对机器任务的深视频压缩(DVC)的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器,从而规定每个任务的专用解码器。相比之下,传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器,从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感,我们引入了一个创新的编码器控制器,以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片(GOP)选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制,从而允许跨不同任务(例如检测和跟踪)进行适应性的编码器调整,同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外,广泛的实验表明,对于不同的任务,我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25%,只有一个预先训练的解码器。
允许将本工作的全部或一部分用于个人或课堂使用的数字或硬副本允许,而没有费用,只要副本不是用于Proft或Commercial Advantage的副本,并且副本均带有此通知和FRST页面上的完整引用。必须尊重他人所拥有的这项作品的组成部分的版权。允许用信用摘要。否则复制或重新发布以在服务器上发布或重新分配到列表,需要事先指定许可和/或费用。请求权限从permissions@acm.org。CHI '24,5月11日至16日,2024年,美国HI,HI,HI©2024由所有者/作者持有的版权。 出版权许可获得ACM的权利。 图像已深入地融入我们的生活中。 是否ACM ISBN 979-8-4007-0330-0/24/05 https://doi.org/10.1145/3613904.3642129通过绘画,摄影或数字技术,创建CHI '24,5月11日至16日,2024年,美国HI,HI,HI©2024由所有者/作者持有的版权。出版权许可获得ACM的权利。图像已深入地融入我们的生活中。是否ACM ISBN 979-8-4007-0330-0/24/05 https://doi.org/10.1145/3613904.3642129通过绘画,摄影或数字技术,创建
DAU 是 EICAS 的中央数据收集点。DAU 1 专用于收集前飞机系统和左发动机的数据。DAU 2 收集后飞机系统和右发动机的数据。发动机数据通过 FADEC 和直接从发动机传感器发送到 DAU。DAU 收集的离散信号被转换成数字信号并发送到集成计算机 (IC-600)。IC 600 中有一个符号生成器,它为显示单元提供图像。每个 DAU 都是双(A 和 B)通道单元。两个 DAU 上的通道 B 都作为备用源,如果通道 A DAU 发生故障,必须通过 DAU 复原按钮手动选择。两款 IC-600 均使用现场 DAU 的 A 通道作为主要信息来源。
湾区卫生官员敦促麻疹接种疫苗和意识,因为目前在全国范围内暴露于麻疹的情况下,目前较低。然而,随着美国案件的增加,强烈鼓励没有完全接种疫苗的人获得安全且高效的疫苗。加利福尼亚州圣克鲁斯县 - 随着麻疹病例最近在全国范围内的兴起,圣克鲁斯县与湾区卫生官员一起敦促所有人如果不确定他们是否有麻疹,或者他们小时候没有麻疹,并意识到出行或暴露后的麻疹征兆和症状。麻疹是一种高度传染性的病毒,可能导致严重的疾病和死亡,安全,高效的麻疹,腮腺炎和风疹(MMR)疫苗为病毒提供了最佳保护。通过确保每位12个月至3岁的家庭成员都用一种MMR疫苗接种疫苗来保护自己,并且每个4岁或4岁以上的人都接受了两剂MMR疫苗。截至2025年3月14日,美国已有300例麻疹病例。这包括在德克萨斯州和附近州主要未接种疫苗的儿童发生的大规模爆发。目前有两次死亡。这些是自2015年以来美国的最初麻疹死亡。截至2025年3月11日,加利福尼亚州有五例报道的麻疹病例。国际旅行后分别报告了所有五个案件,并且没有证据表明它们与德克萨斯州的爆发有关。如果受感染的人咳嗽或打喷嚏,该病毒会在室内空气中徘徊几个小时。“麻疹具有高度传染性,但可以通过疫苗接种高度预防,”圣克鲁斯县卫生官员丽莎·埃尔南德斯(Lisa Hernandez)博士说。“保护自己和家人免受麻疹的最佳方法是获取MMR疫苗。”当感染者呼吸,谈话,咳嗽或打喷嚏时,麻疹如何传播和麻疹轻松通过空气传播。症状包括发烧,咳嗽,流鼻涕和结膜炎(粉红色的眼睛),随后2-4天后出现皮疹。根据疾病预防控制中心(CDC)的说法,根据美国患麻疹的五分之一未接种疫苗的人已经住院,每1000名被麻疹感染的儿童中有近三个会死于呼吸道和神经系统并发症。麻疹呈现出最大的风险
检查。论文是:•Max Planck 23。4。1858 Kiel•Arnold Sommerfeld 5.12。 1868Königsberg•Albert Einstein 14。 3。 1879 ULM•Ernest Rutherford 30。 8。 1871 Spring Grove•Max Burn 11 12. 1882 Breslau•James Franck 26。 8。 1882 Hamburg•Niels Bohr 7。 10。 1885哥本哈根•ErwinSchrödinger12。 8。 1887 VIENNA•WOLFGANG PAULI 25。 4。 1900维也纳•Werner Heisenberg 5.12。 1901Würzburg•Enrico Fermi 29。 9。 1901罗马•Paul Dirac 8。 8。 1902 Bristol•Pascual Jordan 18。 10。 