YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021
我们将 YOLO 检测器切换到无锚方式，并采用其他高级检测技术，即解耦头和领先的标签分配策略 SimOTA，以在大型数据集上实现最先进的结果模型规模范围：对于只有 0.91M 参数和 1.08G FLOPs 的 YOLO-Nano，我们在 COCO 上获得了 25.3% 的 AP，比 NanoDet 高出 1.8% AP；对于业界使用最广泛的检测器之一 YOLOv3，我们对其进行了提升在 COCO 上达到 47.3% AP，比当前最佳实践高出 3.0% AP；对于参数量与 YOLOv4-CSP、YOLOv5-L 大致相同的 YOLOX-L，我们在 COCO 上以 68.9 FPS 的速度实现了
Range-Based ("Candlestick") Volatility Estimation Slides
解读蜡烛图：波动率的 OK 估计量论文作者：J. Li, D. Wang 和 Q. Zhang(LWZ)讨论者：F.X. Diebold金融计量经济学会2002 年 2 月 21 日 解读蜡烛图：波动率的 OK 估计量论文作者：J. Li, D. Wang 和 Q. Zhang(LWZ)讨论者：F.X. Diebold金融计量经济学会2002 年 2 月 21 日（***）考虑不同的标题……经典传统：芝加哥大学，《商业杂志》，Al Madansky，......n 与现代宏观/BC 现在预测相关的 CLI、CCI 分析（Zarnowitz、Neftci 等）n 与现代金融波动率现在预测相关的基
摘要：休斯顿船舶航道是美国最繁忙的深吃水航道之一，随着时间的推移，必须能够容纳更大的船舶尺寸。加尔维斯顿美国陆军工程区 (SWG) 要求美国陆军工程师研究与开发中心、海岸和水力学实验室对休斯顿航道沿线的拟议修改进行水动力和沉积物建模。建模结果对于为盐度和沉积物输送分析以及船舶模拟研究提供数据是必要的。SWG 提供了一个项目替代方案，包括航道加宽、加深和缓和河道。经过初步分析，需要在休斯顿船舶航道的海湾部分增加两个航道宽度进行测试。本报告中介绍了这些额外河道宽度的结果。该模型显示，由于该项目考虑对河道进行修改，盐度不会发生显着变化。盐度变化为千分之二或更少。纳入本项目时潮汐棱柱增加小于2%，潮汐
为您的机器人项目选择正确的 ROS2 版本可能会令人困惑。在这篇文章中，我们将帮助您做出决定。ROS2 Foxy：Foxy 于 2020 年发布，2023 年 5 月后将不再受官方支持。但是，它仍然是一个稳定的版本，拥有大量支持。但是，由于新项目正在转向最新版本 Humble，您可能会发现未来对 Foxy 的支持会减少。需要注意的一件重要事情是 Foxy 可以安装在 Ubuntu 20.04 上，但不能安装在其他操作系统上。如果您使用的是 NVIDIA Orin SOM，则需要使用 Foxy，直到 2023 年第三季度发布 Jetpack 6，这将增加对 Ubuntu 22.04 的支持。RO
ELEDIA Precision Farming: how AI supports Farmers and saves Water
在2017年的报告“可持续食品和农业水”的报告中，联合国粮食和农业组织（FAO）指出，平均而言，农业平均占全球淡水撤离的70％。世界上只有0.003％的水是“淡水资源”，实际上可以使用更小的部分，可用于饮酒，卫生，[…]
ELEDIA Precision Farming: how AI supports Farmers and saves Water
联合国粮食及农业组织 (FAO) 在 2017 年的《可持续粮食和农业用水》报告中指出，农业平均占全球淡水取水量的 70%。世界上只有 0.003% 的水是“淡水资源”，实际上可供饮用、卫生、[…] 使用的淡水资源就更少了
How to get better when you can't get better
最近流传的一个梗是飞行员在家工作：虽然我现在不能驾驶飞机，但幸运的是，我在航空公司的职位足够高，因此能够避免被停职。相反，我坐在家里，等待长时间的候补，拿着工资，加快速度等待。如果航空公司的航班增加，我可能会被叫去执行一些航班，然后又被加回来。对于 4 月和 5 月，我估计这种情况发生的可能性约为 0.01%。和许多人一样，我在处理这些额外的时间方面非常成功，也非常失败。休假至少两个月的问题之一是，很容易说“呃，我明天再做”，因为现在日历上有很多明天。我已经浪费了很多时间，因为“我只在 Hulu 上看一集”变成了五集。尽管如此，我也能够赶上一些“我有一天会抽出时间去做”的事情。其中一件事就是阅
[Google Cloud] Setup Instructions for FastAI 2018 Deep Learning Course - Open source library
