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混合获取高质量训练数据...
3D 点云的自动语义解释对于地理空间数据分析领域的许多任务至关重要。为此，需要标记的训练数据，这些数据通常由专家手动提供。主动学习 (AL) 是一种最大限度地减少人机交互成本的方法。目的是仅处理未标记数据集的子集，这对于类别分离特别有用。在这里，机器识别信息实例，然后由人类标记，从而提高机器的性能。为了完全避免专家的参与，可以通过众包解决这种耗时的注释。因此，我们提出了一种将 AL 与付费众包相结合的方法。尽管结合了人机交互，但我们的方法可以完全自动运行，因此只需要提供未标记的数据集和固定的财务预算来支付众包工人的费用。我们对 ISPRS Vaihingen 3D 语义标记基准数据集 (V3D) 进行了 AL 过程的多个迭代步骤，并特别评估了众包在标记 3D 点时的表现。我们通过使用从基于众包的 AL 方法中派生出的标签对测试数据集进行分类来证明我们的概念。分析概述了通过仅标记 0.4% 的训练数据集并花费不到 145 美元，我们训练的随机森林和稀疏 3D CNN 分类器在总体准确率上的差异与在完整的 V3D 训练集上训练的相同分类器相比不到 3 个百分点。
MIL-STD-129R w/ CHANGE 2 - 供应商支持中心
前言 1. 本标准经批准供国防部所有部门和机构使用。 2. 本标准仅用于装运和储存的军用标记。 3. 本标准结合了 MIL-HDBK-129。 4. 此次修订导致 MIL-STD-129 修订版 P 第 4 号变更做出多项更改，但其中最重要的更改如下： a. 如果单个二维 (PDF417) 条形码无法容纳所含项目信息的所有信息，则可使用一组宏 PDF417 条形码对识别信息和 UII 信息进行编码。请参阅附录 A。 b. 为方便处理而过度包装的国防部发货品可例外标记。 c. 托盘单元负载特别需要识别和条形码标记。 d. 军用运输标签 (MSL) 格式包括运输跟踪号 (TTN) 作为条件数据元素，只有系统可以生成和编码它时才会包含该数据元素。 e.建议在所有包装识别标记中使用二维 (PDF417) 条形码，并修改一些图形以删除线性 (Code 39) 条形码。f. 装箱单要求定义为以下两种类型之一：1) 包装上未标记的包装内容的内容装箱单，包括套装、套件和组件；2) 单件或多件装运单位的装运装箱单，包括适用的装运信息。g. 单位 pa 的二维 (PDF417) 条形码内容
Cisco Catalyst Center隐私数据表
（以前为DNA中心）本隐私数据表描述了Cisco Catalyst Center（以前称为DNA中心）的个人数据（或个人可识别信息）的处理。思科催化剂中心是一个本地解决方案，不受思科托管或操作，因此，思科不从本隐私数据表中访问或处理任何个人数据，除非客户由客户提供给思科。Cisco将以与本隐私数据表相一致的方式从Cisco Catalyst中心处理个人数据。在区分数据控制器和数据处理器的管辖区中，思科是处理和管理客户关系的个人数据的数据控制器。Cisco是Cisco Catalyst Center处理的个人数据的数据处理器，并发送到Cisco，以提供Cisco Catalyst Center功能。1。概述思科催化剂中心是思科网络产品核心的基础控制器和分析平台。Cisco Catalyst Center提供了一个用于基本管理任务的仪表板，以简化运行网络，包括设计，政策，提供和保证。使用Cisco Catalyst Center，它可以通过快速的提供和配置功能以及高级分析来对变化和挑战进行响应，以主动监视，故障排除和优化网络。思科催化剂中心由包含后端基础架构和应用的核心解决方案组成。根据获得的许可订阅提供以下申请：
OIG-23-58 - 国土安全部需要更新其战略以更好地管理其生物识别能力需求
