作者:BN Tizenberg · 2021 — 成功的精神错乱辩护意味着个人不应因其行为承担道德责任或应受谴责(Bloechl 等人,2007 年)。这...
摘要。机器学习 (ML) 在解决计算机视觉、语音识别、对象检测等各种问题方面取得了巨大成功。这一成功的主要原因是可用于训练深度神经网络 (DNN) 的大量数据集。但是,如果数据集包含敏感信息(例如医疗或财务记录),则无法公开发布。在这种情况下,数据隐私成为一个主要问题。加密方法为这个问题提供了一种可能的解决方案,但它们在 ML 应用程序上的部署并不简单,因为它们会严重影响分类准确性并导致大量计算开销。或者,可以使用混淆技术,但在视觉隐私和准确性之间保持良好的平衡具有挑战性。在这项工作中,我们提出了一种从原始私有数据集生成安全合成数据集的方法。在我们的方法中,给定一个在原始数据集上预先训练的具有批量归一化 (BN) 层的网络,我们首先记录逐层 BN 统计数据。接下来,使用 BN 统计数据和预训练模型,我们通过优化随机噪声来生成合成数据集,以使合成数据与原始模型的分层统计分布相匹配。我们在图像分类数据集 (CIFAR10) 上评估了我们的方法,并表明我们的合成数据可用于从头开始训练网络,从而产生合理的分类性能。1
NESTE提供给北方植物的原材料Neste™Re,这是一种可再生的倒入溶液,可以单独使用或与其他材料混合,以获得与使用基于化石的原料制成的产品相同的高质量产品。然后,borealis使用此原料(由基于生物的废物和残留油制成)来制造其Bornewables™基于可再生能源的聚合物BN HG385MO的产品组合。这个可持续的级别具有与处女相同的性能特征,结合了出色的流量特性和狭窄的分子量分布。Aptar使用BN HG383MO制造瓶盖,这是质量平衡方法中跟踪生产中使用材料流的最后一步。根据ISCC Plus(国际可持续性和碳认证)系统进行了认证,该系统均经过认证,以确保整个供应链中可再生内容的可再生能源内容。
商品和服务的出口 - 比2012年(以欧元为单位)的GDP投资(百分比(以%)劳动力市场指标)高3.7倍 - 失业率最低(in%)
为目标的材料合成实验并寻找新材料。显示了每个项目获得的直接结果的摘要。 [1] AT 4 我们根据结果研究了合成新物质的可能性。在此过程中,我们关注的是 A 3 T 4 Al 12,它是一种外围材料,尽管它与方钴矿结构不同。例如,在Gd 3 Ru 4 Al 12 中,电子自旋表现出螺旋磁序,有人指出它可能与传导电子结合而表现出拓扑量子磁性[1-2]。以此报告为参考进行进一步研究后,我们预计Os取代产物可能会表现出更明显的拓扑量子磁性,因此我们继续反复试验以确定是否可以合成它。 2002年报道了这种材料的合成[3],但尚未获得单晶,预期的拓扑量子磁性也是未知的。 通常,提拉法和浮区法等提取方法用于生长金属间化合物晶体,但由于使用剧毒原料(本实验中使用Os),因此无法使用这些方法。 。替代助焊剂和化学品运输方法已尝试了一年多,但没有成功。最终,我们设计了独特的高压反应容器,并利用高压自熔法成功生长了Gd 3 Os 4 Al 12 晶体(图1)。 使用Ta胶囊(外径5.9mm×高7.0mm×厚度0.2mm,Sunric制造)作为高压容器,并且使用BN内胆以避免与样品粉末直接接触。 BN内层是通过切割BN成型品(圆棒、直径5.4mm×长度100mm、Denka N-1)而制作的。 BN内衣预先在真空中1500℃和氮气中1900℃下进行热处理以去除杂质。将原料粉末填充Ta胶囊并密封的工作均在手套箱中进行,以防止Os粉末氧化。
事后制裁受到了以下官员的影响,以遵守以下军官,因为他是通过查mu / srinagar到博帕尔的空中旅行(到&FRO)的旅行,到了一周的非日常技术“太空技术应用程序(SRAC)”在中央学院培训(Capt),校园,坎普斯,Kanhasaiya,(bpr&bpr&d),bpr&bhopal(bhopal)(MP),MP)。o6lozl2ozs到lllO2L2O23T -I。sh。Nayeem Ahmad Wani,Sp dy.co-2“ d Border Bn。Srinagar。2。sh。sandeep bhat,sp dy.co-1*女子bn。查mu。3。sh。Surinder Mohan,Dy.SP Security-Jammu //(Dilbag Singh),IPS PHQ L&K-JAMMU的IPS总干事。Surinder Mohan,Dy.SP Security-Jammu //(Dilbag Singh),IPS PHQ L&K-JAMMU的IPS总干事。
属性 可用于本地推理的公共权重(MIT 许可证) 多种模型大小,高达 15 亿个参数(“大”) 经过 68 万小时的 YouTube 内容训练