由于预训练的深度学习模型大量可用,迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而,从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性,但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响,导致结果不可靠,尤其是对于自监督模型。在本文中,我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战,并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能,我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明,我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能,揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
关于Inmedix的临床前研究计划,其研究有效性,产品能力以及市场对其各自产品的需求的陈述。您被告知,这种前瞻性陈述不能保证未来的绩效,涉及Inmedix业务中固有的风险和不确定性,这些风险和不确定性可能会显着影响预期的结果,包括不受限制,开发进展,临床测试,监管部门,监管部门批准,原材料,人员成本,人事成本,销售以及立法,立法,法规和其他法规衡量标准。任何前瞻性陈述都是通过本警告声明的整体资格的,Inmedix没有义务修改或更新任何前瞻性声明,以反映本新闻稿发行后的事件或情况。这不是出售或购买证券的要约。
复旦微电是一家从事超大规模集成电路的设计、开发、测试,并为客户提供系统解决方案的专业公司。公司目前建立了健全安全与识别芯片、非扩散芯片、智能电表芯片、FPGA芯片和集成电路测试服务等产品线,产品广泛涉及金融、社会保障、防伪溯源、网络通讯、家电设备、汽车电子、工业控制、信号处理、数据中心、人工智能等领域。
股派发现金红利人民币 1.00 元(含税),预计分配现金红利总额为 81,906,040.00 元(含税)。 本次利润分配不送红股,不以公积金转增股本。在实施权益分派的股权登记日前公司总股本如 发生变动的,拟维持分配总额不变,相应调整每股分配比例。截至本募集说明书签署日,公司 2023 年度现金分红事项尚需 2023 年度股东周年大会审议通过。
Aude Nicolas 1.2,*,#, Richard Sherva 3.4,*, Benjamin Grenier-Cando 1,*, Yoontae Kim 5,*, Masataka Kikuchi 6, 4 Jigyasha Timsina 7.8, itziar de Rojas 9.10, María Carolina Dalmasso 11.12, Xiaopu Zhou 13,14.15, Yann, Yann. 5 Guen 16.17,Carlos和Arborada-Buscos 18,Maria Aparecida Camargos Bicalho 19,20.21,MaëlennGuchet 22,6 Sven van der Lee 23.24,Monica Goss 23,Monica Goss 25,Atahualpa Castillo 26 25,29.30, Bernard Fongang 25,31.32, Qiong Yang 29.30, Oliver Peters 33.34, Anja 8 Schneider 35.36, Martin Dechgans 37.38.39, Dan Rujescu 40, Norbert Scherbaum 41, Jürgen Deckert 42, Steffi 9 Riedel-Heller 43, Lucrezia Hausner 44, Laura Molina Porcel 45.46,EmrahDüzel47.48,Timo Grimmer 49,Jens 10 Wiltfang 50.51.52,Stefanie Heilmann-Heimbach 53,Susanne Moebus 54,Thomas Tegos 55,Nikolaos 11 Scarmes 55,Nikolaos 11 Scarmes 56.56.57,Oriol feriol dols-dols-dols-dols-dols-dols-dols-icardodol dols-doll dolsocoto dolls-sic.10。 Moreno 59,10,60,JordiPérez-Tur 61.10,MaríaJ。Buldido 62,10,63.64,12 Pau Pastor 65.66,RaquelSánchez-Valle 67,Victoriaálvarez68.69,68.69,Han Cao 13,Han Cao 13,Nance Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. IP 13,14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14 k.y.y。 Pijnenburg 23,Henne Holstege 23.92,John Van Swieten 93,Harro Seelaar 93,Jurgen A.H.R.Aude Nicolas 1.2,*,#, Richard Sherva 3.4,*, Benjamin Grenier-Cando 1,*, Yoontae Kim 5,*, Masataka Kikuchi 6, 4 Jigyasha Timsina 7.8, itziar de Rojas 9.10, María Carolina Dalmasso 11.12, Xiaopu Zhou 13,14.15, Yann, Yann. 5 Guen 16.17,Carlos和Arborada-Buscos 18,Maria Aparecida Camargos Bicalho 19,20.21,MaëlennGuchet 22,6 Sven van der Lee 23.24,Monica Goss 23,Monica Goss 25,Atahualpa Castillo 26 25,29.30, Bernard Fongang 25,31.32, Qiong Yang 29.30, Oliver Peters 33.34, Anja 8 Schneider 35.36, Martin Dechgans 37.38.39, Dan Rujescu 40, Norbert Scherbaum 41, Jürgen Deckert 42, Steffi 9 Riedel-Heller 43, Lucrezia Hausner 44, Laura Molina Porcel 45.46,EmrahDüzel47.48,Timo Grimmer 49,Jens 10 Wiltfang 50.51.52,Stefanie Heilmann-Heimbach 53,Susanne Moebus 54,Thomas Tegos 55,Nikolaos 11 Scarmes 55,Nikolaos 11 Scarmes 56.56.57,Oriol feriol dols-dols-dols-dols-dols-dols-dols-icardodol dols-doll dolsocoto dolls-sic.10。 