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egecentric 3D手姿势估计的单一对偶视图改编
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入，从而导致潜在的局限性，例如，深度有限的视野和义务。解决这些问题，添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而，现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点：1）重新训练的多视图注释，这些注释是备用的。2）在测试过程中，如果相机参数/布局与训练中使用的相同，则模型将变为inpapplicable。在本文中，我们提出了一种新颖的单算观看改编（S2DHAND）解决方案，该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比，1）我们的适应过程是无监督的，消除了对多视图注释的需求。2）此外，我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对，从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说，S2DHAND建立在某些立体声约束上，包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记，从而允许可靠的适应性。评估结果表明，在内部和跨数据库设置下，S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现，并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面：https：//github.com/ut-vision/s2dhand。
tumordetnet：一种用于脑肿瘤检测和分类的统一深度学习模型
在较早阶段对脑肿瘤类型的准确诊断对于治疗过程至关重要，并有助于挽救全球大量人的生命。因为他们是无创和备用的患者，因此经常使用磁共振成像（MRI）扫描来识别肿瘤。肿瘤的手动识别很困难，由于大量的三二次图像，需要大量时间，这是一个患者大脑从各个角度产生的MRI扫描。进一步，脑肿瘤的位置，大小和形状的变化也使检测和对不同类型的肿瘤进行分类的挑战。因此，已经提出了计算机辅助诊断系统（CAD）系统以检测脑肿瘤。在本文中，我们提出了一种新型的统一端到端深度学习模型，称为肿瘤肿瘤检测和分类。我们的Tumordetnet框架采用了48个带有漏水（LRELU）和RELU激活功能的卷积层来计算最独特的深度特征图。此外，平均合并和辍学层也用于学习区分模式并减少过度拟合。最后，使用一个完全连接的和软层层来检测并将脑肿瘤分为多种类型。我们在六个标准的kaggle脑肿瘤MRI数据集上评估了我们方法的表现，以将脑肿瘤检测和分类为（恶性和良性），以及（神经胶质瘤，垂体和脑膜瘤）。我们的模型成功地鉴定出了99.83％的明显精度，分类的良性和恶性脑肿瘤，理想的精度为100％，而脑膜化，垂体和胶质瘤肿瘤的精度为99.27％。这些结果揭示了对可靠鉴定和分类脑肿瘤的建议方法的效力。
补贴咨询单位报告的最终报告报告涉及差异合同清洁行业奖金补贴计划
5根据CFD计划，发电机以可变的市场价格出售电力，而CFD计划保证了参考价格（批发电价的代理）低于CFD合同中所需的罢工价格的充值付款，并且如果参考价格高于罢工价格，则需要偿还发电机。6 CIB申请窗口将在国务卿发出的通知中列出。它将比CFD方案第七轮的应用程序窗口要早。7分配框架，第7节：要求申请人每吉瓦（用于海上风）或每吉瓦的5,000万英镑（用于浮动的海上风），以其自身的钱（用于浮动的海上风），在标准1和2中定义的更可持续的供应链上。8分配框架，第10和11节。9 For the purpose of allocation under the Scheme, UK deprived areas are defined in relation to: (i) for England: local authorities between 1 and 4 measures of deprivation in the bottom quartile of the Department for Levelling up, Housing and Communities' levelling up dataset, (ii) for Northern Ireland: zones in deciles 1-5 on overall deprivation, as defined within the Northern Ireland Multiple Deprivation Measure 2017, (iii) in苏格兰：十分位数为1-5的整体剥夺区域或地理访问服务指标的数据1-2，如2020年多剥夺指数所定义的； （iv）在威尔士：十分位数为1-5的整体剥夺区域，如2019年多重剥夺指数中所定义的。请参阅第10节分配框架。10，出于本报告的目的，SAU采用了相同的“投资”定义。11分配框架，第5.3段。此列表是非备用的，请参阅第7轮分配的合同（CFD）：清洁行业奖金框架和有关进一步申请人信息的指导。
海上油气平台高能应用电池储能系统技术适用性评估
摘要：选择一种电池储能技术应用于海上平台或船舶可能是一项艰巨的任务。海上石油和天然气平台 (OOGP) 需要具有高体积密度、高重量密度、高安全性、长寿命、低维护和良好操作经验等 BESS 特性的电池储能系统 (BESS)。没有一种电池化学可以完美地满足所有这些因素，这意味着需要一种方法来确定最适合特定应用的电池化学。为此，本文提出了文献中提出的 7 步程序的改进版本，以系统和逻辑地确定最适合 OOGP 高能量应用的 BESS。为了实施 7 步程序，对综合和新兴电池化学的最新进展进行了回顾。作为 7 步程序的一部分，还回顾了电池化学的运行经验。然后将 7 步程序应用于北海真实 OOGP 的案例研究（有两个测试案例）。第一个测试案例考虑将 BESS 用于调峰，为此对六种电池化学成分进行了详细评估。计算技术适用性评估 (TSA) 加权分数，该分数基于在考虑的应用中对储能选择至关重要的五个属性，即重量、空间、安全性、生命周期成本和运行经验。在评估的六种电池化学成分中，磷酸铁锂 (LFP) 具有最高的技术适用性评估 (TSA) 加权得分，因此被认为是最适合调峰的电池化学成分。第二个测试案例考虑将 BESS 用于旋转备用。由于这是一种高 C 率应用，因此仅评估了能够实现高 C 率的电池化学成分。从 TSA 评估来看，LFP 和锂镍锰钴具有最高的 TSA 加权分数，因此被认为是最适合旋转备用的电池化学成分。
