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World File Search System多任务处理
通过多任务预测药物-靶标相互作用...
在药物发现中，识别靶蛋白和分子之间的结合至关重要。当每个任务的信息量较小时，多任务学习方法已被引入以促进任务之间的知识共享。然而，多任务学习有时会降低整体性能或在各个任务的性能之间产生权衡。在本研究中，我们提出了一种通用的多任务学习方案，通过组选择和知识提炼，不仅可以提高平均性能，还可以最大限度地减少个体性能的下降。根据配体靶标组之间的化学相似性来选择组，并将同一组中的相似靶标一起训练。在训练过程中，我们应用教师退火的知识提炼。多任务学习模型由单任务学习模型的预测引导。这种方法的平均性能高于单任务学习和经典多任务学习。进一步的分析表明，多任务学习对于低性能任务特别有效，知识提炼有助于模型避免多任务学习中单个任务性能的下降。
基于改进的多任务级联的面部检测...
摘要 - 随着深度学习和计算机视觉的发展，面部检测已得以快速发展。面部检测有多个应用程序域，包括身份身份验证，安全保护，媒体和娱乐。尽管多任务级联的卷积神经网络（MTCNN）具有很高的精度和鲁棒性，但由于真实场景的复杂性和硬件设施的约束，该模型在真实场景中具有大参数和计算开销的缺点。因此，改进的网络模型的开发至关重要。本文通过减少参数和计算开销的数量并使用更好的模型参数来定位面部的关键点来改善MTCNN模型。该模型提高了面部年龄估计的准确性和鲁棒性。宽面和Celeba数据集用于培训。最终的面部检测精度达到98.7％，同时将模型参数的数量减少到相同条件下的70％。该模型满足现代社会对面部检测的应用需求，并证明了改进的网络模型的效率和准确性。
P-8A Poseidon 多任务海上飞机 (MMA)
系统 • P-8A 波塞冬多任务海上飞机 (MMA) 设计基于波音 737-800 飞机，并进行了重大修改以支持海军海上巡逻任务要求。它将取代 P-3C 猎户座。• P-8A 包含一个集成传感器套件，其中包括雷达、电光和电子信号检测传感器，用于检测、识别、定位和跟踪水面目标。集成声学声纳浮标发射和监控系统可检测、识别、定位和跟踪潜艇目标。P-8A 携带 Mk 54 鱼雷，目前正在集成 AGM-84 鱼叉导弹系统来攻击已识别的潜艇和水面目标。传感器系统还提供战术态势感知信息以分发给舰队，并提供 ISR 信息供联合情报界利用。• P-8A 飞机采用了飞机生存能力增强和脆弱性降低系统。集成红外导弹探测系统、照明弹发射器和定向红外对抗系统旨在提高对红外导弹威胁的生存能力。机载和机外传感器和数据链系统用于提高对射频导弹威胁系统的战术态势感知能力。油箱惰化和防火系统降低了飞机的脆弱性。
Ah-64 阿帕奇多任务战斗直升机
通过 FLIR 系统识别威胁极其困难。虽然 AH-64 机组人员可以轻松找到车辆的热信号，但可能无法确定敌友。前视红外线可检测物体热量发射的差异。在炎热的天气里，地面反射或发射的热量可能比可疑目标多。在这种情况下，环境会很“热”，而目标会很“冷”。随着夜间空气冷却，目标散热或散热的速度可能低于周围环境。在某些时候，目标和周围环境的热量发射可能相等。这是红外交叉，使目标捕获/检测变得困难甚至不可能。红外交叉最常发生在环境潮湿的时候。这是因为空气中的水在物体的发射率中形成了一个缓冲。所有使用 FLIR 进行目标捕获的系统都存在此限制。低云层可能不允许地狱火导引头有足够的时间锁定目标，或可能导致其在捕获后断开锁定。在远距离，飞行员可能必须考虑云层，以便让导引头有时间将武器转向目标。飞行员夜视传感器无法检测到电线或其他小障碍物。
SPOTS 多任务有效载荷演示卫星
CACI 的专业多任务 DemoSat 有效载荷将测试该公司在有争议的太空领域在精确替代定位、导航和授时 (APNT) 和战术情报、监视和侦察 (TacISR) 技术方面的技术进步。我们的双向时间传输 (TWTT) 和时钟建模技术是 DemoSat 有效载荷的核心，体现了小型平台同步能力的飞跃。SPOTS DemoSat APNT 和 TWTT 技术无需昂贵的时间参考或时间同步性能妥协，即可提供精确的授时和长期的频率稳定性。SPOTS 还配备了软件定义无线电 (SDR)，可运行低概率拦截/检测 (LPI/D) 和频率捷变扩频射频 (RF) 波形。SPOTS 有效载荷也与时钟/振荡器技术无关，可以扩展以支持多时钟组合。
低压精度计时，多任务有效载荷
