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在伪装实例分段中揭示隐藏上下文
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割（CIS）的目标，这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观，包括不同的角度，部分可见性和模棱两可的信息，进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels，而无需考虑其文本语义，从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法，该方法同时增强了上下文特征的建模，并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后，引入了全局细化的交叉注意模块（GCA），以补充前景面罩和背景掩盖，以减少假阳性。fur-hoverore，通过模拟全球换档聚类过程，我们介绍了全球偏移的多头自我注意力（GSA），该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息，还可以从结构性概念中捕获信息，从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比，我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。
HiddenLayer 对 NIST 关于 AI 的 RFI 的回应
HiddenLayer 团队诞生于 2019 年的一次真实世界中的对抗性机器学习攻击，当时 Chris Sestito、Jim Ballard 和 Tanner Burns（HiddenLayer 创始人）负责应对一次严重的真实世界中的对抗性机器学习攻击。当时，Chris Sestito（HiddenLayer 首席执行官）领导着 Cylance 的威胁研究，Cylance 是一家 AI 公司，通过利用深度学习来防止恶意软件攻击，彻底改变了反病毒行业。2019 年，Windows 可执行 ML 模型通过现在称为推理攻击的攻击被利用，暴露了其弱点，并允许攻击者成功逃避 Cylance 运行的任何地方的检测。在响应工作中，未来的 HiddenLayer 创始人将其视为未来攻击的前兆，这些攻击是由 AI/ML 固有的弱点、更多的开源攻击工具以及对世界上有史以来发展最快、最重要的技术的不断增长的了解和使用而引起的。为了证明这些攻击是可以预防的，该团队开发了一种独特的、正在申请专利的、产品化的人工智能安全解决方案，以帮助所有组织减轻基于人工智能的解决方案固有的安全风险。
标题 - 隐藏人物.pdf
这个故事勾起了我几十年前的回忆，那天是我在父亲位于美国国家航空航天局兰利研究中心的办公室度过的，那是我最珍贵的一天。我坐在我们 1970 年代的庞蒂亚克车的副驾驶上，我的哥哥本和姐姐劳伦坐在后座，父亲从我们家开车出发，经过维吉尔·I·格里森大桥，沿着水星大道，开了 20 分钟，来到通往 NASA 大门的路上。爸爸出示了他的徽章，我们驶入了校园，校园里有两条笔直平行的街道，从一端到另一端都是不起眼的两层红砖建筑。只有巨大的高超音速风洞综合体——一个 100 英尺高的银色脊球，俯视着四个 60 英尺高的光滑银色球体——让我们看到了在这个看似平凡的校园里发生的非凡工作。
利润与损失：隐藏的信号 | 工作表
a. 价格会下降，顾客会有更多的选择。 b. 原来的咖啡店将被迫关闭。 c. 资源将转移到生产率较低的企业。 d. 这三家咖啡店将平等分享利润。 应用 想象一下你的柠檬水摊在亏钱。你每天花 40 美元购买原材料，但你卖柠檬水的收入只有 30 美元。以下答案是例子。在评估学生的回答时，评估学生将损失视为效率低下信号的方式，然后提出增加收入或降低成本的现实策略。这将
掌握斐波那契 - 市场运动中的隐藏顺序
决定购买，出售，持有或交易证券，商品和其他投资的决定涉及风险，并且最好根据合格的金融专业人员的建议做出风险。任何证券或其他投资的交易都涉及大量损失的风险。“日间交易”的做法涉及特别高风险，可能会导致您损失大量资金。在进行任何交易计划之前，您应咨询合格的金融专业人员。请仔细考虑根据您的财务状况和承担财务风险的能力，这种交易是否适合您。在任何情况下，由于您或其他任何人通过Barchart.com或我们的服务收到的任何信息或材料所从事的任何交易或投资活动，您或其他任何人都不承担任何损失或损害。
19400年下午7:00 Hartmann Road，Hidden Valley Lake19400年下午7:00 Hartmann Road，Hidden Valley Lake
本项目列出的事项被视为例行程序，并将通过下面列出的表格制定。除非董事会成员或公众在董事会对采用动议进行投票之前，除非董事会成员或公众要求。A.会议记录：2025年1月14日，财务委员会会议记录的批准。B.分钟：2025年1月21日的批准，常规董事会会议会议记录。D.支出：支票＃ - ＃包括草稿和薪资，总计$。7）董事会委员会报告（仅有关信息，预计没有采取行动）
模态majorana球体和结构化高斯光束的隐藏对称性
简介。- 一词“结构化光”是指具有非平凡且有趣的幅度，相位和/或极化分布的光场。大量工作已致力于生产结构化的光场，从而导致了新技术的发展和改进现有技术[1,2]。也许结构化光的最著名示例对应于携带轨道角动量的梁，广泛用于从量子光学到显微镜的应用中[3,4]。当前的工作着重于所谓的结构化高斯（SG）梁的结构梁的子类[5-8]。这些对近似波方程的解决方案具有自相似的特性，这意味着它们的强度曲线在传播到缩放因子时保持不变。sg梁包括众所周知的laguerre-gauss（lg）和雌雄同体 - 高斯（HG）梁[9]，它们一直是广泛研究的主题，用于许多应用中的模态分解，例如模式分类和分量额定定位[10-13]。lg和Hg梁属于更广泛的SG梁，称为广义的Hermite-Laguerre-Gauss（HLG）模式[14,15]，可以使用适当的圆柱形透镜（Attigmatic Translions）[16]来从HG或LG梁上获得。这些模式可以表示为模态Poincar´e球的表面上的点（MPS）[17-19]，如图1。这种表示形式导致了这样的见解：这些梁可以在一系列散光转换上获得几何阶段[7,20 - 23]。HLG模式的MPS表示揭示了其固有的组结构和转换属性。这种结构的概括是将模态结构和极化混合[24]。但是，没有为无限的
发掘隐藏的机会
