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World File Search System定位
足球守门员定位的定量分析
名称定义实际GK位置守门员在射门时的实际位置。球线将球与射程中心连接起来。双配音器射击角度的分配器。保守的守门员保持接近目标。数据驱动的GKP模型GKP模型需要数据以实现。潜水半径是潜水阴影的半径。潜水阴影守门员可以潜水覆盖的圆形区域。事件数据点来自已使用的数据集。足球协会足球。几何GKP模型GKP模型，可以使用几何规则实现。GK守门员。 GKP模型守门员定位模型。 守门员到达守门员可以覆盖的线。 实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。 刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。 男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。 Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。 建模GK位置GKP模型建议的GK位置。 非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。 开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。 射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。 射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。 射门在射门时的位置。 Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。 XG预期目标。GK守门员。GKP模型守门员定位模型。守门员到达守门员可以覆盖的线。实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。建模GK位置GKP模型建议的GK位置。非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。射门在射门时的位置。Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。XG预期目标。未固定的区域区域，某些GKP模型无法建议GK位置。妇女数据集过滤了妇女欧洲欧洲橄榄球联盟2022年数据集。拍摄前的目标概率。XGOT在目标上的预期目标。与psxg相同。PSXG弹出后的预期目标。拍摄后的目标概率。
将 Paradata 定位为 AI 程序文档
人工智能生命周期。资料来源：政府人工智能指南：美国联邦政府、GSA、卓越中心人工智能应用的动态和发展指南。https://coe.gsa.gov/coe/ai-guide-for-government/understanding-managing-ai-lifecycle/index.html 了解和管理人工智能生命周期 | GSA
用于定位、导航和跟踪的粒子过滤器
开发了使用粒子滤波器（递归蒙特卡罗方法）解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说，我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配，将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下，都可以实时实现，测试表明，其准确度可与卫星导航（如 GPS）相媲美，但完整性更高。基于模拟，我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后，粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案，这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
使用分布式温度传感定位和量化地下水地表水连接
海军优势 使用光纤 DTS 技术可为海军带来多种潜在优势。首先，它是唯一能够高分辨率识别大面积渗漏的技术。这可验证并改进地下水和污染物运输模型。它可精确定位值得关注的区域并排除渗漏程度极低或没有渗漏的区域。例如，最近一项 50 英亩的 DTS 研究发现，渗漏发生在不到 5% 的场地面积内。这种高分辨率数据可提高后续调查的成本效益，并让监管机构更加确信该场地的特征已得到充分描述。
递归编辑通过重新定位不想要的结果来改善同源指导的维修
CRISPR-CAS诱导的同源指导修复（HDR）可以通过外源供体模板安装广泛的精确基因组修饰。然而，HDR在人类细胞中的应用通常受到差异差的效率阻碍，这是由于偏爱易于容易产生的途径而产生短插入和缺失的途径。在这里，我们描述了递归编辑，这是一种HDR改进策略，该策略有选择地重新制定不希望的Indel结果，以创造更多的机会来生产所需的HDR等位基因。我们介绍了一个名为Retarget的软件工具，该工具可以使递归编辑实验的合理设计。在单个编辑反应中，使用重编设计的指南RNA，递归编辑可以同时提高HDR效率并减少不希望的indels。我们还利用重新定位来生成数据库，以特别有效地递归编辑位点，以内源性标记蛋白质并靶向致病性突变。递归编辑构成了一种易于使用的方法，而没有潜在的细胞操作，也很少增加实验负担。
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
通过思想领导才能定位品牌
1。简介9 1.1背景和问题9 1.2目标，目的和研究问题10 1.3划界11 2。Literature review 12 2.1 Thought leadership 12 2.2 Opinion leaders and B2C/B2B influencer marketing 15 2.3 Rhetoric 17 2.4 Key opinion leaders (KOLs) 19 2.5 Persuasion knowledge 20 2.6 Integrated communication 21 2.6.1 Marketing communication theory 21 2.6.2 Public relations 22 2.7 Brand positioning and competitive advantage 24 2.7.1 Brand positioning 24 2.7.2 Keller‘s Brand Resonance Model 26 2.7.3 Thought leadership as a竞争优势29 2.8在初步框架中组织文献31 2.8.1目标受众了解（杠杆1）33 2.8.2内容质量（杠杆2）33 2.8.3共振（结果1）35 2.8.4分布（杠杆3）36 2.8.5思想领导品牌位置（结果2）36 2.8.6 2.8.6 2.8.6竞争优势（方法论38 3.1研究哲学38 3.2研究策略39 3.2.1定性研究策略和多案例研究39 3.2.2归纳方法40 3.3研究设计41 3.4案例公司42 3.4.1样本42 3.4.2访谈参与者的采样参与者对46 3.5.1主要数据46 3.5 em em em em em em em em em em em em e em em e em e em em e em 46 3.5 em em em em e em embirator 46 3.5.2 shotuctip 49 3.6.2主题分析50 3.7有效性，可靠性和概括性51
通过连贯控制的光定位动力学
这项研究研究了Lyapunov的传播，吸收和结构障碍之间的动态关系，以利用光子晶体中的定位现象。我们研究系统的系统，其中一个双层引入障碍的重分索引的随机变化，而缺陷层具有与λ型原子的不均匀掺杂，并且可以使有效的折射指数的相干调节。相干控制允许在无序方案中积极调整吸收，Lyapunov指数和定位特征。在吸收和lyapunov spec中，对于带隙和带缘频率观察到了显着的对比，突出了不同的定位行为。这些发现提高了对无序系统中光 - 物质相互作用和现场定位的理解，为定制的光子设备提供了途径。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。