神经网络使最先进的方法能够在目标检测等计算机视觉任务上取得令人难以置信的效果。然而,这种成功很大程度上依赖于昂贵的计算资源,这阻碍了拥有廉价设备的人们欣赏先进的技术。在本文中,我们提出了跨阶段部分网络(CSPNet)来从网络架构的角度缓解以前的工作需要大量推理计算的问题。我们将问题归因于网络优化中的重复梯度信息。所提出的网络通过整合网络阶段开始和结束的特征图来尊重梯度的变化,在我们的实验中,在 ImageNet 数据集上以相同甚至更高的精度将计算量减少了 20%,并且在 MS COCO 目标检测数据集上的 AP 50 方面明显优于最先进的方法。 CSP-Net 易于实现且足够通用,可以应对基于 ResNet、ResNeXt 和 DenseNet 的架构。
密歇根公共卫生研究所(MPHI)卫生公平实践中心(CHEP)被选为密歇根州卫生与人类服务部(DHHS)的骨干组织,因为它们在社区中具有可信赖的客户,社区,政府和政策制定者之间的唯一位置,可以在客户,社区,政府和决策者之间进行对话和促进对话。此外,MPHI与BSI工作的主要合作伙伴(SEMIHC)与东南密歇根州医院合作伙伴(SEMIHC)有现有关系。简单的战略密苏里DHHS将简单的战略选择为骨干组织,因为他们以前对密苏里州的国家DPP生活方式改变计划环境的了解,他们与圣路易斯地区的国家DPP生活方式改变计划的现有合作伙伴关系,并且由于他们以前与州卫生部门合作的经验。犹他州预防糖尿病的指导委员会(指导委员会)
变压器最初用于自然语言处理,但仍被广泛用作计算机视觉中的通用骨架。最近,长期短期内存(LSTM)已扩展到可扩展的性能架构 - XLSTM,该架构通过凸起的门控和可行的矩阵存储器结构克服了长期存在的LSTM限制。在本报告中,我们会引入Vision-LSTM(VIL),XLSTM构建块的改编对计算机视觉。vil包括一堆XLSTM块,其中奇数块处理了从上到下的贴片令牌的序列,而甚至块也从底部到顶部。实验表明,VIL有望进一步部署为计算机视觉体系结构的新通用骨干。项目页面:https://nx-ai.github.io/vision-lstm/
在当代计算机视觉应用中,尤其是图像分类中,在像Imagenet这样的大型数据集上预先训练的建筑背骨通常被用作特征提取器。尽管这些预训练的卷积神经网络(CNN)广泛使用,但在理解各种各样的功能和数据集大小的各种资源有效骨干的性能方面仍然存在差距。我们的研究系统地评估了多个数据集的一致训练设置,包括自然图像,医学图像,银河系图像和遥感图像,在一致的训练设置下进行了多次轻巧,预训练的CNN骨干。这种全面的分析旨在帮助机器学习从业人员为其特定问题选择最合适的骨干,尤其是在涉及细调预培训网络的小型数据集的情况下。尽管基于注意力的架构越来越受欢迎,但我们观察到,与CNN相比,它们在低数据微调任务下的性能往往较差。我们还观察到,与其他CNN架构(例如Convnext,Regnet和EfficityNet)相比,与其他各种领域相比,相比之下。我们的发现提供了可行的见解,以实现不同骨架的折衷权和有效性,从而促进了模型选择中明智的决策,以获得广泛的计算机视觉域。我们的代码可在此处提供:https://github.com/pranavphoenix/backbones
•4铁和铁与合金金属:MO,Ti,W,V•14非有产金属:Al,SB,BI,BI,CD,GA,GA,GE,GE,IN,PB,PB,HG,HG,HG,REE,SE,SE,SN,SN,SN,SN,SN,SN,SN,ZN•1贵金属:AU•7工业矿物:工业矿物:Fluorspar,Fluorspar,Fluorspar,fluorspar,gipse,Gipsum,Gipsum,2型矿物,盐,盐,盐,磷,盐,盐,磷酸盐,磷,磷,磷,焦化煤炭