1902 Hannover•Lew Landau 22。 1。 1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒(John Archibald Wheeler)9。 7。 1911佛罗里达•理查德·费曼(Richard Feynman)11。 5。 1918皇后区,纽约•朱利安·施温格12。 2。 1918纽约市1858 Kiel•Arnold Sommerfeld 5.12。1868Königsberg•Albert Einstein 14。 3。 1879 ULM•Ernest Rutherford 30。 8。 1871 Spring Grove•Max Burn 11 12. 1882 Breslau•James Franck 26。 8。 1882 Hamburg•Niels Bohr 7。 10。 1885哥本哈根•ErwinSchrödinger12。 8。 1887 VIENNA•WOLFGANG PAULI 25。 4。 1900维也纳•Werner Heisenberg 5.12。 1901Würzburg•Enrico Fermi 29。 9。 1901罗马•Paul Dirac 8。 8。 1902 Bristol•Pascual Jordan 18。 10。 1902 Hannover•Lew Landau 22。 1。 1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒(John Archibald Wheeler)9。 7。 1911佛罗里达•理查德·费曼(Richard Feynman)11。 5。 1918皇后区,纽约•朱利安·施温格12。 2。 1918纽约市1868Königsberg•Albert Einstein 14。3。1879 ULM•Ernest Rutherford 30。 8。 1871 Spring Grove•Max Burn 11 12. 1882 Breslau•James Franck 26。 8。 1882 Hamburg•Niels Bohr 7。 10。 1885哥本哈根•ErwinSchrödinger12。 8。 1887 VIENNA•WOLFGANG PAULI 25。 4。 1900维也纳•Werner Heisenberg 5.12。 1901Würzburg•Enrico Fermi 29。 9。 1901罗马•Paul Dirac 8。 8。 1902 Bristol•Pascual Jordan 18。 10。 1902 Hannover•Lew Landau 22。 1。 1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒(John Archibald Wheeler)9。 7。 1911佛罗里达•理查德·费曼(Richard Feynman)11。 5。 1918皇后区,纽约•朱利安·施温格12。 2。 1918纽约市1879 ULM•Ernest Rutherford 30。8。1871 Spring Grove•Max Burn 11 12.1882 Breslau•James Franck 26。8。1882 Hamburg•Niels Bohr 7。10。1885哥本哈根•ErwinSchrödinger12。8。1887 VIENNA•WOLFGANG PAULI 25。 4。 1900维也纳•Werner Heisenberg 5.12。 1901Würzburg•Enrico Fermi 29。 9。 1901罗马•Paul Dirac 8。 8。 1902 Bristol•Pascual Jordan 18。 10。 1902 Hannover•Lew Landau 22。 1。 1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒(John Archibald Wheeler)9。 7。 1911佛罗里达•理查德·费曼(Richard Feynman)11。 5。 1918皇后区,纽约•朱利安·施温格12。 2。 1918纽约市1887 VIENNA•WOLFGANG PAULI 25。4。1900维也纳•Werner Heisenberg 5.12。1901Würzburg•Enrico Fermi 29。 9。 1901罗马•Paul Dirac 8。 8。 1902 Bristol•Pascual Jordan 18。 10。 1902 Hannover•Lew Landau 22。 1。 1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒(John Archibald Wheeler)9。 7。 1911佛罗里达•理查德·费曼(Richard Feynman)11。 5。 1918皇后区,纽约•朱利安·施温格12。 2。 1918纽约市1901Würzburg•Enrico Fermi 29。9。1901罗马•Paul Dirac 8。8。1902 Bristol•Pascual Jordan 18。10。1902 Hannover•Lew Landau 22。1。1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒(John Archibald Wheeler)9。7。1911佛罗里达•理查德·费曼(Richard Feynman)11。5。1918皇后区,纽约•朱利安·施温格12。2。1918纽约市
