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学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
引用Sukkar D，Kanso A，Laval-Gilly P和Falla-Angel J（2023）在收费途径上发生冲突：农药与Zymosan之间的竞争动作A O
当蜜蜂暴露于农药时，发病机理可能会增加，从而阐明导致CCD的不同风险因素的相互作用的影响。免疫途径的任何变化都可能影响生物体抵抗病原体和疾病的能力。实际上，发现米巴多利降低了蜜蜂中免疫相关基因的表达（7），并且在暴露于伊迪克氯酸的蜜蜂中也可以观察到Nosema孢子的产生增加（8）。暴露于Ceranae和Neonicotinoid，Thiamethoxam，导致蜜蜂肠道微生物群营养不良（9）。其他考虑与Nosema共同暴露于肠道微生物群的研究的研究（10，11）。这强烈表明农药与病原体暴露与其相互作用的协同作用之间存在关系。此外，Nosema感染改变了Honeybee
只是在NCQG上提交气候动作的声音
此外，各种各样的公开信息可以告知所需的财务质量。一方面，IPCC报告提供了有关地区最多发射部门以及按地区划分的当前和预测影响的数据；因此，这些应该是财政资源的传递而不是金融提供商的优先事项和利益的部门。另一方面，研究表明，当前的气候金融框架的能力和范围限制了到达当地社区和利益相关者的范围，并且大部分都被国家政府垄断。因此，除了使用其重点和金融工具外，还需要对资源达到的水平有一个改善的平衡。
利用人工智能预测小学棒球运动员的危险投球动作
Norikazu HIROSE 博士 早稻田大学运动科学系教授 日本运动训练学会 日本训练科学学会等 著作：《运动训练科学》，文光堂（2019）等 研究领域：运动训练
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
nimtf-蓝色碳动作计划2024
- 建立北爱尔兰所有蓝色碳栖息地的基线清单：其范围，局部测量碳固存率（CSR）并估计了按栖息地估计的总碳存储，包括了解栖息地的状况如何影响CSR。- 本蓝色碳报告中的地面真相估计的范围和栖息地适用性区域，指的是行动1.4，并确定每个地点的栖息地状况以及任何显着的当地压力。- 研究蓝色碳栖息地对气候变化和其他压力的可能反应，尤其是那些目前是实际恢复重点的沿海栖息地。- 了解和评估恢复的共同利益，例如生物多样性增长，增强其他生态系统服务，例如防洪，水质改善，旅游业和社区买入/所有权。- 进食北爱尔兰适应计划，气候行动计划和NI环境计划/环境改进计划（EIP）/生物多样性战略，本地
PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。
对COVID-19疫苗的审查：临床试验的阶段，动作方式和功效
摘要冠状病毒疾病（Covid-19）是最近发现的冠状病毒引起的一种传染病。该病于2019年底首次在中国武汉报道，已导致171万人全球死亡，感染超过7700万。疾病的常见症状包括发烧，干咳嗽和疲劳。本文献综述旨在总结以下主题：审查对9次COVID-19疫苗进行的临床试验，并通过疫苗临床开发过程的三个阶段进行疗效和作用方式。分析通过三个试验遵循单个疫苗，检查和分析了提取的结果，以确定其含有严重的急性呼吸综合征（SARS-COV-2）的能力。四种COVID-19疫苗已被批准用于世界各地，许多其他疫苗都在临床试验1、2和3中使用。总而言之，在临床试验中，这些疫苗在不久的将来为与Covid-19作斗争提供了巨大的希望。