摘要 道路基础设施系统一直受到无效维护策略的影响,预算限制更是雪上加霜。通过有效的状况评估、故障检测、未来状况预测等数据驱动的决策,可以显著改善道路资产管理方法,从而显著改善维护计划,延长资产寿命。数字孪生等最新技术创新具有巨大潜力,可以实现道路状况预测和主动资产管理所需的方法。为此,机器学习技术在解决工程问题方面也表现出了令人信服的能力。然而,在数字孪生背景下,它们都没有得到特别考虑。因此,有必要审查和确定在道路数字孪生中使用机器学习技术的适当方法。
摘要 — 磁共振成像 (MRI) 的主要缺点是缺乏标准强度尺度。所有观察到的数值都是相对的,只能结合其上下文进行解释。在将 MRI 数据体输入监督学习分割程序之前,需要将它们的直方图相互配准,换句话说,它们需要所谓的规范化。用于辅助脑 MRI 分割的最流行的直方图规范化技术是 Ny'ul 等人在 2000 年提出的算法,该算法对齐一批 MRI 体积的直方图,而不注意可能扭曲直方图的局部病变。另外,一些最近的研究应用了基于简单线性变换的直方图规范化,并报告了使用它们实现的略高的准确性。本文提出研究在脑 MRI 图像分割之前分别在没有和存在局部病变的情况下执行直方图规范化的最合适的方法和参数设置。
https://www.canada.ca/dam/dam-aspc/documents/immery-interchang-interchang-autorchang-autorized-covid.pdf https://www.mrxiv.org/content/mining/early/2021/06/2021/2021.05.19.19.19.19 3_june_2021_sars-cov-cov-cov-2_dopd_dourshttps://www.canada.ca/dam/dam-aspc/documents/immery-interchang-interchang-autorchang-autorized-covid.pdf https://www.mrxiv.org/content/mining/early/2021/06/2021/2021.05.19.19.19.193_june_2021_sars-cov-cov-cov-2_dopd_dours
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成败取决于客户与他们合作的时间长短。他们拥有客户关系,因此有动力维持这种关系并证明其费用的合理性。充当客户的四分卫。他们提供各种服务,例如规划和综合财富服务,并保持受托人标准的护理,这意味着他们不能将自己的利益置于客户利益之上。与独立的 RIA 公司有关联,这意味着顾问可能是雇员或独立承包商。他们还可能与托管或清算公司(例如 Charles Schwab)保持关系,这些公司可以帮助遵守法规并提供后台支持。不局限于一个投资平台,可以为客户提供不同的选择。他们通常依靠行业专家来提供指导。
