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World File Search System细分技术
制造工艺和技术的进步
印度理工学院布巴内斯瓦尔分校成立于 2008 年，最初在布巴内斯瓦尔市的一个临时校区运营，其愿景是成为一所以我们独特的知识而享誉全球的学院。2016 年，该校迁至位于科尔达贾特尼宁静的永久校园。印度理工学院布巴内斯瓦尔分校正在努力成为提供世界一流教育的院校之一。该学院的目标是培养最高水平的技术专家和科学家，旨在为学生提供全面的教育和机会，使他们通过正确的学术准备获得分析和创造技能。该学院拥有大量致力于细分技术并在工程和技术领域进行高质量研究的教职员工。因此，印度理工学院布巴内斯瓦尔分校在 2019 年《泰晤士报》工程学院排名中位列全国第 9 位。
产品的战略产品定价定价策略
这种定价策略与渗透定价相反。在此策略下，制造商为其产品设定了很高的初始价格；因此，以最大的利润。这种定价策略适合在迅速前进的竞争条件下；因此，到了当时的竞争对手获得地面，所讨论的特定制造商可以退出市场或降低价格 - 已经赚了很多利润。这种定价策略在特殊产品中很有用；即豪华物品在这种情况下，富裕的消费者可能不介意由于自我，身份或声望而支付高价。高初始价格可以投射为质量的象征；并且可以用作市场细分技术，目的是向“类”出售。这种定价政策有助于收回产品入门阶段中产生的高促销费用；并为产品计划的成本和豪华产品开发的成本提供资金。但是，这项政策可能会引起竞争对手的激烈竞争，这些竞争对手可能会受到有关制造商的过多利润而吸引的竞争对手。
请引用已发布的版本-E -space
脑肿瘤由于死亡率高，近年来已成为严重的医疗并发症。Radi神学家手动分段肿瘤，这耗时，容易出错且昂贵。近年来，基于深度学习的自动细分表现出了解决计算机视觉问题（例如图像分类和细分）方面有希望的结果。脑肿瘤分割最近已成为医学成像中普遍的任务，以确定使用自动化方法的肿瘤位置，大小和形状。许多研究人员都使用各种机器和深度学习方法来确定使用卷积方法的最佳解决方案。在本评论论文中，我们根据广泛使用和公开可用的数据集讨论了最有效的细分技术。我们还提出了对联邦学习方法的调查，以提高全球细分绩效并确保隐私。在研究了100多篇论文以概括了分割和多模式信息的最新技术主题后，提出了一项综合文献综述。最后，我们专注于脑肿瘤分割中未解决的问题和基于客户的联合模型培训策略。基于此评论，未来的RE搜索者将了解解决这些问题的最佳解决方案路径。
lidpose：稀疏激光点云中实时3D人姿势估计，具有非重复循环扫描模式
摘要：在本文中，我们提出了一种基于新型的，视觉转化器的端到端姿势估计方法，Lidpose，用于实时人类骨架估计，在非重复循环扫描（NRCS）LIDAR点云中。在vitpose架构上建造，我们介绍了新颖的改编，以解决NRCS激光雷达的独特特性，即稀疏性和异常的类似Rosetta的扫描模式。所提出的方法解决了基于NRCS激光雷达的感知的常见问题，即测量的稀疏性，它需要在记录数据的空间和时间分辨率之间保持平衡，以有效地分析各种现象。lidpose利用NRCS激光雷达传感器的前景和背景细分技术来选择感兴趣的区域（ROI），使下痛成为移动行人检测和从RAW NRCS LIDAR LIDAR LIDAR测量序列中移动的端到端方法，该方法由静态传感器捕获的静态传感器供Sureveellance Seasarions捕获。为了评估该方法，我们创建了一个新颖的，真实的，多模式的数据集，其中包含来自Livox Avia传感器的相机图像和LIDAR点云，并带有注释的2D和3D人体骨架地面真相。