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倒下的Apple检测作为辅助任务-UCL Discovery
在现代农业实践中，先进的机器学习技术在优化产量和管理方面起着关键作用。果园管理中的一个重大挑战是检测到树木上的苹果，这对于有效的收获计划和收益率估算至关重要。YOLO系列，尤其是Yolov8模型，它是用于对象检测的最新解决方案，但其在果园中的潜力仍未开发。解决这个问题，我们的研究评估了Yolov8在果园Apple检测中的能力，旨在设定基准。通过采用图像增强技术，例如曝光，旋转，马赛克和切口，我们将模型的性能提升到了最新的水平。我们进一步整合了多任务学习，还通过在地面上识别出苹果来增强苹果的检测。这种方法在评估指标之间产生了具有稳健精度的模型。我们的结果强调了Yolov8模型达到了果园Apple检测的领先标准。在接受树木和倒下的苹果发现训练时，当专门为前者接受培训时，它的表现优于苹果。认识到堕落的苹果不仅减少了废物，而且还可能表明有害生物活动，影响战略或凝视的决策并有可能提高经济回报。将尖端技术与农业需求合并，我们的研究展示了在深度学习中进行多任务学习在水果检测中学习的希望。
咨询组和辅助机构的参考条款
•第46段：“ GBF基金委员会将建立一个辅助机构，其中包括GBF基金参与者的代表，这些国家的代表对生物多样性和生态系统职能和服务特别重要，目的是为GBF基金委员会提供建议和建议，同时确认GBF基金会委员会的建议和建议。辅助机构将由由国家政府提名的专家组成。GBFF委员会将就尸体的参考条款达成共识，包括会员和地理代表。”
时空信息融合在船舶辅助系统故障检测中的应用
传感器融合一直是数据分析及其应用领域的焦点话题之一。个体传感信息通常用于揭示底层过程动态并识别其中的潜在变化。这些系统通常配备有（可能）不同模态的多个传感器。这些问题表明需要融合分布式和异构信息，以便实时准确推断关键系统的状态。为此，本文开发并验证了分布式物理过程（例如，船上辅助系统）中的故障检测和分类方法。文献中提出了几种传感器融合方法来解决故障检测问题，包括线性和非线性滤波器、自适应模型参考方法和基于神经网络的估计方案。然而，据作者所知，这些技术尚未应用于船载系统，因为存在一些固有的困难，包括：（可能）信号的非平稳行为、过程动态的潜在非线性、输入输出和反馈相互作用、多模态数据的缩放和对齐以及乘性过程噪声。上述一些问题可以在一定程度上简化或通过更简单的解决方案来近似。示例包括线性和线性化建模和贝叶斯估计技术（例如扩展卡尔曼滤波和粒子滤波）
时空信息融合在船舶辅助系统故障检测中的应用
传感器融合一直是数据分析及其应用的重点主题之一。个体传感信息通常用于揭示潜在的过程动态并识别其中的潜在变化。这些系统通常配备具有（可能）不同模态的多个传感器。这些问题表明需要融合分布式和异构信息，以便实时准确推断关键系统的状态。为此，本文开发并验证了分布式物理过程（例如，船上辅助系统）中的故障检测和分类方法。文献中提出了几种传感器融合方法来解决故障检测问题，包括线性和非线性滤波器、自适应模型参考方法和基于神经网络的估计方案。然而，据作者所知，这些技术尚未应用于船上系统，因为存在一些固有的困难，包括：（可能）信号的非平稳行为、过程动态的潜在非线性、输入输出和反馈相互作用、多模态数据的缩放和对齐以及乘性过程噪声。上述一些问题可以在一定程度上简化或通过更简单的解决方案来近似。例如线性和线性化建模和贝叶斯估计技术（例如扩展卡尔曼滤波和粒子滤波）[1][2]。研究人员还使用了软计算
时空信息融合在船舶辅助系统故障检测中的应用
传感器融合一直是数据分析及其应用的重点主题之一。个体传感信息通常用于揭示潜在的过程动态并识别其中的潜在变化。这些系统通常配备具有（可能）不同模态的多个传感器。这些问题表明需要融合分布式和异构信息，以便实时准确推断关键系统的状态。为此，本文开发并验证了分布式物理过程（例如，船上辅助系统）中的故障检测和分类方法。文献中提出了几种传感器融合方法来解决故障检测问题，包括线性和非线性滤波器、自适应模型参考方法和基于神经网络的估计方案。然而，据作者所知，这些技术尚未应用于船上系统，因为存在一些固有的困难，包括：（可能）信号的非平稳行为、过程动态的潜在非线性、输入输出和反馈相互作用、多模态数据的缩放和对齐以及乘性过程噪声。上述一些问题可以在一定程度上简化或通过更简单的解决方案来近似。例如线性和线性化建模和贝叶斯估计技术（例如扩展卡尔曼滤波和粒子滤波）[1][2]。研究人员还使用了软计算
标题低成本的弗雷德金门，辅助空间作者...
有效的量子信息处理部分是最大程度地减少量子逻辑门所需的量子资源。在这里，我们提出了通过利用辅助Hilbert空间来优化最大2 n + 1个两分门和2 N单Qudit门的N- controlled Qubit的弗雷德金门。逻辑门的数量需要改善较早的结果，以模拟任意N Qubit Fredkin大门。尤其是，一个单控制的弗雷德金门（需要三个Qutrit-Qubit部分折叠门）的最佳结果破坏了理论上的非构造性下限五个Qubit Gates的下限。此外，使用其他空间模式的自由度，我们设计了一种可能的体系结构，以实现具有线性光学元素的极化编码的弗雷德金门。
通过辅助短暂延迟
强化学习（RL）在事件及其感官观念之间的延迟案例中具有挑战性。最新的（SOTA）状态增强技术要么在随机环境中遭受状态空间爆炸或性能归化。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的辅助剥离加固学习（AD-RL）方法，该方法利用涉及短延迟的辅助任务，以加速RL，而RL具有长时间的延迟，而无需在随机环境中造成损害性能。具体来说，AD-RL学习了短延迟的价值功能，并使用引导和策略改进技术来对其进行长时间调整。从理论上讲，这可以大大降低样品的复杂性。在确定性和随机基准上，我们的方法在样本效率和策略绩效中都表现出色。代码可在https://github.com/qingyuanwunothing/ad- rl上找到。
考虑抽水蓄能电站参与调峰的辅助服务市场模型
在可再生能源大规模接入电网导致系统运行灵活性不足、调峰压力增大的背景下，本文提出了一种涉及抽水蓄能电站的调峰辅助服务市场模型。首先，以调峰成本最小为优化目标，量化参与调峰机组的调峰价值，建立调峰辅助服务市场数学模型。然后，考虑抽水蓄能电站兼具源荷特性，深度挖掘抽水蓄能电站的调峰价值分担火电机组调峰压力，建立峰值辅助服务费补偿机制。最后，提出11机14节点的系统拓扑结构对本文提出的调峰辅助服务市场模型进行仿真，并验证了所提方法的有效性。
通过使用辅助电线（安全颠簸和对峙针迹）
需求是由于粘合材料不良，非平板粘合表面，奇数包装情况还是仅仅是由于对高可靠性的需求；通过正确使用辅助电线，通常可以大大提高线键互连的完整性。辅助电线定义为安全线，安全凸起或隔离针迹（又称凸起的针迹）。旧的待命安全线已经成为一项资产已有几十年了，但是，这被安全颠簸所取代，安全性需要较小的第二键终止区域。此外，僵持针迹（SOS）具有更多的应用程序，并且还具有许多侧面好处，可以将其纳入电路设计中，以获得更好的电线强度性能，更少的互连（死于死亡结合）和较低的环路。隔离针键键合涉及将球碰撞放置在电线互连的一端，然后将电线与另一个球放在互连的另一端，并在先前放置的球碰撞上缝线。这会导致几乎均匀的针键键互连到颠簸，并具有固有的针键键拉力强度的改善。SOS的另一种用途是反向键（在模具键垫上的颠簸上的针键键），通常会导致比标准前向线环的较低的环轮廓，并且环路更强，因为电线尚未在球上方退火（在热影响的区域）。实施SOS的主要障碍是视觉检查员的重新培训和质量部门的批准。
医疗图像3D可视化网络平台的应用在辅助诊断和术前计划
摘要 - 医学图像数据的三维可视化可以使医生能够从更多角度和更高的维度观察图像。对于医生来说，协助诊断和术前计划具有重要意义。大多数3D可视化系统都是基于桌面应用程序，这些应用程序过于取决于硬件和操作系统。这使得很难在平台上使用并维护。基于Web的系统往往具有有限的功能。为此，我们开发了一个Web应用程序，该应用程序不仅提供了DICOM（医学中的数字成像和通信）图像浏览和注释功能，而且还提供了三维后处理功能，可用于多平台重建，体积渲染，肺实质分割和脑MRI MRI（磁性共鸣）分析。为了提高渲染速度，我们将行进立方体算法以异步方式在后台进行3D重建，并将重建的模型保存为GLTF（GL传输格式）。同时，Draco压缩算法用于优化GLTF模型以实现更有效的渲染。在性能评估后，系统重建了242片的CT（计算机断层扫描）系列，优化模型仅为6.37MB，渲染时间小于2.5s。肺实质的三维可视化清楚地显示了肺结节的体积，位置和形状。关键字-3D可视化，辅助诊断，术前计划，Web应用程序不同脑组织的分割和重建可以揭示大脑中神经胶质瘤的空间三维结构和邻近关系，在辅助诊断和术前计划中具有巨大的应用值。