本演讲中有关未来事件或结果的所有声明，趋势分析和其他信息构成了前瞻性陈述。前瞻性陈述通常是但并非总是通过使用诸如“ seek”，“ ofer”，“预期”，“相信”，“计划”，“估算”，“期望”，“期望”和“打算”的词来确定的，并表明事件或结果“可能”，“可能”，“意志”，“应该”，“应该”，“可能”，“可能”或“可能”或其他类似的表达方式。所有陈述（除历史事实的陈述）外，包括本文中的所有陈述，包括但不限于对获得La Parrilla Silver Mine和Mill的预期收益的陈述，以及未来的探索计划和结果，都是前瞻性的陈述。尽管Silver Storm Mining Ltd.（“ Silver Storm”或“ Company”）和合格的人（在技术和科学信息的情况下）认为，在这种前瞻性陈述和/或信息中所反映的期望是合理的，但不应对前瞻性陈述放置，因为公司不会给出任何期望，因为公司不会给予任何保证，因为该公司不会给予任何预期。These statements involve known and unknown risks, uncertainties and other factors that may cause actual results or events to differ materially from those anticipated in such forward-looking statements, including the risks, uncertainties and other factors identified in the Company‘s periodic filings with Canadian securities regulators, and assumptions made with regard to: that the Company's current and future exploration performance, the timing and extent of current and future drill programs, the ability to increase Mineral Resources其中，公司对拉帕里拉（La Parrilla）的计划和期望，公司将拉帕里拉（La Parrilla）纳入公司业务的能力以及最终以其资产生产的能力。
隐藏的马尔可夫链和田地，在Riemannian歧管中进行观测
[1] R. J. Elliot，L。Aggoun和J.B. Moore。 隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。 Springer Science+商业媒体，1995年。 [2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。 在隐藏的马尔可夫模型中推断。 Springer Science+商业媒体，2005年。 [3] L. R. Rabiner。 关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。 （在语音识别中的读数中）。 Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。 [4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。 生物序列分析。 剑桥大学出版社，1998年。 [5] S. Z，li。 图像分析中的马尔可夫随机字段建模。 Springer Publishing Company，2009年。 [6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。 湍流的颜色。 流体力学杂志，812：630–680，2017。 [7] B. Jeuris和R. Vandebril。 带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。 SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。 [8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。 通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。 IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。 [9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。 通过分类的人行人进行探测。 IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。 [10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。 熵，2016年18月18日。B. Moore。隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。Springer Science+商业媒体，1995年。[2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。在隐藏的马尔可夫模型中推断。Springer Science+商业媒体，2005年。[3] L. R. Rabiner。关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。（在语音识别中的读数中）。Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。[4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。生物序列分析。剑桥大学出版社，1998年。[5] S. Z，li。图像分析中的马尔可夫随机字段建模。Springer Publishing Company，2009年。[6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。湍流的颜色。流体力学杂志，812：630–680，2017。[7] B. Jeuris和R. Vandebril。带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。[8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。[9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。通过分类的人行人进行探测。IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。[10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。熵，2016年18月18日。Riemannian对称空间上的高斯分布：结构化协方差矩阵的统计学习。信息理论交易，64：752–772，2018。[11] E. Chevallier，T。Hose，F。Barbaresco和J. Angulo。对Siegel空间的内核密度估计，并应用于雷达处理。[12] A. Banerjee，I。Dhillon，J。Ghosh和S. Sra。使用Von Mises-Fisher分布在单位过度上进行促进。机器学习研究杂志，6：1345–1382，2005。