特征关键词检索结果

关于自然和基于自然的特征的地标指南是一项国际努力

Landmark guidelines on natural and nature-based features is an international effort

大约四年前,一个由美国陆军工程兵团领导、目前包括来自全球 73 个组织的 189 名科学家、工程师和资源管理人员的团队聚集在一起,开始制定一套利用自然和基于自然的资源的国际准则特征。如今,该项目已接近完成,预计将于 2020 年发布《可持续沿海和河流系统自然和基于自然特征的使用指南》。该指南将为从业者提供有关概念化、规划、 NNBF 的设计、工程、施工和维护,以支持海岸、海湾和河口以及河流和淡水湖系统的恢复能力和减少洪水风险。

服务、健康、传统是布利斯堡陆军文职人员的特征

Service, fitness, heritage characterize Fort Bliss Army civilian

陆军部文职人员凭借其广泛的经验、知识和专业知识以及他们在社区中发挥的独特作用,确保了稳定性和连续性,从而使任务取得成功。

TensorFlow 特征列:以配方方式转换数据

TensorFlow feature columns: Transforming your data recipes-style

TensorFlow 特征列提供了有用的功能,可用于预处理分类数据和链接转换,例如分桶或特征交叉。从 R 中,我们以流行的“配方”风格使用它们,创建并随后完善特征规范。在这篇文章中,我们展示了如何使用特征规范释放认知资源并让您专注于真正想要完成的事情。更重要的是,由于其优雅,特征规范代码读起来很好,编写起来也很有趣。

优化的外骨骼考虑了主人的生理特征(+视频)

Оптимизированный экзоскелет учитывает физиологические особенности владельца (+видео)

柔软的可穿戴外骨骼必须与佩戴者同步行动。但每个人都有各自的运动特征,为个人用户调整机器人参数是一个劳动密集型且低效的过程。

Healthcare Triage:测试特征:该测试的准确性如何?

Healthcare Triage: Test Characteristics: How Accurate was that Test?

是的,我们做了一个关于敏感性和特异性的发作:阳性测试是否意味着您患有疾病?负面测试意味着您健康吗?不幸的是,这两个问题的答案不是确定的“是”。测试的良好程度取决于其敏感性和特异性。了解两者,以及为什么了解这些[…]后医疗保健分类:测试特征:该测试的准确性如何?首次出现在偶然的经济学家中。

在文本分类中使用特征选择方法

Using Feature Selection Methods in Text Classification

在文本分类中,特征选择是选择训练集术语的特定子集并仅在分类算法中使用它们的过程。特征选择过程发生在分类器训练之前。更新:Datumbox 机器学习框架现在是开源的,可以免费下载。检查 […]

不信任的十个特征

Ten characteristics of the untrustworthy

对于个人展览的以下每个特征,我对他/她失去了一点信任:永不承认,即使他不同意他不同意,即使是好主意也没有限制的机会,也不会对改善(过度防御性)的批评也不会调整对新的(可靠的(可信度)的经济学的批评,但第一个不合时宜的特征是,第一个不合时宜的特征是,这是一个不合时宜的,即使是限制的机会,也不会承认,也不会承认,即使是好主意也不会受到批评。

医院再入院反映了护理质量或患者特征?

Do hospital readmissions reflect care quality or patient characteristics?

根据《美国医学杂志》上发表的2000年研究(首席作者:科索夫克斯),答案都是。目的:确定对住院治疗的患者的早期外观外疗程是否与院内护理或患者的临床和人口统计学特征有关。主题和方法:我们进行了[…]医院再入院术反映了护理质量或患者特征吗?首次出现在偶然的经济学家中。

COVID-19 引发的多重工作的特征及其对幸福感的影响

Characteristics of Multiple Job Holdings Triggered by COVID-19 and Their Impact on Well-being

KAWAKAMI Atsushi(东洋大学)/ TSURU Kotaro(RIETI 教职研究员)/ KUME Koichi(东洋大学)

绿色贷款用户特征及绿色政策组合

Characteristics of Green Loan Users and the Green Policy Mix

Anna L. SOBIECH(科隆大学/圣安德鲁斯大学)/ UCHIDA HIROFUMI(神户大学)

从产业集中度看东京办公区特征——通过探索性空间分析发现办公需求“热点”

産業集積でみる東京オフィスエリアの特色-探索的空間解析によるオフィス需要の「ホットスポット」検出

■目录 1 - 简介 2 - 东京办公区的产业集中度特征 2-1.分析方法2-2.分析结果3-结论* 本文是根据2024年3月6日发布的《房地产投资报告》新增和修改的。近年来,东京各区正在进行许多大型办公楼开发项目。根据Sanko Estate的调查,去年(2023年)东京23区的一系列大型建筑竣工,包括Azabudai Hills Mori JP Tower和Toranomon Hills Station Tower,新增供应面积​​约26万日元到达坪。今年,该面积将暂时稳定在约15万坪,但明年计划进行高轮门户等大规模开发,新供应面积预计将再次达到约27万坪(图1)。随着写字楼的开发不断涌现

外部董事的心理特征:其对董事会监督以及建议和咨询服务的影响

Psychological Characteristics of Outside Directors: Their impact on board monitoring and advice and counsel provision

山野顺一(早稻田大学)/井口博(京都产业大学)/宫岛英明(RIETI 教员)

租赁与资本投资:租赁行业的技术特征

Lease and Capital Investments: A technological feature of the leasing industry

宫川大辅(早稻田大学)/ 矢冈正树(东京商工研究中心)/ 矢泽弘隆(三井住友金融租赁公司)/ 雪本真司(三井住友金融租赁公司)

搬迁企业特征:从区域振兴的视角

Characteristics of Relocated Firms: From the perspective of regional revitalization

伊藤正 (学习院大学)

说明的5种襟翼

The 5 Types of Flaps Explained

当涉及到飞行的复杂性时,飞机最不被忽视但令人难以置信的重要特征之一就是它的襟翼。这些不起眼的组件整齐地藏在翅膀下面,静静地发挥了魔力,帮助您登上天空,然后安全地触摸停机坪上。帖子首先出现在飞行员研究所上的5种襟翼。

dicehubert:用自我监督的学习目标蒸馏出休伯特

DiceHuBERT: Distilling HuBERT with a Self-Supervised Learning Objective

我们介绍了Dicehubert,这是一种用于压缩Hubert的知识蒸馏框架,Hubert是一种广泛使用的自我监督学习(SSL)的语音基础模型。与依赖于层次和学生模型之间的特征映射的现有蒸馏方法不同,Dicehubert通过直接用学生模型直接替换原始模型来利用Hubert的迭代自我鉴定机制。这种替代品允许使用与培训前使用相同的SSL目标对学生进行培训,从而消除了对其他模块或建筑约束的需求……

超级研究的前25年

The first 25 years of SuperAger research

西北医学的研究人员发现,“超级”具有出色的记忆和独特的脑特征,可能会延迟认知能力下降。超级探测研究的前25年首次出现在科学询问者上。

考古学家认为西班牙这个古老的遗址是教堂。实际上是犹太教堂吗?

Archaeologists Thought This Ancient Site in Spain Was a Church. Was It Actually a Synagogue?

一项新的研究研究了可能与犹太教相关的网站的工件和特征,尽管研究人员警告说需要更多的工作