在我之前的博客文章之后，我在线观看了 Jeremy Howard 的 FastAI 深度学习讲座。这是 2018 年深度学习版课程的链接 - 它完全免费，并且通过“实践”深入概念细节，提供了对实用深度学习的深刻见解。该课程的 FastAI 库是在 Pytorch 之上构建的，并提供了一个很好的顶级 API，可在几分钟内开始创建您的深度学习模型！设置库很困难，因为它依赖于不同的软件包版本，并且由于更新构建它的软件包而导致损坏。我将列出我为启动和运行它而遵循的设置。1. 按照 Medium.com 上的指南在 Google Cloud 上设置 Google 计算单元2. 我遇到的问题是 curl
Everything's Significant When You Have Lots of Data
嗯......其实不然！表面上看起来是这样，但那是因为你可能使用了完全不恰当的衡量标准来衡量什么是（统计上）显著的，什么不是。我在之前的一篇文章中谈到了这个问题，我说：“Granger（1998 年、2003 年）提醒我们，如果样本量足够大，那么几乎不可能不拒绝任何假设。因此，如果样本非常大，并且回归模型中估计系数相关的 p 值约为 0.10 甚至 0.05，那么这真是个坏消息。当样本量达到数千甚至更大时，我们需要更小的 p 值，然后我们才会对“统计上显著”的结果感到兴奋。”这个一般性观点，即我们选择的显著性水平应该随着样本量的增加而降低，大多数统计学家和计量经济学家都非常理解。 （例如，参见
首先阅读此书，该纸是由库克和萨克特（Cook and Sackett）改编的：示例1：相对于对照组，针对轻度高血压患者，该治疗在未来五年内将中风的绝对风险降低了0.006。对于中度高血压的患者，该治疗将其降低了0.08。 [假设在其他地方适当地定义了“温和”和“中等”的高血压。
Income inequality associated with higher risk of hospital readmission
Peter Lindenauer（第一作者），Harlan Krumholz（最后一位作者）和同事在BMJ中发表了一篇新文章，发现65岁以上的Medicare受益人的30天医院再入院与收入不平等正相关。下面的关键数字显示了30天的再入院的风险比率和95％的置信区间，与暴露于0.05增加[…]与医院再入院风险相关的后收入不平等首先出现在偶然的经济学家上。
Most preventable medical errors do not result in a paid claim
Paid physician malpractice claims for adverse events in 2009 (from Bishop, Ryan & Casalino in this week’s JAMA): Inpatient 4910 Outpatient 4448 Both 966 Total 10,739 By way of comparison (my calculations): Incidence Number of US hospitals 5,795 <1 per hospital/year Number of admissions 37,479,709 0.
2008 年 12 月，美国经济净损失了 85,000 个工作岗位。失业率维持在 10.0% 不变。2010 年 1 月就业日一文首先出现在 Keith Hennessey 上。
Thanks for Taking Care of Soldiers
2008 年陆军紧急救援数字不言而喻。今年 Aca,!a,,cs 筹款活动筹集了 292,120.03 美元，超过了 225,000 美元的目标，这令 AER 官员 Kristi Foster 感到惊讶。Aca,!A“这是我第七年这样做，每年...
陆军 NASCAR 车手马克·马丁 (Mark Martin) 在最后 27 圈中领先 26 圈，然后在 2 月 18 日佛罗里达州代托纳海滩举行的代托纳 500 大赛终点线被凯文·哈维克 (Kevin Harvick) 超越。哈维克的领先优势为 0.020 秒。
Press briefing - Agriculture and Fisheries Council of 24 June 2024
Press briefing ahead of the upcoming Agriculture and Fisheries Council will take place on 19 June 2024 at 10.00.
ベトナム経済：24年4-6月期の成長率は前年同期比6.93％増～輸出と観光業の回復により７四半期ぶりの高成長に
2024年4-6月实际GDP增速较去年同期增长6.93%1（上期：同比增长5.87%），远超市场预期2（增长6.00%）与同期相比）（图1）。 从分行业增速看，采矿业、制造业、建筑业环比增长8.55%，高于上季度的6.47%（图1）。支柱制造业增速10.04%（同比增长7.21%）。此外，电力和燃气行业继续保持两位数增长，增长14.15%（上期：12.30%）。另一方面，采矿业下滑9.06%（环比下降5.34%），建筑业放缓至7.07%（环比增长7.68%）。占GDP比重超过40%的服务业环比增长7.06%，高于上季度的6.20%。从服务业细分看，交通运输仓储业（增长11.51%）、住宿/餐饮