数字变形的不可驱动的推进使人类在超连续性的复杂晶格中毫不远,将网络安全传播到不变的紧急性,而不是选择性的预先授权。随着技术增强在渐近轨迹上的转移,串联的网络恶性造成的肥大伴有肥大,从而引起了对抗性进化的不断升级的辩证法。这种不断突变的网络稳定性强调了认识论重新校准对预防性,启发式适应性网络安全架构的典型紧急性。在现代数字生态系统的迷宫般广泛内,网络脆弱的无处不在,超越了戏剧性的描绘,因此需要对前卫网络城市城市城市道路的敏锐融合。Neoteric网络拮抗剂资本利用了系统性的空白,人为敏感性和算法近视,以策划灾难性的入侵。由此产生的漩涡远远超出了金钱的屈服,封装了智力主权征服,制度性无知和地缘战略性不稳定。网络安全认知的核不仅限于认知的认可,而是授权根深蒂固的灌输和对不可侵犯的数字预防的施法。公司实体和单个网民都必须超越古老的安全教条,朝着零信任矩阵,永久发展的身份验证基板和启发式异常检测机制迁移。强大的网络安全堡垒需要不断的过度耐等位置,随机风险预后以及出现的AI融合防御性策略的流体整合。对建筑师的网络堡垒,加密熵,机器智能的对抗性无效和分散的网络网络防御工事的多种聚合融合至关重要。网络拮抗剂,利用超自动浸润的启发式方法,不对称的社会工程载体和多态恶意软件共生,促使数字熵猖ramp。抵消这些存在的威胁需要相应地复杂的报复性模式,使人类的智慧与算法的感知协同。此外,对跨国网络安全佳能的遵守,增强了机构的弹性,确保了对抗控制论的正交堡垒。公司必须实例化强大的网络政府策略,编纂事件响应学说,并灌输网络弹性范式,以促进新兴的网络性情感现象。预期威胁侦察和自适应异常拦截的协同融合使实体能够在数字妊娠之前征服和抢先入侵。
本文是以用户为中心的能源系统(USESTCP)中性别和能源研究计划的子任务2的输出,该计划是IEA技术协作计划的一部分。该子任务旨在了解社会技术能源系统中系统的惯性,从而阻碍了性别意识策略和干预措施的形成,然后确定对抗惯性的方法。本文介绍了在子任务中进行的三个案例研究的综合,并提供了来自其他来源的一些支持证据。案件研究了欧洲三个国家的能源政策的不同方面。奥地利和瑞典的案例研究对其国家的综合能源和气候计划进行了性别分析(Badieijaryani等,2022; Michael and Hultman,2023)。奥地利和荷兰的案例研究探讨了两名演员在能源政策制定中的性别意识。奥地利案件侧重于能源顾问(Hausner等,2023)和荷兰案(Clancy等,2024)探讨了如何构建能源贫困问题,政策反应是由政策工作者提出的。本文以当前对能量贫困及其性别维度的理解的概述开始。从性别的角度来看,这是对三个国家的能源政策的分析。然后,我们就政策对能源贫困的反应如何更具性别响应性和社会包容性提出一些建议。我们结束了一些良好实践的例子。
doi:https://doi.org/10.56293/ijmsssr.2025.5505 IJMSSSR 2025卷第7卷3月2日至4月2日ISSN:2582 - 0265摘要:本研究旨在确定哪个自我意识的领域最能影响学生的学习策略。这项研究使用了涉及菲律宾达沃西方部门的教师的描述性技术,利用了非实验定量研究设计。该研究是在2021 - 2022年学年的第二学期进行的。关于自我意识和学生学习策略的研究工具被用作数据来源。使用Mean,Pearson-R和回归作为治疗数据的统计工具,研究表明了以下结果:自我意识的水平很高,学生学习策略的水平非常高,对学生的自我意识与学习策略之间的关系具有重要意义,学生的自我意识策略,自我意识的学习策略是公众的自我意识策略。关键字:自我意识,学生的学习策略教育管理,定量研究,菲律宾1。引言自我意识是理解自己的感受,思想和行动的能力。学生本质上需要具有更好的自我意识,因为这有助于他们改善社交功能。当学生表现出大量的自我意识时,他们可以更好地认识到其他人如何看待他们,并且可以对更好的社会接受进行必要的调整(Luo,Shi,Zhang,Zhang,Peng,Zhang&Zeng,2021年)。良好的自我意识有助于学生制定重要的学习策略。这是因为这些学生知道他们的学习方式,并且认识到他们的学习优势和缺点,这将指导他们培养策略,从而使他们最大程度地提高学习。拥有急需的自我意识的水平确实有助于学生在他们从事的任何任务中晋升(Fallah Nodehi,Boroomandfar&Moussavi,2020年)。但是,即使是学生也认识到自我意识的重要性,他们仍然有很多人对自己的优势和缺点的认识。因此,这些学生几乎不知道他们如何在学术事务和生活中繁荣发展,这影响了他们的学习策略。在远程班级中,教师注意到没有学习和应对他们的要求的几个学生人数(Aljawarneh,2019年)。在当地的情况下,有些学生不关心他们的学术要求。他们没有通过在学习过程中展示主动性,了解学习和内容标准的倡议,从而使学习能力较差,这最终使他们与其他学习者落后。提到的问题是学生在学习策略方面的经验。解决问题的需求将确保学生更多的学习机会。因此,研究人员被提示进行这项研究,以解决知识差距,以在当地背景下找到有关学生的自我意识和学习策略的相关证据,因为研究人员很少在当地环境中就同一主题进行同一研究。
自闭症谱系障碍(CASD)的儿童经常在识别和理解情绪时面临挑战,使他们难以解释自己的情绪和他人的情绪。这些情感和行为困难会导致行为偏离社会规范和道德标准。这项研究评估了先前开发的道德意识游戏(MAG)的有效性。与19名CASD参与者和14位老师一起使用了一种实验方法,他们在学习过程中就他们与MAG的经历提供了反馈。数据,并使用Kruskal-Wallis检验进行了分析。调查结果表明,MAG应用程序在易于使用和内容质量方面有效,尽管在命令交付和面部表情的清晰度中需要改进。虽然先前的研究开发了支持CASD中各种技能的工具,但本研究介绍了对道德教育的创新关注。结果表明,MAG为教师提供了一种有价值的新方法,以支持CASD儿童的道德发展。
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