 月 11 日阴影下的时尚、政治和战争 2001 年 9 月 11 日阴影下的时尚、政治和战争
2001 年 9 月 11 日阴影下的时尚、政治和战争 2001 年 9 月 11 日阴影下的时尚、政治和战争
冲突阴影下的贸易政策：双重用途案例......
政策制定者越来越多地使用贸易手段来解决国家安全问题。本文研究两用产品（如半导体或无人机等既有军用又有民用用途的产品）的最优政策。我们首先通过实证研究证明，两用产品的监管和贸易流动会随着安全环境的变化而变化。为了构建国家安全外部性，我们将军事采购引入多国一般均衡网络模型，并在国家福利函数中添加军事竞赛。在一个简单的两国案例中，最优出口税取决于商品的军事中心性和扭曲中心性之间的权衡。军事中心性是经过网络调整的对外国军队的销售份额；扭曲中心性反映了迂回进口导致的国内经济税收错配。利用美国国防采购数据，我们通过用进口需求弹性衡量美国封闭经济军事中心性，构建了从零到一的商品军事使用衡量标准。我们的衡量标准有效地评估了贸易流中的政策限制和军事内容。为了量化消费-安全权衡的宏观经济规模，我们将模型校准为潜在的中美冲突。对赢得冲突概率的价值的显示偏好估计等于美国年度GDP的2.5倍。
战争阴影下的 2024 年以色列劳动力市场
陶布中心是一家位于耶路撒冷的独立、无党派的社会经济研究机构，对以色列的社会经济状况进行高质量、公正的研究。该中心向公共政策领域的领先政策制定者和广大公众提供广泛的社会和宏观经济视角。该中心的专业工作人员及其跨学科政策项目工作人员，包括来自学术界的杰出研究人员和政策领域的领先专家，在国家公共议程的社会经济领域开展研究并制定基于证据的政策选择。该中心通过直接交流、积极的出版物计划、会议和以色列国内外的其他活动向政策制定者和公众提供长期战略分析和政策选择。
极化指导的无面膜阴影去除
阴影是一种脱离图像质量并降低下游视觉算法的性能的现象。尽管当前的图像删除方法已经取得了有希望的进度，但其中许多需要外部获得的阴影掩码作为输入数据的必要部分，这不仅引入了额外的工作量，而且还会导致由于面具的不准确性而导致阴影边界附近退化的性能。其中一些不需要阴影面具，但是，他们需要多种恢复亮度和颜色信息的恢复，以及保留阴影区域内的质地和结构信息而没有外部线索，这会带来高度不良的性感，并使易于制品的结果。在本文中，我们提出了第一个pol arization引导的图像sha dow re moval解决方案的pol-noss，以较少的伪影以无面膜的方式去除阴影。具体来说，它由一条两阶段的管道组成，可以重新设置不适当的状态，并为管道量身定制的神经网络，以抑制工件。实验结果表明，我们的pol-share在合成图像和现实世界图像上都达到了最先进的性能。
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
ANN在部分阴影条件下优化了DA-ST
收到：2024年8月8日修订：2024年9月10日接受：08年10月8日发布：2024年10月30日摘要-3D打印使用计算机辅助设计和分层来创建三维对象。许多研究人员正在探索3D打印的不同材料。其中一种途径是由于其可生物降解性和更好的机械性能，用聚合物材料加强天然纤维。这项研究的主要目标是探索使用融合沉积建模（FDM）的香蕉纤维与聚乳酸（PLA）进行3D打印的使用。本文研究了天然纤维增强对机械特性的影响，此外，还研究了FDM过程变量（例如喷嘴尺寸，填充图案，层厚度和喷嘴温度）对机械性能的影响。为了确定这些过程因子的重要性，使用方差分析（ANOVA），并使用Taguchi L16来设计实验。在这项研究中，为了执行机械拉伸测试和弯曲测试，根据ASTM标准从香蕉纤维/PLA生物复合材料印刷样品。用0.8毫米喷嘴尺寸，立方填充图案，0.3毫米厚度（200°C）打印的项目显示弯曲强度，拉伸强度，拉伸模量和弯曲强度的最大值。在3D制造的复合测试样品中，3％的香蕉纤维组成显示最大模量为985 MPa，最大弯曲强度最大为151 MPa，最大32 MPa抗拉力强度和最大2452 MPA MPA弯曲模量。断裂表面的SEM显微照片显示界面粘结和纤维拉出。
使用 Matchgate 阴影评估量子经典量子蒙特卡罗算法
高精度地解决分子和固体的电子结构问题是量子化学和凝聚态物理学中的一大挑战。量子计算机的迅速出现和发展为系统地解决这一问题提供了一条有希望的途径。最近的研究[Huggins 等人，Nature (London) 603, 416 (2022)]提出了一种混合量子-经典量子蒙特卡罗 (QC-QMC) 算法，使用 Clifford 阴影来确定费米子哈密顿量的基态。与纯经典方法相比，这种方法表现出固有的噪声弹性和提高精度的潜力。然而，使用 Clifford 阴影会带来指数级增长的后处理成本。在这项工作中，我们研究了一种改进的 QC-QMC 方案，该方案利用最近开发的 Matchgate 阴影技术 [Commun. Math. Phys. 404, 629 (2023)]，消除了前面提到的指数瓶颈。我们从量子硬件上的实验中观察到，在 QC-QMC 中使用 Matchgate 阴影本质上具有抗噪性。我们表明，这种抗噪性比 Clifford 阴影的情况有更微妙的起源。然而，我们发现经典后处理虽然渐近高效，但即使是最小的化学系统也需要在数千个经典 CPU 上运行数小时，这对算法的可扩展性提出了重大挑战。
人类阴影和人类模仿
摘要：建立与人类具有类似形式的机器人的主要论点之一是，我们可以利用大量的人类数据进行培训。然而，由于人类感知和控制的复杂性，在形态和驱动中人类和人之间的身体差距挥之不去，并且缺乏针对类人形生物的数据管道来学习自主技能，因此，这样做在实践中仍然具有挑战性。在本文中，我们引入了一个用于类人动物的全栈系统，以从人类数据中学习运动和自主技能。我们首先使用现有的40小时人类运动数据集进行强化学习，以训练低级政策。此政策将转移到现实世界，并允许人形机器人仅使用RGB摄像机实时跟随人体运动，即阴影。通过阴影，人类操作员可以伸缩人形生物来收集全身数据，以学习现实世界中的不同任务。使用收集的数据，我们进行了监督的行为克隆以使用以自我为中心的视觉训练技能政策，从而使类人动物可以通过模仿人类技能来自主完成不同的任务。我们在定制的33-DOF 180厘米类人动物上演示了该系统，自主完成任务，例如佩戴鞋子站起来和行走，从仓库架上卸下对象，折叠运动衫，重新排列的物体，打字，并以60-100％的成功率迎接了最多40张示范的60-100％成功率。关键字：人形生物，全身控制，从人类数据中学习