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生物启动IDEATHON：授权思想，不断发展的科学
Bioinnovate Ideathon是一项激动人心的激烈竞争，旨在促进生物科学领域的创新和创造力。此事件邀请来自不同背景的参与者协作和开发尖端的想法，这些想法可能导致各个领域的变革性解决方案。参与者将专注于生物恐怖主义，医疗保健，农业，行业和环境可持续性等主题。
AI.STARTUP.HUB 人工智能创意计划
● 我们正在寻找来自大学和研究机构的学生和研究人员，以及来自汉堡和德国北部大都市区的人工智能爱好者。● 您有一个商业想法或在人工智能领域进行了研究，希望将其转化为产品。● 您和您的团队愿意参与人工智能创意计划，最好是全职参与。● 您和您的团队渴望围绕您的人工智能创意创办一家初创公司。● 您和您的团队期待与其他人工智能团队交流想法和见解，并希望共同成长和共同创造。● 您和您的团队愿意积极参加 AI.STARTUP.HUB 的面对面研讨会和活动。
小额资助信息和项目构想
术语表 科学、技术、工程和数学 (STEM) 教育：根据宾夕法尼亚州教育部的说法，“STEM 教育是一种综合、跨学科、以学生为中心的学习方法，鼓励好奇心、创造力、艺术表达、协作、计算思维、沟通、解决问题、批判性思维和设计思维。” 对于 GSK STEM 小额资助机会，我们鼓励各个领域和年级的教师发挥创造力，为学生开发引人入胜、深思熟虑、有趣的 STEM 项目。教师还可以选择与其他教师合作开发和实施他们的 STEM 项目。
比勒陀利亚大学战略计划2022 - 2026
摘要：以前的能量性能研究忽略了信息熵在输入和输出懈怠之间反馈过程中的作用。可以通过从增加的产出如何产生减少的投入和反之亦然的能力来实现卓越的能量性能。本文通过在35年期间对美国州进行评估，以代替相关的社会经济和人口统计学变量来评估这一差距。美国是世界上最大的能源生产商和消费者，不仅以有效的能源使用的创新而闻名，而且还以能源领域的管理反馈机制而闻名，从而确保了发电和消费的持续改善。首先，开发了一种新型的SEA-IS（用于理想解决方案的随机 - 凝集分析），以评估美国州各州不同最佳还原分位数的能量懈度最小化可能产生的潜在信息获得。这个非线性随机优化模型不仅依赖于β分布的先验来对学习反馈的赔率进行建模，而且还占据了DEA和TOPSIS方法中具有众多优势的优势。机器学习方法还用于从上下文变量方面预测信息的收益。的结果表明，加利福尼亚是唯一表明互相反馈和效率持续提高的美国州。有足够的范围来利用信息提高在提高能源效率方面的力量，尤其是在美国37个州，这表明公私合作伙伴关系的范围可以实现这一目标。
总结、解释和概括思想 8 年级
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。
AI.STARTUP.HUB 汉堡人工智能创意计划
我们已经看到太多次，伟大的想法往往无法从创造者的想象中实现。多年来，我们了解人工智能生态系统，我们知道问题不在于没有足够的想法，而是这些想法往往不会被追求。为什么？因为潜在的创始人往往缺乏时间或资源将他们的想法变成现实。这就是为什么除了我们的加速器计划支持人工智能初创公司之外，我们现在还支持那些希望将他们的人工智能想法变成原型的人。
项目建议的标题创意
1。智能家居能源优化系统：减少房屋中自动控件的功率使用。2。基于区块链的投票平台：使用共享在线记录的安全和透明选举。3。增强现实导航应用程序：在手机的相机视图上获取实时指示。4。个性化的健康监测可穿戴：跟踪您的健康并使用可穿戴设备预测问题。5。农村地区的无人机交付网络：通过无人机将包裹运送到偏远的地方。6。量子计算教育工具包：使用有趣的交互式工具教复杂的想法。7。全市智能停车解决方案：快速找到停车位并减少交通拥堵。8。虚拟现实语言学习计划：以有趣的虚拟体验学习新语言。9。老年护理机器人伴侣：帮助老年人进行日常任务，并为他们提供公司。10。公共交通的生物识别验证：使用面部识别到
在平等中偏爱一个 - 不是一个好主意：基于变形金刚的人行人检测的多对一匹配
与基于卷积神经网络（CNN）相比，我们研究了基于变压器的行人检测模型较低性能的原因。CNN模型会产生密集的行人建议，单独完善每个建议，然后对其进行非最大抑制（NMS）的跟进，以产生稀疏的预测。在争论中，变压器模型每个地面真相（GT）行人盒选择一个建议，然后从中选择了正面的正态。所有其他建议，其中许多与选定的建议高度相似，都通过了负梯度。尽管这导致了稀疏的预测，从而消除了NM的需求，但在许多类似的建议中，任意选择，有效的训练和较低的行人检测准确性。为了减轻问题，我们建议基于Min-Cost-Flow的配方，而不是常用的Kuhn-Munkres匹配算法，并纳入了诸如每个地面真相盒的约束，并且与一个建议的提案相匹配，并且许多同样好的建议可以与单个地面真相盒相匹配。我们提出了基于匹配算法的第一个基于变压器的行人检测模型。广泛的实验表明，我们的方法达到了3个失误率（较低）3。7 /17。4 /21。8/8。3/2。0在Eurocity / tju-traffic / tju-校园 /城市专家 /加州理工学院数据集中，而4个。7/18。7/24。8/8。5/3。 1通过当前的sota。 代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher 获得。5/3。1通过当前的sota。代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher