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CSPNet：可增强 CNN 学习能力的新骨干
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。
课程结构 - 药学学士学位（B. Pharm）
2.1。第一年B. Pharm：候选人应通过了由各个州/中央政府当局进行的10+2次检查，该检查被认为等于印度大学协会（AIU）的10+2考试，英语是一项学科和物理，化学，数学，数学（P.C.M）和或生物学（P.C.B/P.B/P.C.M.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.M.B.单独作为可选主题。印度药房委员会批准的任何其他资格都等同于上述任何考试。2.2。B.药物横向进入（到第三学期）：D. Pharm的通行证。根据《药房法》第12条批准的印度药房委员会批准的机构课程。 3。 该计划的持续时间B. Pharm的学习课程应在八个学期（四个学年）和六个学期（三个学年）的时间内延长，横向入学学生。 该计划的课程和教学大纲应不时由新德里的印度药房委员会规定。 4。 教学媒介和教学媒介和考试的媒介应为英文。根据《药房法》第12条批准的印度药房委员会批准的机构课程。3。该计划的持续时间B. Pharm的学习课程应在八个学期（四个学年）和六个学期（三个学年）的时间内延长，横向入学学生。该计划的课程和教学大纲应不时由新德里的印度药房委员会规定。4。教学媒介和教学媒介和考试的媒介应为英文。
北京PM2.5中的细菌Zhang等2022.pdf
Rothamsted Research是一家公司限制保证注册办公室的公司：如上所述。在英格兰注册2393175。注册慈善机构802038。增值税编号197 4201 51。由约翰·本内特·劳斯（John Bennet Lawes）于1843年创立。
C.C.S.大学，Meerut。计算机应用学士学位C.C.S.大学，Meerut。计算机应用学士学位
含义，自然和范围 - 有效口头交流的原则 - 有效语音的技术 - 口头交流的媒体（面对面 - 面向 - 脸对话 - 电视会议 - 新闻发布会 - 示范 - 无线电记录 - 录音 - 录音 - 录音 - 谣言 - 谣言 - 示威与戏剧化 - 戏剧性 - 戏剧性 - 公共地址系统 - 公共地址系统 - 葡萄藤讨论 - 小组讨论 - 口头报告 - 口头电视电视）。聆听的艺术 - 良好聆听的原则。
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
2023 年会员回报：股息和股票回购
“回购股份”是什么意思？“回购股份”是《合作社法》中相当于公司股份回购的行为。“回购股份”将股东购买股份所支付的部分或全部金额返还给他们，有时也称为“资本回报 (ROC)”、“股份回购”或“资本回报”。回购股份不同于股息，股息是将组织赚取的利润支付给股东。从根本上讲，回购股份是返还部分初始投资，从而减少股份数量和投资金额。回购股份实际上会像所有分配一样减少权益。这是价值从合作社转移到所有者（股东）的过程。
通过康普茶微生物合成的细菌纤维素合成，培养基上具有可变成分的营养成分izabela betlej，krzysztof J. krajewski
通过康普茶微生物合成细菌纤维素在培养基上具有可变成分的养分成分Izabela betlej，Krzysztof J. Krajewski木材科学与木材保护系，木材技术学院，生命科学学院，科学科学摘要：细菌性纤维素纤维素合成，由knoboclocha micrororororgans of Nivients of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Animorororororerororerororerororormermismiss o an n a Indivients o and raimor of Animer of An I介绍。本文提出了评估各种蔗糖含量的影响的结果，以及康普茶微生物对合成效率和获得的细菌纤维素质量的生长培养基中各种氮化合物的存在。对获得的研究结果的分析表明，康普茶微生物合成纤维素合成的效率取决于生长培养基中可用的营养的数量和质量。关键词：细菌纤维素，康普茶，碳和氮源从化学的角度引入，细菌纤维素与植物纤维素相同，但是它具有比从植物组织中得出的纤维素更高的特征。首先，它的特征是高纯度，这是由于缺乏木质素和半纤维素，高结晶度，形成任何形状的易感性，高的吸湿性和非常高的机械强度以及高生物学兼容性[5,8,10]。这些功能保证了在各个行业使用细菌纤维素的绝佳机会。细菌纤维素已经成功地用于医学，作为敷料材料或外科植入物，作为生物传感器，以及食品，药房和造纸工业[7]。Fan等。Fan等。在造纸工业中，细菌纤维素主要用于漂白废纸，作为印刷缺陷的填充物[6]。在木工和包装行业中使用纤维素似乎也是潜在的。细菌纤维素是由细菌和酵母菌的大量微生物合成的。在纤维化微生物中，属于属的生物体：乙酰杆菌，动杆菌，achromobacter，achromobacter，agrobacterium，agrobacterium，psedomonas和sarcina [1]。