2024 年 2 月 19 日——国防部投标参与估算。注释。日期和时间。资格......陆上自卫队规范。产品编号。规格编号。5-114.由...制作。将在...中创建招聘传单定义...
2024 年 1 月 31 日 — 报价匹配 参与防卫省竞标。备注。日期和时间。资格状态。自卫队。6.2.7。6.2.7。33. 普通透明手帕纸。6.2.29。6.1.31。不需要。长野地方合作总部。1300。
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事件相机具有高时间分辨率、高动态范围、低功耗和高像素带宽等特点,为特殊环境中的物体检测提供了独特的功能。尽管有这些优势,事件数据固有的稀疏性和异步性对现有的物体检测算法提出了挑战。脉冲神经网络 (SNN) 受到人脑编码和处理信息方式的启发,为这些困难提供了潜在的解决方案。然而,在当前的实现中,它们在使用事件相机进行物体检测方面的性能受到限制。在本文中,我们提出了脉冲融合物体检测器 (SFOD),一种基于 SNN 的简单有效的物体检测方法。具体而言,我们设计了一个脉冲融合模块,首次实现了应用于事件相机的 SNN 中不同尺度特征图的融合。此外,通过整合我们在 NCAR 数据集上对主干网络进行预训练期间进行的分析和实验,我们深入研究了脉冲解码策略和损失函数对模型性能的影响。从而,我们建立了基于 SNN 的当前最佳分类结果,在 NCAR 数据集上实现了 93.7% 的准确率。在 GEN1 检测数据集上的实验结果表明,SFOD 实现了 32.1% 的当前最佳 mAP,优于现有的基于 SNN 的方法。我们的研究不仅强调了 SNN 在事件摄像机物体检测中的潜力,而且推动了 SNN 的发展。代码可在 https://github.com/yimeng-fan/SFOD 获得。
开放式成像研究(OASIS)是一个旨在使大脑的磁共振成像(MRI)数据集的大脑数据集,可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集,我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说,OASIS项目旨在扮演许多角色。首先,绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始,选择了绿洲数据集,以鼓励对高兴趣主题进行研究,并提供对个别实验室难以获取的数据。第二,OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的,因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三,绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
可查找:(重新)使用数据的第一步是找到它们。元数据和数据应该易于人类和计算机找到。可访问:一旦找到,用户需要知道如何访问它们,可能包括身份验证和授权。可互操作:允许与其他数据、应用程序/工作流集成以进行分析、存储和处理。可重用:元数据/数据需要得到很好的描述,以便可以在不同的设置中复制和/或组合它们。
8 自 2010 年起,货币政策委员会会议于每年的 1 月、3 月、5 月、7 月、9 月和 11 月举行。9 2022 年 6 月,南非储备银行从通过传统的现金准备金或短缺制度实施货币政策,转向盈余或分级下限制度。10 在货币政策委员会利率决策周期间,主要回购拍卖将进行两天(周五到期),然后再进行五天(下周三到期)。11 为应对新冠疫情危机,南非储备银行推出多项措施向市场注入流动性。这些措施包括日内补充回购拍卖,以及最长 12 个月的长期回购。随着货币市场逐步恢复正常,这些工具已分别于 2020 年 12 月和 2021 年 3 月停止使用。
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