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World File Search System监督
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
”可扩展的监督学习算法，用于实时可再生能源预测智能电网”
将可再生能源集成到现代智能电网中，由于能源产生的可变性和不可预测性，提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性，优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
独立警务监督局（一般行动）条例，2022
118。检查警察场所和拘留设施等。119。进行检查等目的等。120。检查范围。121。检查方式。122。要检查的元素。123。管理检查。124。指导检查的原则。125。进行访谈等。126。采访被拘留者时要考虑的因素。127。根据要求进行检查。128。一般或常规检查。129。主题或有针对性的检查。130。特别检查。131。后续检查。132。检查期间指定官员的义务。133。在检查期间，服务成员的义务。134。董事会批准和考虑。135。其他州机器人在检查报告中采取的措施。136。检查工具和清单。137。发布和宣传检查报告。138。对总检察长的检查报告的行动。第XVI部分 - 其他条款
监督和替代条例条例号001/2025/supj
RIO市政厅昨天已提交了单一配额的付款指南以及城市前和领土税（IPTU）2025的第一部分。带有付款日期的时间表已在De-Zeps结束时披露。纳税人必须在2025年2月7日之前支付单一配额或税款的第一份。选择单个配额的人将有7％的折扣。通过专家消费者价格特殊痛苦（IP-E）衡量的年度累积通货膨胀将纠正不可能建筑物的价值，IBGE将披露。指南还将在1月21日在Carioca数字网站或Carioca Digital应用程序上在线发行，可用于iOS和Android。可以一次下载和打印所有各方每月支付。
用草药Leys进行监督-FIPL HELEN试验.docx
永久牧场可以拥有高植物多样性，包括一些稀有植物。环境影响评估（EIA）法规已适当以保护这种多样性。但是，某些永久性牧场的植物多样性低，生产率较低，并且由对牲畜的古怪性低的杂草草主导。
脑监督图像编辑
尽管用于语义图像编辑的深度神经模型最近取得了进展，但目前的方法仍然依赖于明确的人工输入。先前的工作假设有手动整理的数据集可用于监督学习，而对于无监督方法，需要人工检查发现的组件以识别那些修改有价值语义特征的组件。在这里，我们提出了一种新颖的替代方法：利用大脑反应作为学习语义特征表示的监督信号。在一项神经生理学实验中，向参与者 (N=30) 展示人工生成的面孔并指示他们寻找特定的语义特征，例如“老”或“微笑”，同时通过脑电图 (EEG) 记录他们的大脑反应。使用从这些反应推断出的监督信号，学习生成对抗网络 (GAN) 潜在空间内的语义特征，然后将其用于编辑新图像的语义特征。我们表明，隐性大脑监督实现的语义图像编辑性能与显性手动标记相当。这项工作证明了利用通过脑机接口记录的隐性人类反应进行语义图像编辑和解释的可行性。
加强战略监督和绩效管理
在当今充满活力和竞争激烈的商业环境中，董事会在监督战略和绩效管理方面的作用不可或缺。董事会必须积极参与战略制定、监督和执行，以确保组织蓬勃发展并适应不断变化的挑战。通过遵循最佳实践并不断改进流程，董事会可以有效地引导组织实现战略目标并庆祝其成就。正如张忠谋明智地指出的那样，“没有战略，执行就是失败。”
会议纪要湾区收费管理局监督...
有关 BATA 决议第 166 号（修订版）的更新，即 2024-33 财政年度（FY）的 BATA 十年收费桥梁资本改善计划（CIP），以供参考。此更新反映了当前采用的 CIP 中包含的项目的成本和时间表的变化。工作人员还将提供更新的收费桥梁计划报告以供参考。工作人员将在 2025 年 1 月 22 日的 BATA 会议上请求批准 CIP。
对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。