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统一内在和外在校准... - KIT
配备足够传感器的无人驾驶飞行器 (UAV) 可在昂贵的大规模机载遥感和耗时的小规模地面测量之间实现新的应用。要执行这些应用，相机和激光扫描仪是很好的传感器组合，因为它们具有互补特性。要利用这种传感器组合，必须知道各个相机的内在参数和相对姿势以及相机和激光扫描仪的相对姿势。在本文中，我们提出了一种多相机系统和激光扫描仪统一内在和外在校准 (UCalMiCeL) 的方法。该方法的创新之处在于它是从单个相机到线激光扫描仪校准的扩展，它是一种统一的捆绑调整步骤，以确保对整个传感器系统进行最佳校准。我们使用通用相机模型，包括针孔、全向和鱼眼相机。对于我们的方法，激光扫描仪和每个相机必须共享一个联合视野，而各个相机的视野可能不相交。校准方法通过由两个鱼眼相机和一个线激光扫描仪组成的传感器系统进行测试，范围测量精度为 30 毫米。我们使用基于控制点的多相机系统附加校准方法定量评估相机之间的估计相对姿势，这些控制点由 mo
CleanSpace EX PAPR内在批准
II - 设备组：适用于地上爆炸性的气氛。 2G - 设备类别：地上爆炸性环境，涉及汽油，蒸气，雾气。 ex IB - 点火保护级别：内在安全性，高水平的保护。 适用于1＆2的区域。 IIB - 气体细分组：由乙烯代表。 包括IIA（丙烷）和I（甲烷）的较少的可燃组。 T4 - 温度类别：最大表面温度为135°C。 GB - 设备保护层：高，适用于地上爆炸环境中的区域1和2。II - 设备组：适用于地上爆炸性的气氛。2G - 设备类别：地上爆炸性环境，涉及汽油，蒸气，雾气。ex IB - 点火保护级别：内在安全性，高水平的保护。适用于1＆2的区域。IIB - 气体细分组：由乙烯代表。包括IIA（丙烷）和I（甲烷）的较少的可燃组。T4 - 温度类别：最大表面温度为135°C。GB - 设备保护层：高，适用于地上爆炸环境中的区域1和2。
通过无监督的预读和内在的学习
最近几年见证了基于部分微分方程（PDES）解决科学问题的机器学习方法和物理领域特定见解的承诺。但是，由于数据密集型，这些方法仍然需要大量的PDE数据。这重新引入了对昂贵的数量PDE解决方案的需求，部分破坏了避免使用这些支出模拟的最初目标。在这项工作中，寻求数据效率，我们为PDE操作员学习设计了无监督的预培训。为了减少对模拟成本的训练数据的需求，我们在没有模拟解决方案的情况下挖掘了未标记的PDE数据，我们通过基于物理启发的基于重建的代理任务为神经操作员提供了预先介绍神经操作员。为了提高分布性能，我们进一步协助神经操作员灵活地利用一种基于相似性的方法，该方法学习了内在的示例，并导致了额外的培训成本或设计。对一组PDES的广泛经验评估表明，我们的方法具有高度的数据效率，更具生动性，甚至超出常规视觉预测的模型。我们在https://github.com/delta-lab-ai/data_effidiced_nopt上提供代码。
概括和稳定性中的内在学习
内在学习（ICL）是一种提示，其中变压器模型以（输入，输出）示例的序列运行，并在当时进行分解。在这项工作中，我们将上下文学习形式化为一种算法学习问题，其中变压器模型在推理时间内隐含构建了假设函数。我们首先通过多任务学习的镜头探索了该抽象的统计方面：当输入提示为（1）I.I.D的顺序时，我们会对ICL进行概括。（输入，标签）对或（2）由动态系统产生的轨迹。我们的分析的症结是将多余的风险与变压器所影响的算法的稳定性有关。我们表征了当变压器/注意体系结构可证明遵守稳定性条件并提供示例验证时。对于对看不见的任务的概括，我们确定了一种归纳偏见现象，其中转移学习风险受任务复杂性和MTL任务的数量的控制。最后，我们提出了数值评估，即（1）证明了变形金刚确实可以在I.I.D的经典回归问题上实施近乎最佳的算法。和动态数据，（2）提供有关稳定性的见解，（3）验证我们的理论预测。
内在的洛拉：发现的通才方法...