Moreno 59,10,60,JordiPérez-Tur 61.10,MaríaJ。Buldido 62,10,63.64,12 Pau Pastor 65.66,RaquelSánchez-Valle 67,Victoriaálvarez68.69,68.69,Han Cao 13,Han Cao 13,Nance Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. IP 13,14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14 k.y.y。Pijnenburg 23,Henne Holstege 23.92,John Van Swieten 93,Harro Seelaar 93,Jurgen A.H.R.Pijnenburg 23,Henne Holstege 23.92,John Van Swieten 93,Harro Seelaar 93,Jurgen A.H.R.13是13,14.15,Fanny C. F. IP 14,15,Natividad Olivar 70,Carolina Muchnik 70,Carolina Cuesta 71,Lorenzo 14 Campanelli 72,Patricia Solis 73,Patricia Solis 73,Daniel Gustavo Politis 71,Silvia Kochen 73,Silvia Kochen 73,Luis 73,Luis 73,Luisio 70,blusio 70,bluse 70,49 García-González74,Raquel Puerta 74,Pablo Mir 75.10,Luis M Real 76.77.10,GerardPiñol-16 Ripoll- 16 Ripoll-16 Ripoll 78.79,JoseMaríaGarcía-Alberca-Alberca-Alberca 80.10 80.10 83,Sami Heikkinen 84,Alexandre deMendonça85,Shima Mehrabian 86,Latchezar Traykov 87,18 Jakub Hort 88.89,Martin Vyhnuk 88.89,Katrine Laura Laura Laura Raster laura laura rastussen 90.91
1. 法国蔚蓝海岸大学,法国国家信息与自动化研究所,2004 Route des Lucioles BP 93,06902 Sophia Antipolis Cedex,法国 2. 格拉茨工业大学固体物理研究所,NAWI Graz,8010 Graz,奥地利 3. 林雪平大学科学与技术系有机电子实验室,601 74 Norrköping,瑞典 * 通讯作者:francesco.greco@tugraz.at 关键词:临时纹身,可穿戴,可塑性电子器件,表皮设备 摘要 在不断发展的可塑性电子器件领域,迄今为止的各种方法中,纹身技术应运而生。在这里,临时纹身纸被用作非常规基材来构建可转移的贴合身体的设备,从而与皮肤建立稳定且持久的界面。基于纹身的设备已经在多个领域展示了其能力,主要应用于人类健康生物监测。这种方法正在推动最先进的技术发展,克服现有技术的一些限制,例如皮肤接触电极和汗液分析。临时纹身也已应用于其他领域,例如有机电子学、有机太阳能电池和可转移食用晶体管的开发。已经展示了多种互补的临时纹身制作方法,从传统的真空沉积方法到各种印刷技术。在这篇评论中,我们除了报告和讨论纹身技术的主要制作方法和应用外,还描述了纹身的主要特点。
该策略既追求可转换套利和特殊情况投资机会。可转换套利策略通常涉及可转换安全性和基础股权安全性之间的价格上涨。这些投资的价格可能会挥发,因为市场变动很难预测。事件驱动的投资要求基金对(i)发生事件的可能性进行预测,以及(ii)该事件对公司金融工具的价值产生的影响。如果事件未能发生或没有预见的效果,则可能会导致损失。投资组合投资于首次公开产品(“ IPO”)。IPO对投资组合性能的影响有时可能很重要。您应该意识到IPO的可用性取决于市场条件,而IPO可能并不总是是可用的投资思想来源。
©作者2022。由牛津大学出版社出版,代表欧洲心脏病学会。这是根据Creative Commons Attribution-Noncmercial Licens(https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)发行的一份开放访问文章,该媒介在任何媒介中都可以在任何媒介中进行任何媒介,但前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用,请联系journals.permissions@oup.com 1
电池容量膝关节的技术经济和安全问题发生 - 呼吁开发在线膝盖检测和预测方法作为高级电池管理系统(BMS)功能。为了解决这个问题,提出了一种基于直方图的特征工程方法,一种混合物理学的模型和精细调整策略,用于在线电池降解诊断和膝盖发作检测。使用方案循环方案中的方案感知管道首先开发和评估混合模型,然后进行精细调整以创建在动态循环方案中部署的本地模型。发现基于2D直方图的功能集在源和目标方案中都是最佳选择。证明,微调策略可有效改善电池降解模式估计和降解阶段在目标情况下的降解阶段降低性能。再次发现了鉴定出的膝关节和膝关节之间的线性相关性。结果,可以通过云中的电池性能数字双胞胎来启用高级BMS功能,例如在线降解诊断和进程,在线降解诊断和前进,在线膝关节检测和膝盖预测,衰老感知电池的分类以及第二寿命的重新使用。
是他诞辰一百周年。与其他几位东欧艺术家一样,他与理查德·德马科合作的作品(在 1972 年、1973 年和 1976 年的爱丁堡艺术节上)确立了他的国际声誉。伴随这部电影的还有六场新拍摄的表演,由三位波兰艺术家和三位苏格兰艺术家在爱丁堡拍摄,他们分别是 Zuzanna Janin、Karolina Kubik、Norbert Delman、Steven Anderson、Jedrzej Cichosz 和 Peter McRae。今天下午 4 点,苏格兰国家美术馆 The Mound 的 Hawthornden 演讲厅将举行《水母鸡》的公众预演。(免费,但建议预订 - 发送电子邮件至 info@royalscottishacademy.org);从 7 月 25 日星期六开始,它将在 The Mound 的苏格兰皇家学院 Finlay 厅上映。免费入场;截止日期为 2015 年 9 月 5 日。