CACI在低尺寸，重量和功率（交换）精度的双向时间传输（TWTT）和振荡器建模方面的进步提供了小平台同步的飞跃。以前需要昂贵频率参考或接受相干性能的妥协的应用程序现在可以通过该技术结合实验室级的时机和长期频率稳定性。我们在多个传输物理层上支持了我们专有处理和时钟专业知识的组合，包括使用软件定义的无线电（SDR）的截距/检测（LPI/D）射频（RF）波形的低概率。该解决方案对振荡器技术不可知，可以缩放以支持多时钟合奏。
媒体多任务与创造力之间的关系
媒体多任务处理是广泛的，但其与创造力的关系尚不清楚。本研究采用了措施的组合，包括媒体多任务问卷，替代用途任务（AUT），用于发散思维，中国复合远程关联任务（CCRAT）用于收敛性思维，以及解决创造性问题的任务，以检查媒体多任务和创造力之间的关系。极值分组[一个标准偏差以上或低于媒体多任务指数（MMI）的平均值]，中值分组和回归分析用于探索媒体多任务和创造力之间的关系。结果揭示了以下发现：（1）在三种分析方法中，媒体多任务与AUT任务的性能之间没有显着关系。然而，在MMI平均值以上的一个标准偏差范围内，媒体多任务在AUT任务上显示出与流利度，灵活性和总分的显着正相关。（2）媒体多任务显着预测了响应在CCRAT任务上的准确性。（3）媒体多任务明显地预测了在创意解决问题任务的适用性上的分数较低。
biot5+：通过IUPAC整合和多任务调整
计算双学学的最新研究趋势越来越集中于整合文本和生物实体建模，尤其是在分子和蛋白质的背景下。，以前的努力（例如Biot5）在跨越各种任务的概括方面面临着挑战，并且缺乏对分子结构的细微理解，尤其是在其文本代表中（例如，IUPAC）。本文介绍了Biot5+，这是Biot5框架的扩展，该框架是为了增强生物学研究和药物发现而定制的。biot5+结合了几种新颖特征：IUPAC名称的集成，用于分子理解，包括Biorxiv和PubChem等来源的扩展生物文本和分子数据，用于跨任务的多任务中的多任务指定调整，以及用于数值的数字处理的数值数据。这些增强功能允许Biot5+弥合分子表示之间的差距及其文本描述，从而提供了对生物实体的更全面的理解，并在很大程度上改善了对生物质量和生物序列的基础推理。该模型经过预先训练和微调，并通过大量实验，包括3种类型的问题（分类，回归，一代），15种任务和21种基准数据集，在大多数情况下表现出了显着的性能和现状的结果。biot5+因其在生物学数据中捕获复杂的关系船的能力而脱颖而出，从而有助于生物信息学和计算生物学。我们的代码可从https：//github.com/qizhipei/biot5获得。
脱机多任务表示增强学习
离线增强学习的最新进展（RL）（Levine等人，2020年）使用预采用的数据集为现实世界中的培训政策开辟了可能的可能性（Kalashnikov等人。，2018年； Rafailov等。，2021; Kalashnikov等。，2021），自然语言处理（Jaques等人，2019年），教育（De Lima and Krohling，2021年），电力供应（Zhan等人，2022）和医疗保健（Guez等人，2008年； Shortreed等。，2011年； Wang等。，2018年；基利安等人。，2020）。虽然大多数离线RL研究都集中在单任务问题上，但是在许多实际情况下，多个任务是相关的，并且通过利用所有可用数据共同学习多个任务是有益的（Kalashnikov等人。，2018年； Yu等。，2021，2022; Xie and Finn，2022）。在这种情况下，一种流行的方法是多任务表示学习，该代理的目的是通过在相关任务之间提取共享的低维表示功能来解决问题，然后在此通用表示上使用简单功能（例如线性）来解决每个任务（Caruana，1997; Baxter，2000）。尽管多任务表示学习取得了经验成功，尤其是在增强学习在降低样品复杂性方面的功效方面的实现（Teh等人，2017年； Sodhani等。，2021; Arulkumaran等。，2022），对其的理论理解仍处于早期阶段（Brunskill和Li，2013年； Calandriello等人。，2014年； Arora等。，2020年； Eramo和Al。，2020年；胡和al。，2021; lu和al。，2021; Pacchiano的磨坊，2022年）。虽然
处理和处理有机系统计划
B.害虫管理实践检查您使用的所有害虫管理实践：良好的卫生局外部栖息地/食物来源排除密封门和/或窗户修理孔，裂缝等。筛选的窗户，通风口等。物理屏障在建筑物外部割草空气幕两侧的金属板金属在设施监测的害虫检查成分检查中积极的气压检查内部外围超声检查周围的检查区/轻型设备释放有益的粘性陷阱电陷阱电陷阱电陷阱电磁膜陷阱机械陷阱机械陷阱机械陷阱吓HAIRETAP吡啶酮紫红酮硼酸二氧化钠八回合二水合地硅藻土沉淀硅胶雾化雾气裂纹和缝隙喷雾没有其他：C。农药使用信息