建立统一肿瘤突变负担（TMB）的准则：在跨诊断平台TMB量化的变异的计算机评估中
抽象的免疫检查点抑制剂（ICI）彻底改变了不匹配修复缺陷（DMMR）/微卫星不稳定性 - 不稳定性高（MSI-H）胃肠道（GI）癌症的管理。基于在转移性环境中观察到的显着结果，一些临床试验将ICIS作为新辅助治疗（NAT）进行了局部DMMR/ MSI-H GI癌症，在临床和病理反应方面取得了惊人的结果，并为新辅助化学疗法和/或辐射疗法和Surgialtical Paiment and Surggialical和Surggialical section提供了备用的机会。尽管如此，这些令人印象深刻的发现主要来自概念第二阶段研究的小规模证明，并且仍然有几个开放的问题需要解决。此外，DMMR/MSI-H代表一个有限的亚组，占GI癌的10％。因此，考虑到将免疫靶向药物与化学疗法和/或放射治疗等标准疗法相结合的潜在协同作用，已经采取了许多努力来研究新辅助ICIS的新辅助ICI（MSS）癌症（MSS）癌症。然而，将ICI与未选择人群相结合的ICIS的结果仍然不令人满意，而没有改善食道糖疗法腺癌中无事件的生存率，以将pembrolizumab添加到化学疗法中，有时在局部肝癌患者中受益，有时有限。因此，一个主要的挑战将是在该疾病的异质谱中确定那些可以利用新辅助免疫疗法并提供最有效治疗的患者。在这篇综述中，我们讨论了胃肠道恶性肿瘤中NAT的基本原理，总结了有关在MSI-H和MSS肿瘤中评估该治疗策略的完整试验的可用证据。最后，我们讨论了正在进行的研究和未来的观点，以使新辅助免疫疗法在箭袋中的另一个箭头进行治疗，以治疗局部晚期的胃肠道肿瘤。
理事会要闻 2024 年 10 月 22 日
• 2024 年 11 月 12 日——预算讨论此步骤允许行政部门回应前两次演示期间出现的理事会的问题和信息请求。 • 2024 年 11 月 26 日——预算讨论这次会议为理事会提供了额外的预算讨论机会，并寻求确定要在最后阶段提交的平衡预算。 • 2024 年 12 月 10 日——预算通过此最后阶段的目的是让理事会通过平衡预算。政策 13-10，邮箱议程项目 5.1；YouTube 直播：1:46:08 理事会批准了政策 13-10，邮箱。根据政策，Kneehill 县不对任何邮箱的毁坏负责，但可以为了道路施工而拆除并重新安装它们。邮箱和柱子必须足够轻，以尽量减少被车辆撞击造成的损坏。政策 13-6-7，砾石储存租赁议程项目 5.2； YouTube 直播：1:49:55 理事会批准了对政策 13-6-7《砾石堆租赁》的修订，并指示政府在下次更新时将砾石堆租赁费率添加到《主费率条例》中。 市政参与 Lone Butte 太阳能项目议程项目 6.1.1；YouTube 直播：2:00:26；3:06:33 理事会批准了 Kneehill 县参与关于 Lone Butte 太阳能项目的 AUC 流程。有关该项目的具体问题将在 2024 年 11 月 12 日的定期理事会会议上讨论和确定。 消防车处置议程项目 6.3.1；YouTube 直播：3:22:41 理事会批准将两辆计划处置的消防车（一辆备用的和一辆来自 Three Hills 站的 Kneehill 县卡车）捐赠给艾伯塔省海外消防员协会——巴拉圭项目。该协会的使命是通过仪器、设备和培训项目提高国外消防员和应急服务的能力和安全。
超低功率传感器设备，用于监测养殖鱼的体育活动和呼吸频率Juan Antonio Martos-Sitcha 1,2
微电子学的最新技术进步以及宽带的卫星通信和覆盖范围使得野外的水生和陆地动物的行为和运动可行。生物传感器设备在农业和实验生物学过程中也越来越多地用于对基本生物学的非侵入性理解。这项研究的目的是设计和验证定制和微型化的三轴加速度仪，以使用可重新编程的时间表协议对农场鱼类进行远程和非侵入性监测。当前的软件包设备（AE-Fishbit v.1s）是一种无备用的独立系统，其长度为14 mm，宽7.2毫米，总质量为600 mg，可从30-35 g监视动物。验证实验是在吉尔特黑头臀部和欧洲鲈鱼的少年中进行的，将设备连接到鱼孔上，以通过测量X轴和Y轴运动加速度来监测体育活动，而operculum呼吸（Z轴）的记录可作为呼吸频率的直接测量。在游泳测试室中进行锻炼的鱼的数据后处理显示，随着鱼速度从1个体长到每秒4个体长度的增加，鱼加速度的指数增加，而氧气消耗（MO 2）和Operculum呼吸之间的紧密线性平行性。在饲养罐中保存的自由驱动鱼类中的初步测试还表明，生物传感器数据记录能够检测出鱼昼夜鱼类活动的变化。低计算负载在数据预处理中使用板载算法的有用性也得到了从低至次最大练习进行验证，从而增加了该过程（与超低能量的微型编程相结合），该系统的自主权最多可以连续录制6 h的系统自治。有关组织损伤，进食行为和应力标记水平（皮质醇，葡萄糖，乳酸）循环水平的视觉观察结果并未在短期内揭示标记的负面影响。尽管血浆水平降低的甘油三酸酯水平显示出短暂的抑制小鱼（海鼻子50-90 g，海鲈100-200 g）。这是一个概念的证据，即微型设备适合于挑战鱼类的非侵入性和可靠的代谢表型来改善整体鱼类性能和福利。
作弊草入侵：Erik M. Molvar，Roger Rosentreter，Don Mansfield和Greta M. Anderson
execepecte s ummary对一个世纪的科学询问的全面综述阐明了作弊草（Bromus tectorum）入侵的原因和后果，并评估了解决方案以恢复健康的本地生态系统。在1800年代介绍给北美，这一欧亚年度是由铁路，车辆和牲畜传播的，殖民地的土地被过度放牧和其他因素所困扰和退化。今天，数以百万计的英亩已转换为作弊的单一文化。数千万英亩的土地仍然处于入侵的高风险中。继续在西部广大地区进行扩张，这表明目前的牲畜放牧仍然负责备忘录的扩张和主导地位。作弊草是一位栖息地的通才，具有极高的生殖率，并且比本地草早发芽。它胜过本地植物的幼苗用于水和土壤养分，并改变土壤化学和植物植物的优势。牲畜践踏，放牧和表面障碍是通过消除天然的碎片草和生物土壤外壳来将健康的干旱生态系统转变为备用的草皮系统的关键生态转换，这些系统是对杂草的自然防御。现在，一个牲畜 - cheatgrass-fire循环在美国西部的许多公共土地上都占上风，使土地易受较大，更频繁的火灾。作弊草的入侵降解或消除了本地野生动植物的栖息地和牲畜范围。气候变化可能会改变作弊草的分布，并可能加剧入侵。恢复本地栖息地的解决方案仍然难以捉摸且昂贵。磁盘，有针对性的放牧，开处方的火灾，燃油破坏建筑风险恶化的作弊草侵害；非本地饲料物种的种植会产生自己的侵入性杂草侵袭；虽然除草剂，但天然寄生虫和本地植物的播种可能会在问题所需的区域尺度上失败。减少或消除牲畜放牧的结果足够大，但是完全恢复可能需要数十年。将本地牧场转换为作弊草显着降低了土壤碳，因此将作弊草侵染到本地植物组合中可能在缓解气候中起关键作用。我们建议从分配量表放牧的牲畜休息，直到本地物种取代作弊草。在有光侵扰的土地上，我们建议将放牧的牲畜放牧到促进本地物种繁荣和维持土壤生物的水平。简介
