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2024 年 Azure 科技节报告
游戏分为五轮：猜餐点、哑谜游戏、标志挑战、盲测和猜食物。共有 11 支队伍参加比赛。每队有 2 到 4 名学生。第一轮比赛提供了几个国家名称的食品作为备选方案。第二轮，参赛者必须猜出几个食品品牌的标志。根据两轮比赛的结果，选出了 8 支队伍。第三轮，参赛者必须蒙着眼识别 javvarassi、葫芦巴、葱、火龙果和 anistar 等食物。在这一轮中，一支队伍被淘汰。在第四轮中，团队获得 30 种食物，并有 1 分钟的时间向其他团队成员展示每种食物。在最后一轮中，选出了展示食物最多的 4 支队伍。在最后一轮中，参赛者获得了不同食物的照片。在一分钟内，他们必须猜出各种食物的确切名称。猜对食物最多的团队将获得一等奖。由 Ananya CS 领导的 Varghese Kurien 乳品和食品技术学院团队获得第二名，而由 Aleena Joseph 领导的 Saintgits 工程学院 Kottayam 团队获得第三名。由 Saintgits 工程学院的 Adwetha Rajesh 领导的团队获得第一名。
科罗拉多州矿业学院秋季期末考试...
80095 MATH 213 A CALC FOR SCI & ENG III (MA1) Johnson , Kayla 80240 MATH 213 B CALC FOR SCI & ENG III (MA1) Johnson , Tyler 80241 MATH 213 C CALC FOR SCI & ENG III (MA1) Johnson , Kayla 80242 MATH 213 D CALC FOR SCI & ENG III (MA1) Johnson , Tyler 80243 MATH 213 E CALC对于Sci＆Eng III（MA1）Johnson，Kayla 80244 MATH 213 F CALC calc for Sci＆Eng III（MA1）Greivel，Gerrald，Gerrald 80693 Math 213 G Calc for Sci＆Eng III（MA1）Griesmer，John 80467 MATH CALC 213 H CALC 213 H CALC CALC for SCI＆ENG III（MA1）GREIV＆GREEVEL，GERRALD 80466684684668466846684684668466846684668468468466846684668466。 （MA1）约翰逊，泰勒80581数学213 J Calc for Sci＆Eng III（MA1）Johnson，Kayla，Kayla 80582 MATH 213 K计算Sci＆Eng III（MA1）80694 MATH 213 L CALC SCI＆ENG III（MA1）MITSCHER（MA1）MITSCHER，MAISCHER，IAN 81027 MATH 213 M MATH II III（MA13 MATH 213） CALC FOR SCI & ENG III (MA1) Mitscher , Ian 82177 MATH 213 O CALC FOR SCI & ENG III (MA1) Guess , Tommy 81283 MATH 213 P CALC FOR SCI & ENG III (MA1) Von Herrmann , Alan 81412 MATH 213 Q CALC FOR SCI & ENG III (MA1) Mitscher , Ian 81547 MATH 213 R CALC FOR SCI & ENG III（MA1）von Herrmann，Alan 82176 Math 213 S Calc for Sci＆Eng III（MA1）Guess，Tommy
面向眼科专家的人工智能、机器学习和深度学习
机器学习系统可以使用可大致分为监督学习或无监督学习的方法进行训练。监督学习涉及向系统提供关于每个示例的正确输出的明确反馈（“监督”）。例如，在训练过程的早期，图像分类器可能会猜测正确的输出（例如，图像中是否包含猫），之后它会得到关于该猜测是否正确的反馈。相比之下，无监督学习涉及学习数据的结构，而不需要了解正确的输出（21,22）。由于没有标签，无监督学习往往需要比监督方法更多的数据。为了从两种方法中获益，存在两种方法的混合（半监督学习），但迄今为止在眼科中较少使用。
基于IMU的在线多灯校准
现代自主系统通常使用多个传感器进行感知。为了获得最佳性能，需要准确且可靠的外部校准。在这项研究中，我们提出了一种可靠的技术，用于对车辆上几个激光痛的外在校准，而无需进行探测率估计或纤维标记。首先，我们的方法通过将共同置于每个LiDAR的IMU的原始信号匹配，从而生成了对外部产品的初始猜测。然后在ICP和点云特征匹配中使用了此初始猜测，从而重新发现并验证了此估计值。此外，我们可以使用可观察性标准选择具有最高互信息的IMU测量值的子集，而不是比较所有读数。我们使用从Scania测试车中收集的数据成功验证了我们的方法。