这些微生物经常以企业化，生物膜的形式出现，通常被描述为“ Scoby”。尽管有许多独特的物理化学特征和非常有前途的应用观点，但在大规模上使用细菌纤维素会带来一些困难。这主要是由于生产成本仍然很高，生产率较低。高产量的合成产量不仅取决于培养方法，这与营养物质的可用性有关，还取决于微生物的动态相互作用。个体菌株的营养需求差异很大。Ramana和Singh [9]发现，乙型杆菌开发的最佳碳源，Nust4.1菌株，是葡萄糖，微生物和纤维素合成的生长进一步增加了，在存在硫酸钠的存在下，乙型甲基菌的生长，BRC菌株的生长，是乙醇，是乙醇的其他动态，是其他动态的。使用可变来源的碳和氮来对纤维素合成效率进行评估。[3]评估了底物上细菌纤维素的合成和质量，并增加了食品工业的废物。在这项工作中，尝试使用三种类型的培养基来评估通过包含的微生物菌株来评估细菌纤维素合成的效率，这些培养基的含量和氮源的可用性不同。
生平背景
我是一名科学家。我帮助开创了量子计算和现代开放科学运动。我对人工智能也有浓厚的兴趣。所有这些都是我对帮助人们发现和创造的系统和工具的更广泛兴趣的一部分，无论是个人还是集体。我对量子计算的兴趣始于 1992 年。我在这个领域最为人所知的身份可能是与 Ike Chuang (麻省理工学院) 合著的《量子计算标准文本》。这是过去 30 年物理学中被引用次数最多的著作，也是物理学史上被引用次数最多的十部著作之一（基于截至 2015 年左右的 Google Scholar 数据）。我对量子计算方面的三项研究贡献特别感到自豪：(1) 控制纠缠量子态操纵的基本定理；这引发了人们对主要化数学及其与量子力学的关系的广泛兴趣；(2) 将量子计算重新表述为一种在非常高维弯曲空间中的测地线运动；这项工作目前正在接受量子引力研究人员的深入研究，他们利用它来理解黑洞； (3) 发现和早期开发量子计算的光簇状态方法，目前由 PsiQuantum 公司研究（最新一轮融资额约为 2.3 亿美元）。其他贡献包括参与开发量子门隐形传态、量子过程层析成像（用于实验性地表征量子门）以及最早的量子隐形传态实验之一，该实验被《科学》杂志评为 1998 年度十大突破之一。作为这项工作的一部分，我与他人共同创立并指导了量子信息科学计划，担任昆士兰大学量子信息科学基础教授。当时，它是南半球最大的以理论为重点的量子计算小组，也是世界上最大的量子计算小组之一，成员人数不断增加，目前大约有 30 人（教师、博士后、学生）。更广泛地说，通过招聘、指导和会议，我帮助澳大利亚发展成为世界领先的量子计算国家之一。虽然量子计算通常被认为是一种有前途的技术，但这并不是激发我兴趣的原因。我对计算机很着迷，因为它是一种表示和运用知识的手段，可以执行我们称之为人类认知的过程。量子计算机强烈地挑战我们去理解这些过程的根本限制。从历史上看，另一条研究路线也探讨了同样的问题，尽管角度截然不同。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，道格拉斯·恩格尔巴特 (Douglas Engelbart)、伊万·萨瑟兰 (Ivan Sutherland) 和艾伦·凯 (Alan Kay) 等早期的计算研究人员开始将计算机设想为增强人类认知的工具。他们开发了许多最强大的想法，这些想法构成了现代用户界面的基础，这些工具扩展了人类的创造力和发现能力。受这些想法的启发，在 20 世纪 90 年代，我对互联网的承诺感到兴奋，它有助于改变科学研究的方式——通过新的工具进行协作，共享数据、代码和想法，以新的方式创造意义。我看到这个承诺在开源编程社区内迅速实现。但很明显，许多障碍阻碍了科学界的这一目标。科学已经开发了一些强大的知识共享系统和规范（例如期刊文章），但也有许多系统在关键方面（例如数据、软件和工具，以及在发现中往往至关重要的隐性知识）对共享的激励作用较弱或完全不鼓励共享。
细菌和线粒体超氧化物歧化酶之间的序列同源性
1969 年，人们发现一种以前未知功能的牛红细胞蛋白具有催化超氧化物自由基歧化活性 (1-3)。这种酶，即超氧化物歧化酶，是一种金属蛋白，每分子含有 2 (1.8-2.0) 个铜原子和 2 (1.7-1.9) 个锌原子，分子量为 33,000，由两个大小相同的亚基组成 (4, 5)。从其他真核生物中纯化的铜锌歧化酶在分子量、亚基结构、氨基酸组成、铜锌含量以及对纯化所用的氯仿-乙醇混合物的稳定性方面与牛红细胞歧化酶相似 (2, 3)。细菌来源的酶代表一类独特的超氧化物歧化酶，其每个分子含有 1-2 个锰原子作为金属辅因子，对氯仿-乙醇处理不稳定，其氨基酸组成与铜锌歧化酶明显不同（2、3、6-8）。细菌酶的分子量约为 40,000，每个酶含有两个分子量为 20,000 的亚基。最近又分离出两种超氧化物歧化酶，其稳定性、纯化特性和氨基酸组成与细菌锰歧化酶相似。一种来自鸡肝线粒体（8）的超氧化物歧化酶每个分子含有 2.3 个锰原子，虽然它是四聚体，但其亚基分子量与细菌含锰酶相同。另一种是含有铁（每个分子约 1 个原子）而不是锰的，已从大肠杆菌中分离出来（9），是一种二聚体，其亚基大小相同（分子量 19,000）。已在各种需氧、厌氧和耐氧厌氧微生物中测量了超氧化物歧化酶活性水平（10）。从观察到的相关性来看，
