A01 Mm.235137 NM_007926 Aimp1 氨酰 tRNA 合成酶复合物相互作用多功能蛋白 1 A02 Mm.103205 NM_007553 Bmp2 骨形态发生蛋白 2 A03 Mm.1283 NM_011329 Ccl1 趋化因子(CC 基序)配体 1 A04 Mm.4686 NM_011330 Ccl11 趋化因子(CC 基序)配体 11 A05 Mm.867 NM_011331 Ccl12 趋化因子(CC 基序)配体 12 A06 Mm.41988 NM_011332 Ccl17 趋化因子(CC 基序)配体 17 A07 Mm.424740 NM_011888 Ccl19 趋化因子(CC 基序)配体 19 A08 Mm.290320 NM_011333 Ccl2 趋化因子(CC 基序)配体 2 A09 Mm.116739 NM_016960 Ccl20 趋化因子(CC 基序)配体 20 A10 Mm.12895 NM_009137 Ccl22 趋化因子(CC 基序)配体 22 A11 Mm.31505 NM_019577 Ccl24 趋化因子(CC 基序)配体 24 A12 Mm.1282 NM_011337 Ccl3 趋化因子(CC 基序)配体 3 B01 Mm.244263 NM_013652 Ccl4 趋化因子(CC 基序)配体 4 B02 Mm.284248 NM_013653 Ccl5 趋化因子(CC 基序)配体 5 B03 Mm.137 NM_009139 Ccl6 趋化因子(CC 基序)配体 6 B04 Mm.341574 NM_013654 Ccl7 趋化因子(CC 基序)配体 7 B05 Mm.42029 NM_021443 Ccl8 趋化因子(CC 基序)配体 8 B06 Mm.416125 NM_011338 Ccl9 趋化因子(CC 基序)配体 9 B07 Mm.274927 NM_009912 Ccr1 趋化因子(CC 基序) 受体 1 B08 Mm.8021 NM_007721 Ccr10 趋化因子 (CC 基序) 受体 10 B09 Mm.6272 NM_009915 Ccr2 趋化因子 (CC 基序) 受体 2 B10 Mm.57050 NM_009914 Ccr3 趋化因子 (CC 基序) 受体 3 B11 Mm.1337 NM_009916 Ccr4 趋化因子 (CC 基序) 受体 4 B12 Mm.14302 NM_009917 Ccr5 趋化因子 (CC 基序) 受体 5 C01 Mm.8007 NM_009835 Ccr6 趋化因子 (CC 基序) 受体 6 C02 Mm.442098 NM_007720 Ccr8 趋化因子(CC 基序)受体 8 C03 Mm.4861 NM_011616 Cd40lg CD40 配体 C04 Mm.795 NM_007778 Csf1 集落刺激因子 1(巨噬细胞) C05 Mm.4922 NM_009969 Csf2 集落刺激因子 2(粒细胞-巨噬细胞) C06 Mm.1238 NM_009971 Csf3 集落刺激因子 3(粒细胞) C07 Mm.103711 NM_009142 Cx3cl1 趋化因子(C-X3-C 基序)配体 1 C08 Mm.21013 NM_008176 Cxcl1 趋化因子(CXC 基序)配体 1 C09 Mm.877 NM_021274 Cxcl10 趋化因子(CXC 基序)配体 10 C10 Mm.131723 NM_019494 Cxcl11 趋化因子(CXC 基序)配体 11 C11 Mm.303231 NM_021704 Cxcl12 趋化因子(CXC 基序)配体 12 C12 Mm.10116 NM_018866 Cxcl13 趋化因子(CXC 基序)配体 13 D01 Mm.64326 NM_011339 Cxcl15 趋化因子(CXC 基序)配体 15 D02 Mm.4660 NM_009141 Cxcl5 趋化因子(CXC 基序)配体 5 D03 Mm.766 NM_008599 Cxcl9 趋化因子(CXC 基序)配体 9 D04 Mm.234466 NM_009909 Cxcr2 趋化因子(CXC 基序)受体 2 D05 Mm.12876 NM_009910 Cxcr3 趋化因子(CXC 基序)受体 3 D06 Mm.6246 NM_007551 Cxcr5 趋化因子(CXC 基序)受体 5 D07 Mm.3355 NM_010177 Fasl Fas 配体(TNF 超家族,成员 6) D08 Mm.240327 NM_008337 Ifng 干扰素伽马 D09 Mm.379327 NM_008348 Il10ra 白细胞介素10 受体,α