基于竞价的批发能源市场的设计
图 2-1：设置 LMP ...................................................................................................... 18 图 3-1：CAISO SCUC 缓解方法 .............................................................................. 54 图 3-2：实时能源市场与 AGC 交互 .............................................................................. 71 图 3-3：CAISO RTM 调度初始化 ...................................................................................... 72 图 3-4：CAISO 调度对称斜坡 ...................................................................................... 73 图 3-5：CAISO HASP 时间线说明 ...................................................................................... 75 图 3-6：STUC 时间线说明 ................................................................................................ 76 图 3-7：RTM 时间范围布局 ............................................................................................. 81 图 3-8：CRR 买入报价 ............................................................................................................. 88 图 3-9：等效一段报价 ............................................................................................................. 88 图 3-10：每月 RA 时间线 ................................................................................................ 91 图 3-11：BESS 能源竞标 ...................................................................................................... 103 图 5-1：PJM 概览 .............................................................................................................. 138 图 5-2：能源市场和可靠性评估的时间线 ...................................................................... 143 图 5-3：连续 ESR 模式 ...................................................................................................... 146 图 5-4：充电模式 ............................................................................................................. 146 图 5-5：放电模式 ............................................................................................................. 147 图 5-6：市场运营软件平台时间线 ............................................................................. 150 图 5-7：日前和实时备用服务 ................................................................................ 155 图 5-8：备用服务和相应产品 ................................................................................ 155 图 5-9：备用的产品和位置可替代性 ................................................................................ 