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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。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
6.4“ B.Sc.（荣誉）农业”的自我研究报告...
一个占地40英亩的作物研究中心已指定用于种子繁殖计划和批量生产。在哈里夫季节，该单元也在本单元进行了一些与现场作物有关的部门研究项目。占地13英亩的园艺农作物果园，可容纳600多种植物，属于各种热带和亚热带水果，例如芒果，椰子，椰子，番石榴，Litchi，Sapota，Sapota，Sapota，Lemon，Aonla，Aonla，Aonla，Castard Apple，Pomegranate，Pomegranate等以及一些木制苹果，jamun，菠萝蜜，星果，火龙水果，苹果贝尔和苹果的样品植物主要是出于教育目的而开发的，其次是为了在不久的将来使用母果园的Scions建立一个后代果园。包括属于早期，中期和晚期的24种芒果，包括五种杂种，在高密度和正常间距种植园下生长。
theranostics自我修复放射性透明质酸...
1。 div>大学。 div>Grenole AP，C。Macpetal Grocel（Cremava-CNS），3041Grétolicks）。 div>2。 div>大学。 div>3。 div>大学。 div>里昂1，INSERM U1060，Carmen Laboratory，69600 Oullas，Fraulins，法国。 div>4。 div>大学。 div>Grenoble Appes，Avery，Op-，ua7 Stranges，35000Gréibble，Frenaba，法兰克性Grenbeb，Francbials。 div>5。 div>Hassions Agills A Lyon，69677 Bron，法国，法国。 div>6。 div>irmb，大学。 div><800：运动pelleier，向内，楚蒙塔雷尔（Chu Montarell），法国蒙佩尔（Montpell）34295。 div>7。 div>宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学放射学系和培养基系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 div>8。 div><8但是 Drizoarder Hennoot，69003 Lia Sat。 div>9。 div>曼联的文化和融合，NFS R. Caren Rens，38330 Saint Ism。 div>10。 div>大学。 div>绿色猿，医学与完整性的转化创新，OR.552，38700 La Tona Tranner，法国。 div>11。 div>大学。 div>Grenole-Almaghomore Dap Transport，DRA 5063，33400 Grenbeb，Faimes。 div>12。 div><8 div3> chu grenset-alpemes，Bioci，Occology，3,67 Bio，用于四重量，商店。 div>13。 div>chu> chugéissobleyapels，Stit，Straising Noulogical Straing部，法国Francificult 30043 Grenbele。 div>
锂离子的自我监督学习...
锂离子电池（LIB）的健康评估通常依赖于持续的充电/放电协议，通常会忽略涉及电动汽车中普遍存在的动态电流轮廓的情况。LIB的常规健康指标也取决于测量数据的均匀性，从而限制了它们对不均匀条件的适应性。在这项研究中，提出了一种基于自我监督学习范式估算LIB健康的新型培训策略。一种多解决分析技术，即经验小波变换，用于分解频域中的非平稳电压信号。这允许去除健康评估模型的无效组件。变压器神经网络用作模型主链，损失函数旨在描述容量降解行为，假设在大多数操作条件下LIBS中的降解是不可避免且不可逆转的。结果表明，该模型可以通过分析从同一LIB单元的各个时间间隔分析电压和电流曲线的序列来学习老化特征。所提出的方法成功地应用于斯坦福大学LIB老化数据集，该数据集源自电动汽车实际驾驶配置文件。值得注意的是，这种方法在评估的健康指数和实际容量降解之间达到了平均相关系数为0.9，这表明其在捕获LIB健康降解方面的功效。这项研究强调了使用未标记的LIB数据训练深神经网络的可行性，提供了具有成本效益的手段并释放了测量信息的潜力。