模型组预测可变最大最大SDR²CV相对RMSECV RMSECV RPDCV模型质量牛奶C4(g/dl)0.01 0.23 0.10 0.10 0.03 0.03 0.93 8%3.67 3牛奶C6(g/dl)0.01 0.01 0.01 0.16 0.16 0.07 0.02 0.02 0.02 0.02 0.91 9%3.32 3牛奶C8牛奶C8牛奶C8牛奶C8(G/DL)0.011111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 2011得益3牛奶C10(g/dl)0.02 0.32 0.11 0.04 0.91 9%3.37 3牛奶C12(g/dl)0.02 0.41 0.13 0.13 0.04 0.92 9%3.62 3牛奶C14(g/dl)0.05 1.05 1.20 1.20 1.20 1.20 0.45 0.45 0.13 0.13 0.13 0.15 0%0.0%0.0%0.6牛奶C14_1(dl)0.00 004 dl) 21% 1.78 5 Milk C16 (g/dL) 0.12 3.32 1.20 0.40 0.94 8% 4.18 3 Milk C16_1c (g/dL) 0.01 0.24 0.07 0.03 0.73 20% 1.91 5 Milk C17 (g/dL) 0.00 0.09 0.03 0.01 0.80 13% 2.24 4 Milk C18 (g/dL) 0.05 1.32 0.40 0.15 0.84 14% 2.51 4 Milk C18_1cis9 (g/dL) 0.08 2.69 0.76 0.29 0.95 8% 4.35 2 Milk C18_2c9c12 (g/dL) 0.00 0.17 0.06 0.02 0.72 19% 1.91 5 Milk C18_2c9t11 (g/dL) 0.00 0.14 0.03 0.02 0.74 37% 1.95 6 Milk C18_3c9c12c15 (g/dL) 0.00 0.09 0.02 0.01 0.68 22% 1.77 5 Milk Tot18_1cis (g/dL) 0.09 2.77 0.82 0.31 0.95 8% 4.58 2 Milk Tot18_2 (g/dL) 0.01 0.32 0.10 0.03 0.69 15% 1.79 5 Milk Total_C18_1 (g/dL) 0.10 2.98 0.94 0.33 0.96 7% 5.18 2 Tot18_1trans (g/dL) 0.01 0.57 0.13 0.06 0.79 21% 2.17 4 Milk Total_Trans (g/dL) 0.02 0.75 0.16 0.08 0.80 19% 2.26 4 Milk isoanteiso FA (g/dL) 0.02 0.28 0.09 0.03 0.75 14% 2.00 5 Milk Odd fatty acids (g/dL) 0.03 0.50 0.16 0.04 0.83 10% 2.41 4 Milk omega3 (g/dL) 0.00 0.11 0.03 0.01 0.66 22% 1.73 5 Milk omega6 (g/dL) 0.01 0.33 0.10 0.03 0.72 14% 1.89 5 Milk SAT FA(g/dl)0.31 6.97 2.70 0.75 0.99 3%10.22 1牛奶unsat(g/dl)0.14 3.86 3.86 1.25 0.39 0.97 5%5.75 2牛奶单fa(g/dl)(g/dl)0.12 0.12 3.42 3.42 3.42 1.08 0.35 0.35 0.35 0.30 0.77 77 13.77 13.02牛奶pufa(g/dl)dl) 2.10 4牛奶SCFA(g/dl)0.05 0.80 0.35 0.10 0.93 7%3.88 3牛奶LCFA(g/dl)0.19 4.79 4.79 1.59 0.52 0.52 0.95 7%4.52 2牛奶MCFA(G/DL)
[C1] Agrawal T.,Balazia M.,Bremond f。:CM3T:高效多模式学习的框架,用于非病会议出版物基因交互数据集。IEEE/CVF冬季有关计算机视觉应用(WACV)的冬季会议,美国图森,2025年。[C2] Sinha S.,Balazia M.,Bremond f。:通过优化的聚合网络识别教法性白内障手术视频中的手术器械。IEEE图像处理应用和系统(IPA)的国际会议,法国里昂,2025年。[C3] Muller P.,Balazia M.,Baur T.,Dietz M.,Heimerl A.,Penzkofer A.,Schiller D.,Bremond F.,Alexandersson J.,Andre E.ACM多媒体(ACMMM),澳大利亚墨尔本,2024年。