行动识别旨在理解人类行为并预测每个行动的标签。最近,Vision Transformer(VIT)在动作识别方面取得了出色的性能,该识别对视频中的空间和时间索引上的长序列进行了建模。完全连接的自我发言层是香草变压器的基本密钥。但是,视觉变压器模型的冗余体系结构忽略了视频框架贴片的局部性,这涉及非信息令牌,并可能导致计算复杂性的提高。为了解决此问题,我们提出了一个基于注意的视频视觉变压器(𝑘 -Vivit)网络以进行动作识别。我们对视频视觉变压器(Vivit)而不是原始的自我注意力采用𝑘 -NN的注意,这可以优化训练过程并忽略输入序列中无关或嘈杂的令牌。我们在UCF101和HMDB51数据集上进行实验,以验证我们的模型的有效性。实验结果表明,与这些动作识别数据集中的几个最新模型相比,所提出的Vivit具有优越的精度。
深度学习与自动定理证明相结合的最新进展主要集中在将逻辑公式表示为深度学习系统的输入。特别是,人们对采用结构感知神经方法来处理逻辑表达式的底层图形表示的兴趣日益浓厚。虽然基于图形的方法比字符和标记级方法更有效,但它们通常会做出表示权衡,从而限制其捕获输入的关键结构属性的能力。在这项工作中,我们提出了一种嵌入逻辑公式的新方法,旨在克服先前方法的表示限制。我们的架构适用于不同表达能力的逻辑;例如,一阶和高阶逻辑。我们在两个标准数据集上评估了我们的方法,并表明所提出的架构在前提选择和证明步骤分类方面都实现了最先进的性能。
1. 封堵、修复和回收废弃井 2. 识别和描述未记录的废弃井 3. 根据公共健康/安全、潜在环境危害和其他土地使用优先事项等因素对废弃井进行排名 4. 在公共网站上提供信息 5. 测量和跟踪 – • 与废弃井相关的甲烷和其他气体的排放 • 地下水或地表水的污染 6. 修复土壤并恢复因废弃井及相关管道、设施和基础设施的存在而退化的本地物种栖息地 7. 修复废弃井附近的土地并退化或拆除相关管道、设施和基础设施 8. 识别并解决废弃井对有色人种社区、低收入社区以及部落和土著社区造成的任何不成比例的不利人类健康或环境影响
•从2021 - 2022年开始,SDA授予了其他13项针对原型的交易授权协议,以将Tranche 1运输层和Tranche 1跟踪层付诸实践。此外,SDA为PWSA实验测试台(下一个)和Tranche 1演示和实验系统(T1DES)颁发了固定价格奖励。
变异自动编码器(VAE)[19,41]是一个人口,深,潜伏的模型(DLVM),这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择,并且对模型的性能具有很强的冲突,例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是,VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此,我们提出了一个统计公式,以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中,我们在潜在空间中使用层次先验,使用编码数据估算潜在轴的方差,该数据标识了相关的潜在维度。为此,我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验,使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器(ARD-VAE)1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果(例如FID得分和分离分析分析)的疗效。
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要求 (7 A):计划应提供对本州(包括印第安部落管辖的任何地理区域)青少年犯罪问题以及青少年犯罪控制和犯罪预防需求(包括教育需求)的分析,提供将提供的服务的描述,以及绩效目标和优先事项的描述,包括具体说明计划如何满足已确定的青少年犯罪问题(包括加入犯罪团伙)以及本州青少年司法和犯罪预防需求(包括教育需求)。提供一份简短的叙述,描述犯罪分析的结果,并指出您所在州的青少年犯罪问题和犯罪预防需求,或说明犯罪分析和结果在最近的三年计划中的哪些页面。对于适用的州,包括印第安部落管辖的任何地理区域。
在这项工作中,提出,开发,实施和测试,用于分析具有损害启动和进化的可变角度拖曳复合板的自适应丽兹模型。使用一阶剪切变形理论表示板运动学表示,而在给定负载步骤处的板平衡方程是通过最小化结构势能来获得的。本构行为是在连续损伤力学框架内建模的。尤其是通过在拉伸或压缩载荷中定义与纤维和矩阵相关的不可逆伤害指数来跟踪损害的启动和演变。然后,通过假设能量最小化中主要运动学变量的多项式RITZ近似来获得离散方程。初步测试表明,该方法作为单域方法的应用如何引起有问题的虚假效应的出现,这与吉布斯人伪像有关,因为所选的多项式基础无法代表损害定位。因此,提出了一种自适应多域技术来规避此类问题,该问题已通过基准测试成功验证。最终,提出了有关在渐进式载荷下具有损害演变的可变角度拖放板的原始结果。
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不同基因组片段的差异性积累是具有节段基因组的病毒的共同特征。宿主内基因组片段积累的可重复和特定模式被称为“基因组公式”。有人推测和一些实验支持基因组公式通过拷贝数变异调节基因表达发挥功能性作用。然而,基因组公式调控机制尚未确定。在本研究中,我们调查了八分体纳米病毒蚕豆坏死矮化病毒 (FBNSV) 的基因组公式是否由作用于单个片段而不是病毒种群水平的过程调控。我们使用叶片渗透系统来表明 FBNSV 的两个积累最多的基因组片段在蚕豆组织中比其他片段具有更大的内在积累能力。然而,作用于单个片段水平的过程不足以产生基因组公式,这表明涉及作用于超片段水平的其他机制。事实上,在系统性感染过程中,具有重要功能的片段的缺失会极大地改变其他片段的相对频率,这表明基因组公式是片段组的一个属性。总之,这些结果表明,FBNSV 基因组公式是由一个复杂的过程形成的,该过程在单个片段和片段组水平上起作用。