国家清洁能源目标在西方互连的11个州之间的差异很大。许多人,例如加利福尼亚和新墨西哥州,都有将零碳排放量写入州法律的截止日期。其他人,例如怀俄明州和爱达荷州,在州一级没有可再生的能源承诺,并且警惕破坏当地经济中具有深厚根源的化石燃料行业。5结果是西方对骨干传输的需求没有共同的愿景。实际上,没有清洁能源目标的州担心他们可能会被迫支付骨干传输费用以支持邻国的清洁能源政策。对于加利福尼亚州尤其如此,加利福尼亚州的邻国不想承担传输成本来支持加利福尼亚的可再生能源目标。这种能源政策的分裂导致西方在过去二十年中无法支持任何骨干传播。
摘要:固体剂型形式的颗粒(例如机械,固体和分子间和固体剂型的生物利用度)在体内瓦解中均可脱落,然后溶解。本评论专注于分解代理,其类别,行动机制,相关的利弊。此外,更多的重点放在天然超级动物上,它们以最快的速率进行分解,副作用有限。因此,它们经常用于创建数量的制剂,例如快速溶解片剂,脉冲和片剂可分散片剂等。尽管有各种崩解剂,但它们与它们共同加工形式进行了彻底研究,以及新型生产技术,例如熔体挤出,结晶,喷雾干燥,溶剂蒸发,颗粒/团聚。关键字:分解超瞬间分散剂,熔体挤出,结晶,喷雾干燥,溶剂蒸发,颗粒/团聚 div div>
会议始于活动的首席嘉宾吉祥仪式的吉祥灯光,印度政府财政部的国务卿Bhagwat Kishanrao Karad博士。Bhagwat Karad博士强调说:“ MSME在印度经济的发展中起着非常重要的作用。目前约有6.3千万的MSME企业在印度工作,并产生了约11.1亿的就业机会。大约30%的GDP来自MSME,每年的增长率为10%。”他进一步补充说:“在Hon'ble PM Narender Modi的领导下,印度政府积极主动地消除了中小企业的障碍,与银行业一起,我们努力使融资易于获得这些重要的企业的增长。”在Fireside聊天期间,Infosys的联合创始人兼董事长Nandan Nilekani先生说:“ SMES是数字公共基础设施(DPI)最大的受益人。印度正在建造公共步道,以获取信贷和市场受益的中小企业。超过5000万商人选择了数字付款方式。数字化帮助我们更快地生成资产负债表,因为所有财务细节,例如发票,交易,税收抵免都很容易获得。数字化还减少了周转时间以获得贷款。从基于抵押品的贷款模型转变为基于数据的贷款,这进一步帮助我们降低了银行的整体运营成本。在接下来的5年中,至少有50个国家将实施DPI。数字化还帮助供应商进行更快,更方便的付款,从而简化了MSME贷款流程。此外,数字平台还有助于满足中小企业客户的需求并为他们创造价值。”联邦银行执行董事Shalini Warrier女士在同一小组中表示:“过去,银行业务主要是手动进行的。近年来,数字技术在该行业中引起了重大的发展。著名的进步之一是在线的便利是通过UPI应用程序提供的QR码来付款。如今,大部分交易每天以数字方式发生,超过其他传统付款方式。”Thampy Koshy,ONDC首席执行官Matthew Saal,主要行业专家Matthew Saal,IFC和其他杰出的发言人讨论了市场在SME金融生态系统中的作用。 在信贷流,易于开展业务和市场便利性方面面临的关键问题也提到了通过使用数字技术来解决的。.最后,六个SME Finance Innovators展示了他们的技术,并解释了他们改变SME融资的潜力。 被邀请参与推销的金融科技是:360TF,Builder.ai,可信度,Shopup,topicus,uplinq Financial TechnologiesThampy Koshy,ONDC首席执行官Matthew Saal,主要行业专家Matthew Saal,IFC和其他杰出的发言人讨论了市场在SME金融生态系统中的作用。在信贷流,易于开展业务和市场便利性方面面临的关键问题也提到了通过使用数字技术来解决的。.最后,六个SME Finance Innovators展示了他们的技术,并解释了他们改变SME融资的潜力。被邀请参与推销的金融科技是:360TF,Builder.ai,可信度,Shopup,topicus,uplinq Financial Technologies
可以考虑纳入此类项目,无论是通过共置还是集成到已规划的存储系统中。从投资发展的角度来看,该计划可以使此类项目更具吸引力,”律师事务所 IndusLaw 的创始合伙人 Kartik Ganapathy 表示。