我们发现国土安全部没有最新的战略计划来管理整个部门的生物识别能力。国土安全部发布了涵盖 2015-2025 年的生物识别战略框架，以解决生物识别能力差距并促进整个国土安全部的生物识别使用。尽管战略、政策和计划办公室 (PLCY) 现在打算这样做，但自 8 年前发布以来，该办公室一直没有更新这一战略框架。我们发现战略框架并未准确反映整个部门的生物识别现状，例如面部识别验证和身份识别的使用。此外，PLCY 尚未实施全部门政策来一致收集和使用生物识别信息。最后，国土安全部没有过渡计划来将美国海关和边境保护局的生物识别出入境系统与生物识别身份管理办公室的国土高级识别技术系统整合在一起进行生物识别匹配。PLCY 已采取措施确保国土安全部的生物识别能力需求与全部门的生物识别战略计划保持一致。然而，如果没有更新的战略计划和全部门一致收集和使用生物特征信息的政策，国土安全部可能无法确保已确定的计划生物特征能力需求与国土安全部的战略举措保持一致，并且可能错失加强生物特征实践和政策以支持其使命的机会。国土安全部的回应国土安全部同意所有四项建议。
验证变形金刚在现实世界医疗保健中从电子健康记录中重新编写文本
摘要 - 在医疗保健记录中保护患者隐私是重中之重，并且修订是一种常用的方法，用于模糊文本中直接识别信息。基于规则的方法已被广泛使用，但是它们的精度通常较低，导致文本过度偿还，并且常常不足以适应不可遵循的人民健康信息的非标准化或非常规结构。深度学习技术已成为一种有前途的解决方案，但由于在不同部门，医院和国家 /地区的患者记录结构和语言的差异，在现实世界中实施它们引起了挑战。在这项研究中，我们介绍了基于变压器的模型Anoncat，以及如何在现实世界中将其部署在现实医疗保健中的蓝图。anoncat通过一个过程进行了培训，该过程涉及来自三家具有不同电子健康记录系统和3116个文档的英国医院的手动注释的现实文档的修订。该模型在所有三家医院中均达到了高性能，召回0.99、0.99和0.96。我们的发现证明了深度学习技术提高全球医疗保健数据中修复的效率和准确性的潜力，并强调了不仅使用这些模型的建筑工作流程的重要性，但也能够不断微调和审核这些算法的性能，以确保在现实世界中持续有效性。这种方法为通过微调和
第3天스타트업들의혁신과국가간경쟁
4 US加拿大3韩国1日本2NO，产品杰作1 Woongjin Think Big，Boostory自定义串行体验2 Samsung Electronics，Galaxy Buds3基于Proai的音频翻译功能3Suprema AI，Q-Vision在-Vice AI模块上可以预测和防止Pro Financial Crimes 4SKT，基于Scamvanguardai的网络安全解决方案5nearthlab，最初响应无人机警察系统。在292个金融科技解决方案创新奖中，该奖项支持使用-Wises Biotitric解决方案生物识别信息，占韩国公司最佳创新奖的44％，获得了19个最佳创新优胜者中的7个。加拿大最好的创新之一，顶级创新奖，产品创新1Bionicminc，Bio腿膝盖的膝盖街2 Sony，剧院四边形无线扬声器为购物中心购物中心Audio Experience 3 Sony，XR Head-Mainted Marted XR耳机4Kirin Holdings，Meijiuniversity等，可提供Display4K分辨率，以及支持减少电盐量盐的饮食的其他公司，产品创新1VVATER Captis数字材料捕获系统3Garmin International Inc。，。inreach®MessengerPlus Plus SOS -CAS-加拿大公司，加拿大公司，产品创新1haply Robotics，Minverse Methus环境和产品创新奥地利Amsosram，Eviyos®，Eviyos®形状智能像素宏LED技术瑞士瑞士，皮质固定压力和健康可穿戴设备英国1NA技术，纳米室超重力量纳米纺织技术
经常询问有关COVID-19疫苗接种的问题
资格，以及我何时能够接收Covid-19疫苗的要求？有关资格和时间表的信息，请访问ct.gov/covidvaccine/access。我们不希望疫苗直到夏末或2021年秋天，疫苗会广泛使用。COVID-19疫苗是强制性的吗？编号康涅狄格州的状态不是强制疫苗接种。隐私如果我接种疫苗，我的信息将去哪里？我可以确定它会保持安全吗？您的个人和医疗保健信息将保持私密，并且不会在您的医疗提供者办公室和康涅狄格州公共卫生部之外共享。个人识别信息与执法部门或联邦政府没有共享。接种疫苗我应该去哪里进行疫苗接种？当您有资格进行疫苗接种时，您很可能会通过医疗提供者或工作场所的雇主协调员进行工作，以了解您的资格要求的细节。疫苗将能够在各个地方进行管理：医师办公室，医院，药房，社区保健中心以及其他通常会进行疫苗接种的地点。在康涅狄格州推出了CT多少疫苗？疫苗接种量是由联邦政府以人均分配的，有关数字的最新信息将持续发布。国家将疫苗提供给更多居民的时间表是什么？我们目前处于第1B期的第一阶段。疫苗将在所需的紧急使用授权（EUAS）到位后开始迅速使用。阶段之间可能存在一些重叠，因为即使在第一阶段的小组继续接受疫苗接种的情况下，新的人群也有资格。疫苗我可以接受的疫苗接种之间有区别吗？只有很小的差异，但是根据试验，食品药物管理局（FDA）当前授权的两种疫苗都非常有效。下面，您将看到有关两者的一些基本细节。
