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通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。
雷达相机3D对象检测的强大扩散建模框架
雷达相机3D对象检测旨在与雷达信号与摄像机图像进行交互，以识别感兴趣的对象并定位其相应的3D绑定框。为了克服雷达信号的严重稀疏性和歧义性，我们提出了一个基于概率deno的扩散建模的稳健框架。我们设计了框架，可以在不同的多视图3D检测器上易于实现，而无需在训练或推理过程中使用LiDar Point Clouds。在特定的情况下，我们首先通过开发带有语义嵌入的轻质DENOIS扩散模型来设计框架编码器。其次，我们通过在变压器检测解码器的深度测量处引入重建训练，将查询降解训练开发为3D空间。我们的框架在Nuscenes 3D检测基准上实现了新的最新性能，但与基线检测器相比，计算成本的增加很少。
减少人为错误，提高早期疾病检测...
7.1 Adoption Barriers........................................................................................................25 7.2 Future Research Paths.............................................................................................. 27 8.Conclusion........................................................................................................................30 Bibliography......................................................................................................................... 33 Plagiarism Statement...........................................................................................................36
沙门氏菌属 DNA 检测试剂盒
1.产品描述 该实时PCR试剂盒用于定性检测沙门氏菌。在鸡的初级生产的粪便样本和环境样本中（例如袜子拭子、灰尘、擦拭样本、组织样本）。该试剂盒含有检测沙门氏菌所需的所有必要试剂和对照。引物和探针能够特异性地检测兽医样本中的沙门氏菌 DNA。内部控制 (IC) 可防止对因 PCR 反应抑制而产生的阴性结果的误解。 IC 在VIC通道检测，沙门氏菌DNA 在FAM通道检测。当PCR受到抑制时，IC扩增也会受到抑制。 FAM 通道结果为阴性，且 IC 同时扩增，表明样品中沙门氏菌呈阴性。
使用机器学习技术的假新闻检测
摘要 - 社交媒体中的人们传播了许多信息，以更新其状态并与他人分享关键新闻。但是，这些平台中的大多数并未迅速验证个人或其帖子，人们无法手动识别假新闻。因此，需要一个能够检测假新闻的自动化系统。这项研究提出了使用四种机器学习算法构建模型。实验中采用的数据集是两个数据集的综合，其中包含几乎相等数量的有关政治的真实和虚假新闻文章。预处理阶段首先要通过删除标点符号，令牌化，特殊字符，白色空间，冗余单词消除，数字和英文字母，然后启动并停止数据离散化。然后，我们分析了收集到的数据，其中80％的数据最初用于训练每个模型。之后，应用四种明显的分类算法。使用新闻文章中的虚假新闻，诸如逻辑回归，决策树，随机森林和梯度提升分类器之类的方法。使用其余20％的数据评估了受过训练的分类器的精度。结果表明，决策树模型的最佳精度为99.60％，梯度提升为99.55％。此外，随机森林显示99.10％，逻辑回归98.99％。此外，我们还探索了根据混乱矩阵的结果获得最高精度，回忆，F1得分的最佳模型。索引术语 - 社会媒体，虚假新闻检测，机器学习，分类器，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升。
光滑的一般营销报告咨询 - 检测
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地球卫星和空中及地面活动的探测
致谢 作者谨向瑞典航天界表示感谢；感谢瑞典国家航天委员会的 Kerstin Fredga 教授、Per Tegnér、Per Nobinder、Silja Strömberg、Lennart Nordh 博士等；感谢 Göran Johansson、Olle Norberg、Claes-Göran Borg、Peter Möller、Hans Eckersand、Peter Sohtell、Per Zetterquist、Jörgen Hartnor、Tord Freygård 以及航天工业内众多其他太空爱好者。在瑞典国防界，我要感谢国防物资管理局的 Manuel Wik、Mats Lindhé、Lars Andersson、Thomas Ödman、Björn Jonsson 和 Curt Eidefeldt；感谢瑞典国防学院的 Bo Huldt 教授邀请我为战略年鉴做出贡献；瑞典武装部队的 Anders Eklund、Anders Frost、Urban Ivarsson、Lars Carlstein、Göran Tode、Rickard Nordenberg、Ulf Kurkiewicz 和 Peter Wivstam；以及瑞典国防无线电研究所的 Bo Lithner。法国外交部（对外关系部 - 文化关系总局）提供的奖学金使我得以在 1982 年至 1983 年期间在巴黎度过了三个学期，在巴黎大学学习理论物理学和天体物理学。我还要感谢林雪平技术大学的 Torsten Ericsson 教授在我担任巴黎助理技术专员期间的指导，以及 KTH 的 Anders Eliasson 博士。还要感谢爱因斯坦和薛定谔的前学生、意大利帕维亚大学的 Bruno Bertotti 教授，他认可我在日内瓦联合国“防止外空军备竞赛特设委员会”的工作，并邀请我作为第四届卡斯蒂利翁切洛国际会议“促进核裁军 - 防止核武器扩散”的发言人。关于我在日内瓦的工作
预测分析可早期检测糖尿病风险
这项研究介绍了一个先进的预测分析框架，用于早期发现糖尿病风险，旨在通过整合复杂的机器学习算法来增强主动的健康监测。该模型经过精心训练，以各种患者的健康指标，包括人口统计和临床变量，例如年龄，体重指数，血压和葡萄糖水平。通过确定数据中的微妙模式和相关性，该模型促进了对患有糖尿病高风险的个体的早期识别。这种早期检测能力可以及时进行临床干预，有可能减轻疾病的进展并优化患者管理策略。该研究强调了该模型的鲁棒性和可扩展性，突出了其在临床环境中部署的重要潜力，这是预防医疗基础设施的关键组成部分。
Unimode：统一的单眼3D对象检测
实现统一的单眼3D对象检测，包括室内和室外场景，在机器人导航等应用中非常重要。然而，涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战，因为它们的特性显着不同，例如，二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战，我们根据鸟类的视图（BEV）检测范式建立了一个检测器，在该检测范式中，当采用多个数据方案以训练检测器时，明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后，我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段，并提出了不均匀的BEV网格设计，以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外，我们开发了稀疏的BEV功能策略，以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来，得出了一个统一的检测器Unimode，它超过了富有挑战性的Omni3D数据集（一个大规模的数据集（一个室内和室外场景））的先前最先进的AP 3D，揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。