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双AI：用于群体活动识别的双路径参与者交互学习
学习多个参与者之间的时空关系对于群体活动识别至关重要。不同的群体活动通常会展示视频中参与者之间的多样化互动。因此，从时空参与者演化的单一视角来建模复杂的群体活动往往很困难。为了解决这个问题，我们提出了一个独特的双路径参与者交互 (Dual-AI) 框架，它以两种互补的顺序灵活地排列空间和时间变换器，通过整合不同时空路径的优点来增强参与者关系。此外，我们在 Dual-AI 的两个交互路径之间引入了一种新颖的多尺度参与者对比损失 (MAC-Loss)。通过帧和视频级别的自监督参与者一致性，MAC-Loss 可以有效区分单个参与者表示，以减少不同参与者之间的动作混淆。因此，我们的 Dual-AI 可以通过融合不同参与者的这些判别特征来增强群体活动识别。为了评估所提出的方法，我们在广泛使用的基准上进行了大量实验，包括排球 [ 21 ]、集体活动 [ 11 ] 和 NBA 数据集 [ 49 ]。所提出的 Dual-AI 在所有这些数据集上都实现了最佳性能。值得注意的是，所提出的 Dual-AI 使用 50% 的训练数据，其性能优于许多近期使用 100% 训练数据的方法。这证实了 Dual-AI 在群体活动识别方面的泛化能力，即使在有限监督的具有挑战性的场景下也是如此。
TNPSC-教学大纲实验室技术员（文凭标准）
单位V：泰米尔纳德邦的印度经济与发展管理局（20个问题）印度经济性质 - 五年计划模型 - 评估委员会和NITI Aayog；收入来源 - 印度储备银行 - 财务委员会 - 工会和州政府之间的资源共享 - 商品和服务税；经济趋势 - 就业产生，土地改革和农业 - 科学技术在农业中的应用；工业增长 - 面向农村福利的计划 - 社会问题 - 人口，教育，健康，就业，贫困；社会正义与社会和谐是社会经济发展的基石；泰米尔纳德邦的教育和卫生系统；泰米尔纳德邦的地理及其对经济增长的影响；政府福利计划；当前的社会经济问题；时事。
Motilal Oswal 集团 - 2021-22 年度报告
创历史新高，达到 905 千万卢比，同比增长 69%。我们的 ROE（不包括其他综合收入）在 2022 财年为 30%。我们对知识、人才、流程、技术、品牌和文化以及部门间协同效应的关注帮助我们在所有业务垂直领域实现了关键里程碑。鉴于强劲的基本结构，我们继续对所有业务垂直领域的增长潜力保持乐观。在资本市场方面，印度股市在本财年的大部分时间里继续看涨。该行业见证了 3.5 千万个新 demat 账户的开立，创下了历史新高。虽然 FII 在 2022 财年大肆抛售，但 DII 抵消了压力并创下了有史以来最高的流入量。我们经纪业务“Phygital 商业模式”的成功继续产生积极成果，因为我们在 2022 财年创下了有史以来最高的经纪收入、利润和 ADTO。我们在 2022 财年成功新增了 88 万客户，使零售客户总数达到约 285 万。我们的 ARPU 是业内最高的之一。我们的现金市场份额在
REX-200 - ARG - Tempel 集团阿根廷
建议浮充电压为 2.27V/单体 (25 ℃ 时)，温度补偿为 -3mV/ ℃ /单体 循环和均衡充电电压：2.35V/单体 (25 ℃ 时)，温度补偿为 -5mV/ ℃ /单体 CC-CV 充电电流不限，否则若 T>25 ℃ 则最大为 50A 首选工作温度范围：15 ℃ 至 25 ℃ (68 ℉ 至 77 ℉ ) 最大工作温度范围：-40 ℃ 至 50 ℃ (-40 ℉ 至 122 ℉ ) 不需要单独的电池室 减少维护，无需加水。
保护生物多样性家乐福组2023
1。家乐福集团的生物多样性战略2 1.1背景和生物多样性问题2 1.2。家乐福集团的生物多样性野心6 1.3。目标7 1.4。负责的大厅8 1.5。小组组织9 1.6。薪酬标准和绩效分析12 2。识别依赖性，风险和影响17 2.1。家乐福的生物多样性足迹17上下文和问题17双重物质分析17映射对自然的影响17对家乐福依赖性的定性分析18 SBTN和IVC方法论19 2.2。法国商店的生物多样性影响21 21 2.3。家乐福的生物多样性影响法国22 2.4的地点。与生物多样性相关的风险和家乐福的机会24 3。家乐福集团保护生物多样性25 3.1的行动计划。促进负责任的消费和可持续农业26背景和问题26促进负责任的消费26开发有机报价，并确保所有29个通过倒数质量线（CQL）促进农业生态学的所有29均可融资33融资食品过渡36 3.2。保护生物多样性在敏感原材料的供应中37背景和问题37打击森林砍伐41促进负责任的捕鱼和水产养殖46开发更多负责任的纺织部门49 3.3。防止不同类型的污染对生物多样性的影响52 3.4。限制了我们站点对生物多样性的影响54 3.5。确保负责任的用水55
JRDB-Social：一个多方面的机器人数据集，用于理解社会群体内人类互动的上下文和动态
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察（例如，分裂行动）不足，需要采取一种全面的方法来考虑个人行为，组内动态和社会群体层次，以彻底理解。要解决数据集限制，本文引入了JRDB-Social，JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白，JRDB-Social提供了三个层次的注释：个体属性，组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型，我们评估了我们的基准，以表达其破译社会人类行为的能力。
2024 年 4 月 17 日，请访问陆军部部长塞巴斯蒂安·勒科尔努 (Sébastien Lecornu) 办公室，签署雷诺集团合作伙伴大会签名协议
国家安全总局致力于推动国家政治合作，支持工资、公务员、学生参与国家工作的一体化。共和国总统和军事规划法 (LPM) 或内部安全法 (LOPSI) 的法令的目标是双重保留行动。
第 14 组：二氧化硅回收
根据初步的行业研究，目标市场缩小到最有可能盈利的应用。然后，该团队联系制造商，获取内部二氧化硅的详细信息，以便与特性结果进行比较。尽管最初尝试设计二氧化硅净化系统，但发现该系统能耗很高，在研究期间不会给第 14 组带来微不足道的利润。相反，根据这些结果，使用决策树根据粉末成分和特性的多样性提出了多种回收二氧化硅的方法。
