XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCate
20220418_新闻稿_Catena-X 汽车网络
关于 Circularise Circularise 是一家供应链可追溯性提供商，成立于 2016 年，总部位于荷兰。Circularise 的软件系统可帮助化学品、塑料、电池材料、金属和其他行业的供应商追踪材料并分享其环境足迹，而不会危及敏感数据。此外，它还可以帮助品牌了解自己的范围 3 排放和其他指标，这与围绕数字产品护照、德国供应链法案和企业可持续发展报告指令的监管推动相一致。
发表2024的主题奖和非类别结果
赞助商：美国瑞典研究所。奖：两个$ 100的奖项这个奖项是要认识到两个杰出的明尼苏达州历史日参赛者，一个初级部门和一个高级部门，涉及历史上的人道主义行动。 条目将被认为是研究一个人或一群人，他们在工作中做出了重大历史贡献，以改善他人的福利。 由美国瑞典研究所赞助的奖品将为每个获胜的参赛作品授予100美元。 该奖项致力于瑞典外交官拉乌尔·沃伦伯格（Raoul Wallenberg）的生活和榜样，他从1944年7月至1945年1月向大约100,000个匈牙利犹太人营救。。奖：两个$ 100的奖项这个奖项是要认识到两个杰出的明尼苏达州历史日参赛者，一个初级部门和一个高级部门，涉及历史上的人道主义行动。条目将被认为是研究一个人或一群人，他们在工作中做出了重大历史贡献，以改善他人的福利。由美国瑞典研究所赞助的奖品将为每个获胜的参赛作品授予100美元。该奖项致力于瑞典外交官拉乌尔·沃伦伯格（Raoul Wallenberg）的生活和榜样，他从1944年7月至1945年1月向大约100,000个匈牙利犹太人营救。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
第7条十三条残疾类别MG
语言或语音障碍的特征是以下障碍之一，会对学生的教育表现产生不利影响：语言障碍是由有机或非有机原因引起的，是在自然界非成熟的，是由有机或非有机原因引起的。语言障碍会在以下一个或多个组成部分中影响学生的主要语言系统：单词检索，语音学，形态，语法，语义，语用学。语音障碍可能包括流利性，表达和语音障碍在多个语言本质上是非成熟的一项语言任务中的语音障碍，包括损害，包括损害，这些障碍是口腔外周机制缺乏结构和功能的结果。
学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。
高质量的视觉引导的声音与不同类别的分离
摘要。我们提出了戴维斯（Davis），这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架，该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题，从而取得了重大进展。但是，他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下，戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音，并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标，戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较，结果表明，戴维斯在分离质量方面胜过其他方法，这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供：https：//wikichao.github.io/data/projects/davis/。
鼻子的提示：发育中的人脑中气味驱动的视觉分类
1 ERP的信噪比低，并且受到清醒婴儿研究中对（例如，肌肉）伪影的敏感性的约束。ERP还使用事后减法在对瞬态刺激的绝对脑反应之间，使得面部选择性神经活动是间接地获得的，并且可以在减去的反应中被大噪声掩盖，或者由刺激的子集驱动。此外，ERP成分的时源通常很难从个人和年龄段的形状，潜伏期和极性方面的脑反应中客观地定义。最后，ERP研究通常使用有限的同质和编辑的刺激（即，从自然背景分割，与类别示例的相同暴露条件进行分割；请参见脚注2），并将面孔与几个非面类别进行比较。
香港奖2025类别和标准
您的提交应清楚地解释该项目，团队或个人，并展示与评判标准的联系，并强调对专业和道德的承诺。这是您要向法官清楚地表明您的提交值得奖励的地方。请注意，这不是PDF上传，您将需要在在线表格中完成免费文本部分，包括对评审标准的每个适用要素的介绍和响应（专业，成果和成就，团队合作，创新和可持续性）。根据标准加权，已将单词限制应用于每个自由文本框。我们建议在Word文档中起草您的响应，然后将其复制并粘贴到在线提交表格中。