自我力量+ 52英寸Z6零转割割草机 - 景观供应
自我功率+ 52英寸Z6零骑行割草机是ZTR，就像其他地方一样采用Peak Power™+技术，它结合了高达6个EGO 56V ARC LITHIUM™电池的功率 - 相同的电池技术为所有EGO产品提供动力，使其成为世界上第一个兼容的骑手。采用5个独立无刷电动机设计，可在切割和驾驶功率方面提供25马力，等效于燃气发动机。使用52英寸的10号制造钢甲板制造，并达到8 mph的最高速度，该新的ZTR可以使您更快地覆盖地面一次充电，最多可将4英亩的土地切成六英亩，包括六个EGO 12.0AH 56V ARC LITHIUM™电池。与市场上的任何其他电池供电的ZTR不同，可以添加更多电池以削减5、6、7或尽可能多的英亩。该行业最快的充电器在短短4个小时内收取6 x 12.0AH的费用，比竞争对手快4倍。可调座悬架可确保平稳的骑行。使用具有3种驾驶模式的LCD接口自定义割草体验：控制，标准和运动 - 可以用手指的简单触摸来访问。高级功能，例如LED灯，USB充电端口和蓝牙等优质功能，以使体验与其他任何ZTR不同。为耐用性而构建 - 割草机，电池和充电器都有5年的保修。在全新的自我力量+ 52英寸Z6零转弯割草机上，从未像现在这样的零割草
自我功率+快速充电器-CH5500-景观供应
自我功率+快速充电器具有智能电池控制系统，该系统可监视每个单元的充电和温度，以提供最快，最有效的充电。其主动冷却风扇系统和与电池支持快速充电的高级通信，而无需过热，以至于最大的电池寿命。其快速充电能力可确保使用任何EGO 56V ARC LITHIUM™电池有限的停机时间。它具有一个集成的燃油表，该燃油表显示了五个充电水平，增量为20％。从零开始，它可以在短短30分钟内为2.5AH电池充满电，40分钟内45分钟，45分钟，6.0AH，60分钟内7.5AH，在70分钟内为10.0AH，在90分钟内为12.0AH（所有充电时间均大致）。自我功率+快速充电器充电所有自我功率+ 56V ARC LITHIUM™电池。
自我功率+ 320W充电器-CH3200-景观供应
自我功率+ 320W充电器具有智能电池控制系统，可监视每个单元的充电和温度，以提供最快，最有效的充电。其主动冷却风扇系统和与电池电量的高级通信可支持快速充电，而无需过热，以至于最大的电池寿命。其快速充电能力可确保使用任何EGO 56V ARC LITHIUM™电池有限的停机时间。从零开始，它可以在短短35分钟内为2.5AH电池充满电，在70分钟内5.0AH，80分钟内6.0AH，100分钟内7.5AH，在135分钟内为10.0AH，在160分钟内为12.0AH（所有充电时间均大致）。自我功率+快速充电器充电所有自我功率+ 56V ARC LITHIUM™电池。
AI创建了“自我处理”沥青
一组科学家使用AI来分析沥青沥青中有机物质的分子。这使得开发一种新方法来建模氧化过程和裂纹的形成，从而显着加速了研究。与Google Cloud合作，创建了旨在改善沥青特性的分子的工具。
算法监视与自我行为：监管限制...
Amaka，年轻的黑客和DeepMask专家是Kai-Fu Lee和Chen Qiufan的众神的虚构人物。这个故事发生在湖泊中 - 被称为“非洲西部硅谷”，这是一种包裹在未来派和反乌托邦场景中的巨大，面部识别摄像头会自动收取公共交通率[1]，清洁机器人在街道上流通，人们可以与户外互动。为了避免征收关税的支付，最重要的是，阿马卡戴上了3D面具，以绕过识别算法的识别算法，这使湖泊成为一个泛滥的物种，使米歇尔·福考（Michel Foucault）的世界融合了米歇尔·福考（Michel Foucault（Watch and Punish））和乔治·奥威尔（George Orwell）（1984年），并在数字生态系统中脱颖而出。