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加利福尼亚水计划更新2023年公共审查草案
更新2023建议图表图图表到弹性页ES-18目标1。支持分水岭的弹性计划和实施。Page ES-19目标2。提高“骨干”州，联邦和地区建筑水基础设施的弹性。Page ES-19目标3。提高自然“骨干”基础设施的弹性。第ES-19页目标4。在水管理方面提高了公平成果。Page ES-19目标5。 支持并从部落水和资源管理实践中学习。 Page ES-20目标6。 支持并提高监管系统的灵活性。 第ES-ES-20目标7：提供指导和支持持续的资源，以实施对水弹性的行动。 Page ES-20Page ES-19目标5。支持并从部落水和资源管理实践中学习。Page ES-20目标6。支持并提高监管系统的灵活性。第ES-ES-20目标7：提供指导和支持持续的资源，以实施对水弹性的行动。Page ES-20
应用能源
规划未来风能和太阳能占比更高的能源系统需要在投资规划模型中仔细表示系统的时间和运行特征。本研究旨在确定在为特定系统选择表示时应考虑的方面。为了证明各种模型表示对模型准确性和计算工作量的影响，我们对在 Backbone 能源系统建模框架内实施的两个测试系统进行了案例研究。结果表明，时间和操作表示在不同系统类型中具有不同的优点和缺点。研究结果为不同模型细节的相对重要性提供了一般指导，具体取决于所研究系统的特征。例如，一些时间采样策略可以更好地捕捉长期存储需求，而其他时间采样策略更适合短期存储建模。同样，太阳能主导和风能主导的系统在方法要求上也有所不同。此外，应正确捕捉能源部门之间的相互作用以及部门耦合技术的运行限制，因为它们对不同技术的价值及其灵活性有重大影响。最后，我们建议针对每个特定系统测试多种时间和技术表示，以确保所选方法的可行性。研究结果和建议将为能源系统建模者提供改进建议，从而促进更高质量的规划结果。
英雄传单 Fort Liberty-2023 年 5 月 -2
• 我们国家经济的支柱 • 推动解决方案和创新，改善我们的生活质量 • 在全国几乎每个社区的所有行业和领域中提供多元化、回报丰厚、高增长的职业
23-023-02cr：请求
利用选择标记鉴定转化植物，并筛选 T-DNA 拷贝数。通过扩增子测序鉴定编辑的 T0 植物（Clement 等人，2019 年；Illumina MiSeq 系统指南，2018 年；Illumina MiSeq 系统指南，2019 年），自交，并通过扩增子测序分析所得的 T1 植物以确认编辑。进行了额外的 PCR 检测，以确认不存在 T-DNA 插入物和质粒骨架（Applied Biosystems 用户公告 #2）。选择包含所需编辑但没有 T-DNA 或质粒骨架的纯合 T1 植物 P227933.30 进行延续，并将其命名为 GM200007。T1 植物不含外来 DNA，在 [ ] 基因中含有纯合缺失。表 1. 用于创建 GM200007 大豆的转化载体 F137620 的遗传元件
Dempster-Shafer 可信 AI 方法及其在胎儿脑部 MRI 分割中的应用
摘要 — 对于病理病例和在不同中心获取的图像（而不是训练图像），用于医学图像分割的深度学习模型可能会意外且严重地失败，其标记错误违反了专家知识。此类错误破坏了用于医学图像分割的深度学习模型的可信度。检测和纠正此类故障的机制对于安全地将这项技术转化为临床应用至关重要，并且很可能成为未来人工智能 (AI) 法规的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的 AI 理论框架和一个实用系统，该系统可以使用基于 Dempster-Shafer 理论的回退方法和故障安全机制来增强任何骨干 AI 系统。我们的方法依赖于可操作的可信 AI 定义。我们的方法会自动丢弃由骨干 AI 预测的违反专家知识的体素级标记，并依赖于这些体素的回退。我们在最大的已报告胎儿 MRI 注释数据集上证明了所提出的可信 AI 方法的有效性，该数据集由来自 13 个中心的 540 个手动注释的胎儿大脑 3D T2w MRI 组成。我们值得信赖的 AI 方法提高了四个骨干 AI 模型的稳健性，这些模型适用于在不同中心获取的胎儿脑部 MRI 以及患有各种脑部异常的胎儿。我们的代码可在此处公开获取。
![arxiv：2501.16981v1 [cs.cv] 2025年1月28日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8fe8770514ff2f087487c1f519d3aa07c4215e9e.webp)
arxiv：2501.16981v1 [cs.cv] 2025年1月28日
由于大规模的图像对比训练，预训练的视觉语言模型（VLM）（例如剪辑）表现出优越的开放式摄入识别能力。大多数存在的开放式摄制对象检测器都试图利用预训练的VLM来获得生成表示。f-Vit使用预先训练的视觉编码器作为骨干网，并在训练过程中冻结它。但是，冷冻的骨干线不能从标记的数据中受益，以增强表示形式。因此，我们提出了一种新型的两种分支骨干网络设计，称为VIT-FEATURE-调制多规模卷积网络（VMCNET）。vmcnet由可训练的卷积分支，冷冻预训练的VIT分支和特征调制模块组成。可训练的CNN分支可以通过标记的数据进行优化，而冷冻的预训练的VIT分支可以保持大规模预训练的表示能力。然后，提出的特征调制模块可以通过VIT分支的代表来调节多尺度CNN特征。使用拟议的混合结构，检测器更有可能发现新型类别。在两个流行的基准测试中进行了评估，我们的方法提高了新型类别的检测性能，并构成了基线。在OV-Coco上，该提出的方法以VIT-B/16和48.5 AP Novel 50具有VIT-L/14的AP Nove 50实现44.3 AP Novel 50。在OV-LVIS上，具有VIT-B/16和VIT-L/14的VMCNET达到27.8和38.4地图r。
什么是yolov6？对对象检测模型
这项工作将深入探索Yolov6对象检测模型，专注于其设计框架，优化技术和检测功能。yolov6的核心元素由有效的主链组成，用于鲁棒特征提取和用于无缝特征聚合的rep-pan颈部，以确保高性能对象检测。在可可数据集上进行了评估，yolov6- n在NVIDIA TESLA T4 GPU上以1187 fps的形式获得37.5％的AP。yolov6-s在484 fps处达到45.0％的AP，在同一类中，诸如PPYOLOE-S，YOLOV5-S，YOLOX-S和YOLOV8-S之类的模型都超过了模型。此外，Yolov6-M和Yolov6-L在保持与其他检测器的可比推理速度的同时，还显示出更好的准确性（50.0％和52.8％）。具有升级的主链和颈部结构，Yolov6-L6实时提供最先进的精度。