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无人机敏捷主动目标感知的强化学习
摘要 — 主动目标感知是在环境中发现和分类未知数量目标的任务，在搜索和救援任务中至关重要。本文开发了一种深度强化学习方法来规划信息轨迹，从而增加无人驾驶飞行器 (UAV) 发现失踪目标的可能性。我们的方法有效地 (1) 探索环境以发现新目标，(2) 利用其当前对目标状态的信念并结合不准确的传感器模型进行高保真分类，以及 (3) 通过使用运动原语库为敏捷无人机生成动态可行轨迹。在随机生成的环境中进行的大量模拟表明，我们的方法在发现和分类目标方面比其他几种基线更有效。与启发式信息路径规划方法相比，我们的方法的一个独特特点是，它对先验信念与真实目标分布的不同偏差具有鲁棒性，从而减轻了针对应用条件设计启发式方法的挑战。
Mona Baker 翻译阿拉伯语 HAND 习语的策略
摘要 — 各种文本翻译中的目标语言非对等问题可以用多种方式处理。在此背景下，翻译研究广泛讨论了 Mona Baker 建议的在单词级别处理非对等的方法。然而，之前没有研究同时使用她的描述和评估翻译信息材料的功能适当性。基于 Mona Baker 推荐的在单词级别实现目标语言对等的策略，本研究比较了信息文本类型中使用的单词级翻译方法。选择了阿拉伯语 HAND 习语进行研究。主要问题是 Baker 的方法是否能够充分解释和评估译者为实现功能目标语言对等而使用的单词级策略？本研究旨在实现以下目标：确定 Mona Baker 如何看待翻译，确定 Baker 提出的主要策略，并确定“翻译的普遍性”是什么。索引术语 — Hand 习语、Mona Baker、策略、翻译困难、对等、省略
SMU-Net：用于缺失模态的脑肿瘤分割的风格匹配 U-Net
胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤类型之一，占所有病例的 30% 以上，它们由胶质干细胞或祖细胞发展而来。理论上，大多数脑肿瘤可以通过使用磁共振成像 (MRI) 来识别。每种 MRI 模态都会提供有关人脑软组织的不同信息，整合所有这些信息将为胶质瘤的准确分割提供全面的数据，这对于患者的预后、诊断和确定最佳后续治疗至关重要。不幸的是，由于各种原因，MRI 容易出现伪影，这可能导致一个或多个 MRI 模态缺失。多年来，已经提出了各种策略来合成缺失的模态或补偿其对自动分割模型的影响。然而，这些方法通常无法模拟潜在的缺失信息。在本文中，我们提出了一种风格匹配 U-Net (SMU-Net) 用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。我们的联合训练方法利用内容和风格匹配机制将全模态网络中的信息特征提取到缺失模态网络中。为此，我们将全模态和缺失模态数据编码到潜在空间中，然后将表征空间分解为风格和内容表征。我们的风格匹配模块通过学习匹配函数将信息和纹理特征从全模态路径转移到缺失模态路径，自适应地重新校准表征空间。此外，通过对互信息进行建模，我们的内容模块超越了信息量较少的特征，并根据判别性语义特征重新校准了表征空间。BraTS 2018 数据集上的评估过程显示了所提出方法在缺失模态场景中的重要性。关键词：缺失模态、脑瘤、内容风格匹配、分割。
提示表＃5：自我调节和共同调节
MEHRIT中心 - 有关自我调节的信息丰富的文章，描述了与之相关的不同术语，包括边缘系统，蓝色大脑，红色大脑等。也表明，自我调节是一个终生的过程，以及最终的自我调节目标是什么。chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://self-reg.ca/wp- content/uploads/2021/05/infosheet_SelfRegBasics.pdf
刘易舍姆地方计划草案 - 理事会会议
名称，主要涉及土地用途。这些有助于生效计划政策并支持其实施。这些名称反映在当地计划随附的“政策地图”上。现有的土地利用名称正在审查，作为准备新的本地计划的一部分。1.3该技术文档是作为伴随草案的信息提供的
smu-net：样式匹配脑瘤分割的u-net缺失模态
神经胶质瘤是原发性脑肿瘤最普遍的类型之一，占所有病例的30％以上，它们是从神经胶质茎或祖细胞中发育的。从理论上讲，大多数脑肿瘤可以完全通过使用磁共振成像（MRI）来识别。每种MRI模态都提供有关人脑软组织的不同信息，并整合所有MRI的信息将提供全面的数据，以准确分割神经胶质瘤，这对于患者的预后，诊断和确定最佳后续治疗至关重要。不幸的是，由于多种原因，MRI容易出现工件，这可能导致缺少一种或多种MRI方式。多年来，已经提出了各种策略，以综合缺失的方式或补偿其对自动分割模型的影响。但是，这些方法通常无法对基础丢失的信息进行建模。在本文中，我们为MRI图像上的脑肿瘤分割提供了一种匹配的U-NET（SMU-NET）。我们的共同训练方法利用内容和样式匹配机制将信息从全模式网络提炼为缺失的模态网络。为此，我们将全模式和缺失模式数据编码为潜在空间，然后将表示空间分解为样式和内容表示形式。我们的样式匹配模块通过学习匹配函数以将信息和纹理特征从全模式路径传输到缺失模式路径，从而自适应地重新校准表示空间。此外，通过对互信息进行建模，我们的内容模式超过了信息较少的特征，并根据歧视性语义特征重新校准表示空间。BRATS 2018数据集的评估过程显示了所提出的方法在缺失模态方案上的重要性。关键字：缺失方式，脑肿瘤，内容式匹配，分割。
DCNN-媒体工具包-2025.pdf
工作原理 • 提前与我们的编辑团队讨论会议主题。旨在以教育性和信息性内容为主导 • 形式可以包括小组讨论，由商定的合作伙伴参与或 PowerPoint 演示 • 分享调查结果和参与者的问题 • 在数字杂志/网站上发表社论文章，重点介绍会议成果 • 分享注册数据
张量高斯图模型的迁移学习
张量高斯图模型 (GGM) 可以解释张量数据中的条件独立结构，在许多领域都有重要应用。然而，由于获取成本高，单个研究中可用的张量数据往往有限。虽然相关研究可以提供额外的数据，但如何汇集这些异构数据仍是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一个张量 GGM 的迁移学习框架，该框架充分利用了信息辅助域，即使存在非信息辅助域，也能从精心设计的数据自适应权重中受益。我们的理论分析表明，通过利用辅助域的信息，在非常宽松的条件下，目标域上的估计误差和变量选择一致性得到了显着改善。在合成张量图和大脑功能连接网络数据上进行了广泛的数值实验，证明了所提出方法的令人满意的性能。关键词：大脑功能连接、高斯图模型、精度矩阵、张量数据、迁移学习。
2020-21 年度报告 - 西孟加拉邦污染控制委员会
2020-2021 财年西孟加拉邦污染控制委员会年度报告是一份简洁而详细的信息报告。在其第一章中，它描述了委员会的情况——其章程、组成、法定任务、基础设施及其职能结构。其余章节详细阐述了该州委员会在此期间在各个环境方面开展的活动（包括必要的数据和信息）。
HISSI 2024 - 教育领域的人工智能演讲
此外，我们还将为您介绍领先 AI 工具的核心功能和应用的最新发展，包括 OpenAI 的 ChatGPT v4（2024 年）、Anthropic 的 Claude v2（2024 年）和 Google 的 Bard Gemini（2024 年）。本次会议旨在提供信息丰富且引人入胜的内容，让您深入了解正在改变教育格局的尖端技术。