2016年,约瑟夫·阿什巴赫(Josef Aschbacher)被任命为ESA最大的局长地球观察计划主任,并且被任命为ESRIN的ESA地球观察中心ESRIN负责人。在他的领导下,欧洲制定了世界领先的地球观察计划,其中包括所有哨兵任务,作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分,所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务,侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。 在2020年,共有40个卫星正在开发中,ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。在他的领导下,欧洲制定了世界领先的地球观察计划,其中包括所有哨兵任务,作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分,所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务,侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。在2020年,共有40个卫星正在开发中,ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法,例如大型语言模型 (LLM),在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此,人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战,重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势,但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制,我们引入了一个框架,用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法,当链接到大量通用 KG 时,适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强,Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中,从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现,这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
学术诚信:南加州大学是一个学习社区,致力于发展成功的学者和研究人员,致力于追求知识和思想传播。学术不当行为包括在学术工作的生产或提交中的任何不诚实行为,都损害了犯下该行为的人的完整性,并可能破坏整个大学社区的完整性。它与大学的使命是对我们的社区和世界有效地研究,教育和贡献的使命。所有学生均应提交代表自己原始工作的作业,并专门为提交的课程或部分准备。您不得提交其他人写的工作或为其他课程准备的“回收”工作,而无需获得教师的书面许可。其他违反学术诚信的行为包括但不限于作弊,窃,捏造(例如,伪造数据),勾结,有意协助其他人实现学术不诚实行为,以及任何旨在获得不公平学术优势的行为。学术不诚实的影响是深远的,被认为是对大学的严重罪行。所有学术不当行为的事件都将报告给学术完整性办公室,并可能导致诸如分配失败,课程失败,停学,甚至被大学驱逐出境等结果。使用AI发电机的策略。学生可能没有另一个人或实体完成任务的任何实质性部分。有关学术诚信的更多信息,请参见“学生手册”或“学术诚信”网站的办公室以及有关研究和奖学金不当行为的大学政策。由于创建,分析和批判性思维能力是本课程学习成果的一部分,因此所有作业都应由分别或小组工作的学生准备。在这些领域发展强大的能力将为您准备竞争性工作场所。因此,在本课程中禁止使用AI生成的工具,将被确定为窃,并将报告给学术完整性办公室。
118。检查警察场所和拘留设施等。119。进行检查等目的等。120。检查范围。121。检查方式。122。要检查的元素。123。管理检查。124。指导检查的原则。125。进行访谈等。126。采访被拘留者时要考虑的因素。127。根据要求进行检查。128。一般或常规检查。129。主题或有针对性的检查。130。特别检查。131。后续检查。132。检查期间指定官员的义务。133。在检查期间,服务成员的义务。134。董事会批准和考虑。135。其他州机器人在检查报告中采取的措施。136。检查工具和清单。137。发布和宣传检查报告。138。对总检察长的检查报告的行动。第XVI部分 - 其他条款
飓风 飓风是一种非常强大的风暴。它是一种气旋风暴,这意味着飓风内部呈圆形。飓风这个名字指的是始于大西洋或东太平洋的风暴。飓风在世界其他海洋中有不同的名称。例如,它们在西北太平洋被称为台风。在世界其他大部分地区,它们被称为气旋。它们的风速大多超过每小时 75 英里。风以圆形模式移动。风暴移动的中心点称为风暴眼。这些风暴通常发生在温暖的热带海洋中。它们从蒸发的海水中获取能量。飓风在陆地上移动时会减弱,因为它们依靠温暖的海洋在风暴移动时继续提供能量。陆地的表面也比海洋粗糙得多。陆地的海拔和表面变化要大得多。当风遇到陆地表面并产生摩擦时,飓风会失去动力。飓风是一种强大的风暴,通常始于大西洋或太平洋。这些风暴依靠海洋获得力量和能量,登陆后速度会减慢。
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文职人员类别 IA (MAJCOM/FLDCOM): Teresah M. Sawicki 女士 (AFMAO) 文职人员类别 IB (MAJCOM/FLDCOM): Estevan Trujillo 先生 (AFIA) 文职人员类别 IIA (MAJCOM/FLDCOM): Steve Satchwell 先生 (AFDW) 文职人员类别 IIB (MAJCOM/FLDCOM): James M. Gray 先生 (USAFA) 士兵类别 I (联队/三角洲部队): MSgt Joseph W. Roides (AETC) 士兵类别 II (联队/三角洲部队): TSgt Briana J. Aston (USAFE) 军官类别 I (MAJCOM): Maj David D. Nguyen (USAFE) 军官类别 II (联队/三角洲部队) Maj Jason M. Ylagen (SPoC)
我们提出了指示插道,这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比,将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间(例如,构想和坐标),我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中,其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言,该模型是建立在扩散过程的基础上的,并经过培训可以根据用户说明进行预测像素,例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务,包括未识别任务(例如分割和关键点)和生成任务(例如编辑和增强)和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步,在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展,但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说,学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中,我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架,该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例;其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容,可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明,我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能,而消融研究验证了我们的权重调节。