正常，深度，反照率和阴影的三个三链接[3]。我们的方法是一种低级适应性（LORA）技术，有效地在不同的模型类型上有效地提取这些内在的，具有最小的计算开销和数据要求。详细的结果和一个夏天在选项卡中介绍。1，并在第二节进一步阐述。4。我们的实验表明，生成模型中的内在知识不是偶然的，而是大规模学习的副产品以模仿图像数据。总而言之，我们的工作扩大了对一般图像模型中对视觉知识的理解，我们的贡献是：•广泛的适用性：我们验证了I-L O Ra提取场景内在的（正常，深度，反击和阴影）的能力，跨越了广泛的生成模型，突显了其对各种建筑的适应性。•有效而精益的知识提取方法：I-L O RA高效，需要增加参数（稳定扩散的0.17％）和最小的训练数据，只有250张图像。•从学习的先验中的见解：通过控制实验，我们说明了学先的先验的关键作用，这表明提取的内在质量与生成模型的视觉质量相关。•内在的竞争质量：我们的方法具有数百至数千个标记的图像，与领先的监督技术相比，与数百万个标记图像相比，具有固有的图像或什至更好。
内在投资筛查制度已经开始
您需要知道的•新爱尔兰立法要求对可能对国家安全或公共秩序构成风险的关键部门的某些投资进行审查。•涉及第三国企业的交易，以控制爱尔兰的资产或企业，必须通知爱尔兰政府部长。•该立法允许指定政府部长对此类交易进行审查，修改或终止。背景延迟后，《第三国交易法》 2023年（《法案》）于2023年10月31日签署为法律。该法在爱尔兰实施了外国直接投资（“ FDI”）的第一个筛选过程，并要求对重要爱尔兰行业的某些投资，这些投资可能会给州安全或公共秩序带来风险，由企业，贸易和就业部长（“部长”）审查。其制定法是根据《欧盟法规》（EU）2019/452建立FDI筛查计划的，该计划解决了欧盟成员国对购买战略欧洲战略的关注。
肿瘤内在亚型和基因表达特征...
结果 在汇总分析中，758 名女性的中位年龄为 49 岁，12% 为亚裔，6% 为黑人，75% 为白人。总体而言，pCR 结果与 ERBB2 富集（风险比 [HR]，0.45；95% CI，0.29-0.70；P < .001）和基底样（HR，0.19；95% CI，0.04-0.86；P = . 03）亚型的 EFS 相关，但与管腔 A 或 B 肿瘤无关。在意向治疗人群中，与单独使用曲妥珠单抗相比，双曲妥珠单抗加拉帕替尼阻断有 EFS 获益的趋势；然而，在 ERBB2 富集亚型中，曲妥珠单抗加拉帕替尼与单独使用曲妥珠单抗相比具有显著且独立的 EFS 益处（HR，0.47；95% CI，0.27-0.83；P = .009）。总体而言，618 个基因表达特征中有 275 个（44.5%）与 pCR 显著相关，618 个基因表达特征中有 9 个（1.5%）与 EFS 显著相关。ERBB2/HER2 扩增子和多种免疫特征与 pCR 显著相关。管腔相关特征与较低的 pCR 率但较好的 EFS 相关，尤其是在有残留疾病的患者中，并且与激素受体状态无关。pCR 的显著调整 HR 范围为 0.45 至 0.81（较高的 pCR）和 1.21-1.94（较低的 pCR 率）；EFS 的显著调整 HR 范围为 0.71 至 0.94。
如果1|23|内在领导力杂志 - 德国联邦国防军
作为军人，我们为何而服役这个问题可以得到简洁的回答。我们维护德国人民的权利和自由。每一位士兵在服役的最初几天都发誓要勇敢捍卫这些价值观。宣誓这一行为本身已经是个人自由的体现。任何人都不会被强迫违背自己的意愿宣誓。即使在辩护的情况下，也可以进行替代服务。