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在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
CEPP将驾驶可实现的，订单和可靠的...
与其他需要公用事业公司使用更多清洁能源但可能将其中一些成本传递给纳税人的电力部门政策相比，CEPP旨在降低客户成本。根据计划，公用事业必须将其100％的赠款用于客户和工人福利，包括直接账单援助，清洁能源和能源效率投资，以及通过能源系统的变化为工人提供支持。此外，根据该计划，公用事业的付款必须由公用事业公司的股东和所有者而不是纳税人支付。利用最佳实践的实用程序，例如全源竞争性采购，可以进一步降低电力成本。17
Grannot，一种通过Pangenome图的有效且可靠的注释转移的工具
基因组序列的可用性的增加，突显了我们单个参考基因组以表示物种内部多样性的局限性。pangenomes，涵盖了来自多个基因组的基因组信息，因此对二种情况的多样性进行了更稳定的代表。然而，图形形式的pangenomes通常缺乏注释信息，这限制了其对正向分析的效用。我们在这里介绍Grannot，该工具是通过将现有注释从源基因组投射到图表，然后随后转移到其他嵌入式基因组的工具，该工具专为使用此类图的效率和可靠的注释传输。Grannot针对的是大米，Human和E. coli的Pangenome图和线性基因组的最新工具进行了基准测试。结果表明，Grannot在准确性或速度方面是共识，保守和快速，超过基于对准的方法，或两者兼而有之。它提供了提供信息的输出，例如基因的存在 - 缺乏矩阵，以及源和靶基因组之间传递特征的比对，有助于研究杂物变化和进化。grannot的鲁棒性和不同物种的可复制性使其成为增强pangenome分析的宝贵工具。Grannot可在https://forge.fr/diade/dynadiv/grannot的GNU GPLV3许可下获得。
第6届翻译肿瘤学癌症类器官作为可靠的疾病模型，以推动新疗法的临床发展罗马，Septemb肺癌：肺癌：
信息ECM会议被认为是RES（住宅培训）。N. ECM 1509-439638 - 7 hours - Credits 7 Accredited professions: Biologist, Pharmacist (Hospital Pharmacy, Territorial Pharmacy, Pharmacist of another sector), Physicist Healthcare, Nurse, Surgeon (Allergology and Clinical Immunology, Hematology, Medical Genetics, Geriatrics, Respiratory Diseases, Internal Medicine, OnCology, Radiotherapy, Surgery,手术，手术。灌注，医学放射学技术员，生物医学实验室健康技术员N. ECM 1509-439638 - 7 hours - Credits 7 Accredited professions: Biologist, Pharmacist (Hospital Pharmacy, Territorial Pharmacy, Pharmacist of another sector), Physicist Healthcare, Nurse, Surgeon (Allergology and Clinical Immunology, Hematology, Medical Genetics, Geriatrics, Respiratory Diseases, Internal Medicine, OnCology, Radiotherapy, Surgery,手术，手术。灌注，医学放射学技术员，生物医学实验室健康技术员
可靠的能源评论印第安纳州杜克能源...
1 https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/01/declaring-a-national-energy-emergency/ 2 https://www.duke-energy.com/home/products/indiana-integrated-resource-plan, Vol. 1，p。 62。1 https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/01/declaring-a-national-energy-emergency/ 2 https://www.duke-energy.com/home/products/indiana-integrated-resource-plan, Vol.1，p。 62。
有效且可靠的实时对象检测模型...
国际计算机科学工程和技术研究杂志ISSN：3049-1665（在线）IJRCET-2024-DECEMBER论文，VOL1第1期，第1页，第1：9，www.ijrcet.in
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
在液相键合中控制界面交换，可以形成强大可靠的Cu – Sn焊接用于高功率和温度应用的
Jean-FrançoisSilvain，LoïcConstantin，Jean-Marc Heintz，SylvieBordère，LionelTeulé-Gay等在液相键合中控制界面交换，可以为高功率和温度应用形成强可靠的Cu – SN焊接。ACS应用电子材料，2021，3（2），pp.921-928。10.1021/acsaelm.0c01040。hal-03153399