跨学科融合方法 - 人的因素
本文致力于研究人为因素的系统性问题，这些问题与人机交互的认知方面有关。数学建模的快速发展产生了动态运输系统在困难条件下运行的安全、控制和预测系统性问题。潜在矛盾的积累和跨学科冲突是教育和科学问题系统复杂性的主要原因，这增加了人为因素的重要性。这项工作的主要目标是进一步发展一种在跨学科基础上研究人为因素安全问题的收敛方法。系统安全问题和人为因素表现的关键原因是自组织临界性，其在信息传输线中的表现导致各种性质的分形信号的非线性和不稳定性。这项工作建立了一个人的过渡功能状态与其认知活动的个性之间的联系。提出了一种工具包，用于识别信息传输媒体中引起的空间和时间不均匀性，这种不均匀性会在不同尺度上产生隐藏的时空关系。这些互连由各种性质的分形和多重分形信号的认知图形图像的个性决定。创建各种性质的分形和多重分形信号动态结构的认知图形图像知识库将允许找到大脑和计算机单独无法获得的解决方案。跨学科收敛方法及其工具在人类操作员的电生理信号中的应用展示了优势和新的可能性。特别是揭示了决定困难条件下人为因素表现的隐藏时空关系。正在讨论收敛方法对操作员（飞行员、调度员等）的培训和预测活动的创新潜力。关键词：人为因素；人机交互；认知工效学；认知图形；系统动力学；收敛方法；3D建模。
人类对象集成的组装意图
摘要：人类机器人协作（HRC）组装结合了机器人操作10的优势与人类的认知能力和适应性，这为11个复杂的组装任务提供了一种有效而灵活的方式。在HRC组装过程中，机器人需要准确地了解操作员的意图12，以帮助协作组装任务。目前，考虑13个上下文信息（例如复杂环境中的汇编对象），操作员的意图识别仍然具有挑战性。在本文中，我们14提出了一种人为对立的综合方法，用于在HRC中进行上下文感知的组装意图识别，15，该方法集成了对组装行动和组装零件的识别，以提高16个操作员的意图识别的准确性。具体来说，考虑到HRC组件的实时要求，使用基于骨架功能的17个时空图卷积网络（ST-GCN）模型可用于18识别汇编操作，以减少不必要的冗余信息。考虑到这种疾病和19个组装部分的闭塞，提出了改进的Yolox模型，以提高20个网络结构对组装部分的聚焦能力，这些零件难以识别。之后，以减速器汇编21个任务为例，一种基于规则的推理方法包含汇编22个操作和组装零件的识别信息，旨在识别当前的组装意图。最后，验证了识别人类意图的拟议方法的可行性和23个有效性。2624个组装行动识别和组装部分识别的集成可以促进准确的操作员在复杂而灵活的HRC组装环境中的准确操作员的意图25识别。
通过网络融合的神经融合情绪识别和自适应内容生成算法来提升元元虚拟现实体验
个人与数字材料之间的抽象相互作用随着元评估的出现而完全改变。因此，即时需要构建尖端的技术，该技术可以识别用户的情绪并不断提供与其心理状态相关的材料，从而改善其整体经验。研究人员提出了一种自然语言处理算法和基于神经模糊的支持向量机自然语言处理（SVM-NLP）的创造性方法，研究人员提出了满足这一需求。通过这种合并，元评估将能够提供高度量身定制和引人入胜的体验。最初，开发了一种神经模糊算法，以通过其生理反应和其他生物识别信息来识别人们的情绪情绪。模糊的逻辑和支持向量机共同努力管理继承的歧义和不可预测性，这导致情绪的更精确和准确的分类。ACGA的一个关键组成部分是NLP技术，它使用实时情感数据在元视频中动态修改和个性化角色，故事和交互功能。提出的方法的新颖性在于基于神经模糊的SVM-NLP算法的创新整合，以准确识别和适应用户的情绪状态，从而增强各种应用程序的元体验。使用Python软件实现了采用的方法。更强的人与计算机相互作用和更广泛的应用，包括虚拟疗法，教育资源，这种适应性方法可显着增强用户的沉浸感，情感参与以及在增强现实环境中的整体满意度，通过为他们的回答调整信息。调查结果表明，基于神经模糊的SVM-NLP情绪识别算法在识别情绪状态方面具有很高的准确性，这有望创建一种更具表情的元评估，更具情感性和沉浸式。