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World File Search System占用率
多样性，丰富和建模哺乳动物的占用率
dra。Alejandra Soto-Werschitz。 她在墨西哥，委内瑞拉和巴西的研究，教学，大学外展和公共科学传播方面拥有超过10年的经验。 ，她因其学术生涯而受到认可，为科学沟通项目做出了贡献，并作为Conahcyt-Mexico的Naɵonal研究人员（SNI）的成员而受到认可。 她拥有墨西哥Naɵ自主大学的生物学学士学位（1994年），墨西哥生态学AC，墨西哥的野生动植物管理科学硕士（2000年）和博士学位。在应用生态学上，重点是巴西联邦拉夫拉斯大学的零散的生态系统和农业生态系统。 目前，她是墨西哥Querétaro大学生态学和动物多样性学术组的成员，是Scienɵstextension专家。 她的项目涵盖了生态学，动物生态学，生物多样性保护，气候变化，占用模型，再现动物行为以及人类介入，Fragmentaɵon和栖息地丧失对不同生态系统中乳腺多样性的影响。 她的工作已经在公立大学，公民社会，政府和非政府组织和社区之间建立了牢固的联系，所有这些都为野生动物保护节的好处而建立了联系。Alejandra Soto-Werschitz。她在墨西哥，委内瑞拉和巴西的研究，教学，大学外展和公共科学传播方面拥有超过10年的经验。，她因其学术生涯而受到认可，为科学沟通项目做出了贡献，并作为Conahcyt-Mexico的Naɵonal研究人员（SNI）的成员而受到认可。她拥有墨西哥Naɵ自主大学的生物学学士学位（1994年），墨西哥生态学AC，墨西哥的野生动植物管理科学硕士（2000年）和博士学位。在应用生态学上，重点是巴西联邦拉夫拉斯大学的零散的生态系统和农业生态系统。目前，她是墨西哥Querétaro大学生态学和动物多样性学术组的成员，是Scienɵstextension专家。她的项目涵盖了生态学，动物生态学，生物多样性保护，气候变化，占用模型，再现动物行为以及人类介入，Fragmentaɵon和栖息地丧失对不同生态系统中乳腺多样性的影响。她的工作已经在公立大学，公民社会，政府和非政府组织和社区之间建立了牢固的联系，所有这些都为野生动物保护节的好处而建立了联系。
利用占用率来做出关键的工作场所决策。
ONE 传感器使用被动红外技术 (PIR) 来捕获办公桌、电话亭、焦点室、会议室和协作空间的占用信息。该传感器是非光学的，可高度保证机密数据和员工隐私（即不会捕获和存储图像和其他可识别个人身份的信息）。这可帮助房地产和工作场所经理正确确定工作场所的大小和设计，同时节省大量成本。
能量随访调查：加热模式和占用率
•与EFUS 2011相当的中央供暖家庭使用中央供暖的家庭的主要加热模式，大多数（73％）具有中央供暖系统的家庭具有常规的加热模式。在2011年和2017年，大多数家庭都使用了两次每日模式，但是在2017年，一个工作日的23％的家庭使用了三个或以上的供暖期，而2011年为8％，每天较低比例的供暖较低，这表明每天两次供暖，这表明朝着更多间歇性地使用中央供暖系统的情况进行了很小的转变。与2011年类似，总体上，家庭在一个周末的典型工作日中，每天的主要供暖时间中位数的主要供暖时间保持相似的供暖方式和供暖时间，在一个周末的日子里（不包括任何增强加热）。最常见的常规加热模式
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。
occ-vo：通过基于3D占用率的视觉探针的密集映射用于自动驾驶
摘要 - 视觉进程（VO）在自主系统中起关键作用，主要挑战是相机图像中缺乏深度信息。本文介绍了OCC-VO，这是一个新颖的框架，该框架利用了深度学习的最新范围，将2D摄像机图像转换为3D语义占用，从而规定了传统的同时估计自我姿势和地标地点的需求。在此框架内，我们利用TPV形式将环绕摄像机的图像转换为3D语义占用。解决了这种转换所带来的挑战，我们专门为姿势估计和映射算法定制，该算法结合了语义标签滤波器，动态对象滤波器，最后利用Voxel Pfilter来维护一致的全局语义映射。对OCC3D-NUSCENES的评估不仅展示了成功率提高了20.6％，并且针对ORB-SLAM3的轨迹精度提高了29.6％，而且还强调了我们构建全面地图的能力。我们的实施是开源的，可在以下网址提供：https：//github.com/ustclh/occ-vo。
核仁应力诱导化合物会影响RNA聚合酶I转录机械的rDNA占用率
图1。Oxaliptin和BMH-21诱导含有UBF和POL I（RPA194）的核仁帽的早期形成。用顺铂（Cispt，10 µM），Oxaliptin（Oxpt，10 µM）或BMH-21（1 µM）处理90 m和3 h处理后的代表性U2OS细胞图像。细胞对（a）UBF（绿色）或（b）RPA194（红色）和DNA（DAPI，蓝色）免疫染色。白色箭头指示核仁帽。比例尺= 5 µm。
公平感知机器学习和数据挖掘
酒店的占用率通常很高，当房间费用很高时，占用率的提高会受到因素的影响[Athey 17]，如果已知这种因素是一种季节性的效果，则可以使用FAML方法来预测与房间费用到居住率
occworld：学习一个自主驾驶的3D占用世界模型
摘要。了解3D场景如何发展对于在自动驾驶中做出决策至关重要。大多数现有方法通过预测对象框的运动来实现这一目标，该对象框的运动无法捕获更细粒度的场景信息。在本文中，我们探讨了在3D占用空间中学习世界模型OCCWorld的新框架，以同时预测自我汽车的运动和周围场景的演变。，我们建议学习基于3D占用率的世界模型，而不是3D边界框和分割图，原因有三个：1）表现力。3D占用可以描述场景的更细粒度的3D结构； 2）效率。3D占用率更为经济（例如，从稀疏发光点点）。3）差异。3D占用率可以适应视力和激光雷达。为了促进世界发展的建模，我们在3D占用率上学习了基于重建的场景令牌，以获得离散的场景令牌