161 图 5-10：市场调度满足的要求 .................................................................................. 166 图5-11：能源市场日报 ................................................................................................ 167 图 5-12：PJM ARR/FTR 关系 ........................................................................................ 170 图 5-13：ARR 候选人 ................................................................................................ 171 图 5-14：年度 ARR/FTR 市场时间表 ............................................................................. 172 图 5-15：可变资源需求曲线的说明性示例 ...................................................................................................................... 186 图 6-1：按时间范围划分的产品 ...................................................................................................... 190 图 6-2：能源市场时间表、机组承诺和调度 ...................................................................................... 198 图 6-3：RAA 承诺流程 ...................................................................................................................... 209 图 7-1：容量提供商向负荷服务实体或 ISO 支付的可靠性期权 ............................................................................................................. 257 图 7-2：实时与日前市场价差 ............................................................................................................. 265 图 7-3：虚拟交易量和加权价差 ............................................................................................................. 269 图 7-4：在 CvaR 约束投资组合优化下，收敛竞价前后 CAISO 中 DAM 和 RTM 价格之间套利的累计盈利能力 ................................................................................................................................ 269 图 7-5：三部分小时报价格式........................................................................... 273 图 7-6：可再生能源面临四大挑战 .............................................................................. 276 图 8-1：智利市场的能源结构 .............................................................................. 280
糖尿病的新型混合深度学习模型...
被称为糖尿病性视网膜病的进行性眼科疾病仍然是全球失明的主要原因。有效的治疗和预防视力丧失需要迅速而准确的DR检测。深刻的学习程序在临床图片检查中表现出了非凡的承诺，在本文中，我们提出了一个混合模型，该模型加入了卷积大脑组织（CNNS）和重复性脑组织（RNN）的质量，以进一步发展Dr Discovery精确性。拟议的跨界深度学习模型涉及三个主要阶段。首先要采取的前进性，以这种方式以这种方式来升级眼底图片的质量和差异化，以取决于该模型消除基本亮点的能力。之后，使用残留的CNN来从已经处理的图像中提取特征。残留的CNN在捕获各种级别的亮点方面是备用的，并且此阶段使模型能够成功从信息图片中获得歧视性元素。随后的阶段包括将RNN纳入模型。rnns非常适合分析医学图像中的顺序模式，因为它们非常适合处理顺序数据和捕获时间依赖性。由于RNN的包含，该模型从底底图像序列中提取时间信息的能力提高了其识别早期DR进展符号的能力。混合模型的体系结构促进了空间和时间信息的融合，从而实现了更全面，更准确的DR诊断。1。第三阶段和最后阶段围绕着表征任务，在该任务中，完全关联的大脑网络被用来破译过去阶段分开的亮点，并将图片订购为各种DR的严重程度。关键词：糖尿病性视网膜病，深度学习，混合模型，检测，视网膜图像。引言糖尿病性视网膜病（DR）是一种退化性眼部感染，是糖尿病的结果。对视网膜中血管的损害，眼睛背面的光敏组织是其独特的特征之一。每当未经处理的情况下，DR都会导致严重的视力不幸甚至视觉缺陷[1] [2]。非增殖性糖尿病性视网膜病（NPDR）和增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）是糖尿病性视网膜病的两种基本类型[3] [4]。在NPDR的开始阶段，视网膜中的静脉虚弱，并开始溢出液体或血液。但是，PDR是一个更高级的阶段，其中视网膜的表面开始发芽新，