[C4] Strizhkova V.,Kachmar H.,Chaptoukaev H.,Kalandadze R.,Kukhilava N.,Tsmindashvili T.,Abo-Alzahab N.,Zuluaga M.A.:MVP:基于视频和生理信号的多模式情绪识别。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议(ECCV),意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析(ABAW),2024年。[C5] Reka A.,Borza D.L.,Reilly D.,Balazia M.,Bremond F。:将门控和上下文引入时间动作检测。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议(ECCV),意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析(ABAW),2024年。[C6] Tiwari U.,Majhi S.,Balazia M.,Bremond f。:自动驾驶异常检测至关重要的是:弱监督的地平线。ACM多媒体(ACMMM),第9640-9645页,加拿大渥太华,2023年。在IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议(ECCV),意大利米兰,2024年,IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议(ECCV)举行的自动驾驶(漫游)的强大,分发和多模式模型。[C7] Muller P.,Balazia M.,Baur T.,Dietz M.,Heimerl A.,Schiller D.,Guermal M.,Thomas D.,Bremond F.,Alexander-Sson J.,Andre E.,Andre E.[C8] Agrawal T.,Balazia M.,Muller P.,Bremond F。:多模式视觉变压器,强迫注意行为分析。IEEE/CVF计算机视觉应用(WACV)的冬季会议,第3392–3402页,美国威克罗阿,美国,2023年。[C9] Balazia M.,Muller P.,Tanczos A.L.,Liechtenstein A.,Bremond F。:社会互动的身体行为:新颖的注释和最新评估。ACM多媒体国际会议(ACMMM),第70-79页,里斯本,葡萄牙,2022年。[C10] Balazia M.,Hlavackova-Schindler K.,Sojka P.,Plant C。:Granger Causal-Ity的可解释步态识别。IEEE/IAPR国际模式认可会议(ICPR),第1069-1075页,加拿大蒙特利尔,2022年。[C11] Agrawal T.,Agarwal D.,Balazia M.,Sinha N.,Bremond f。:使用跨意识变压器和行为编码的多模式人格识别。IAPR国际视觉理论与应用会议(VISAPP),第501-508页,Virtual,2022。[C12] Sinha N.,Balazia M.,Bremond f。:火焰:面部地标热图激活的多模式凝视。IEEE国际高级视频和信号监视会议(AVSS),第1-8页,虚拟,2021年。[C13] Balazia M.,Happy S.L.,Bremond F.,Dantcheva A。:面部多么独特:一项调查研究。IEEE/IAPR国际模式识别会议(ICPR),第7066-7071页,意大利米兰,2021年。[C14] Balazia M.,Sarkar s。:在活动对象跟踪中重新调用评估。在神经信息处理系统会议上(NEURIPS),加拿大温哥华,2019年的神经信息处理系统(NEURIPS)的新知识(NEWINML)。[C15] Aakur S.,Sawyer D.,Balazia M.,Sarkar S。:对未修剪监视视频中基于建议的细粒度活动检测方法的检查。NIST关于TREC视频检索评估(TRECVID)的研讨会,《扩展视频挑战的活动》,美国盖瑟斯堡,2018年。[C16] Balazia M.,Sojka p。:您是走路的方式:不合作的MOCAP步态识别视频监视,并使用不完整和嘈杂的数据。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议(IJCB),第208-215页,美国丹佛,2017年。 [C17] Balazia M.,Sojka p。:用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。 IAPR关于模式识别可再现研究(RRPR)的研讨会,第33-47页,墨西哥坎昆,2016年。 [C18] Balazia M.,Sojka p。:通过最大保证金标准(扩展摘要)学习健壮的步态识别功能。 IAPR关于结构和句法模式识别(SSPR)和统计技术的国际国际研讨会(SPR),第585-586页,墨西哥梅里达,2016年。 [C19] Balazia M.,Sojka p。:与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议(IJCB),第208-215页,美国丹佛,2017年。[C17] Balazia M.,Sojka p。:用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。IAPR关于模式识别可再现研究(RRPR)的研讨会,第33-47页,墨西哥坎昆,2016年。[C18] Balazia M.,Sojka p。:通过最大保证金标准(扩展摘要)学习健壮的步态识别功能。IAPR关于结构和句法模式识别(SSPR)和统计技术的国际国际研讨会(SPR),第585-586页,墨西哥梅里达,2016年。[C19] Balazia M.,Sojka p。:与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IAPR关于结构和句法模式识别(SSPR)和统计技术的国际国际研讨会(SPR),第310-321页,墨西哥,墨西哥,2016年。[C20] Balazia M.,Sojka p。:通过最大余量标准学习适合步态识别的功能。IEEE/IAPR国际模式识别会议(ICPR),第901-906页,墨西哥坎昆,2016年。[C21] Balazia M.,Sedmidubsky J.,Zezula P。:语义上一致的人类运动分割。国际数据库和专家系统应用程序(DEXA),第423-437页,德国慕尼黑,2014年。[C22] Sedmidubsky J.,Valcik J.,Balazia M.,Zezula p。:基于归一化步行周期的步态识别。国际视觉计算研讨会(ISVC),第11-20页,Rethymno,希腊,2012年。[C23] Valcik J.,Sedmidubsky J.,Balazia M.,Zezula P.,确定人类识别的行走周期。太平洋亚洲情报与安全信息学讲习班(PAISI),第127-135页,马来西亚吉隆坡,2012年。
KL 74 None E7 Squires Student Center 180 Existing B49, 301 N4 Steger Hall - North Wing 120 J8 Steger Hall - South Wing 119 Existing - unverified J9 Sterrett Center 242 Existing 130 P10 Storage Shed F2 Student Services Building 192 Existing C24 L8 Surge Space Building 170 None L2 TESKE HOUSE 302 Existing A1, 200A P5 The Grove [President's House] 274 None J7 The Inn at Virginia技术0250C现有 - 未经验证的H4剧院101 169无O4 Torgersen Hall 174现有 - 未经验证的M4大学书店178 N4 N4 N4 VAWTER HALL 25现有A31 N5冒险271现有271现有 - 未经验证的O5 O5 O5中心184 M12 M12 VET MED 1 140 I10 I10 I10 I10 I10 I10 I10 Med Med sepe Med septh Med Epease Med Epease Med j11 Vet 3 4B 4c 4c 4c 4c 4c 4c 4b 4c 4b 4. [Non-Client Animal] 146 Existing B31 J11 Vet Med Phase 4D 145 I11 Visitors & Undergraduate Admissions Center 249 Existing A16A G3 Wallace Hall 115 Existing B5 K8 War Memorial Chapel 181 Existing C11 M4 War Memorial Gymnasium 182 Existing D3 M6 Whitehurst Hall 26 Existing A22 N6 Whittemore Hall 134 None K3 Williams Hall 152 Existing C42, D43 K4女子垒球场&Dugouts 0185E现有 - 未验证的M10 Wright House 276 J5
