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本地NPC代表，CPPCC成员热衷于推GBA ...
但是，彭随后赌博了所有的钱，并在12月底停止向他们付款。周五，张和胡告诉一名妇女，在新闻发布会时，她在跑步时，去了彭在澳门在那里找到他的烧烤餐厅，此后，该名女子带他去了Hu和Zhang租用的房间。他们拿走了彭的身份证，并强迫他打电话给妻子刘，告诉她在房间里见他们。他们威胁说，如果彭不偿还这笔钱，他们会把他送到东南亚去那里工作或伤害他的两个儿子。他们还迫使他签署一个iou，威胁说他和他的妻子不允许离开。最终，彭在烧烤餐厅与他的同事寻求帮助。警方救出了彭和刘，并于周日逮捕了张和胡。
一种量化股头的深度学习方法
简介：股骨头（ONFH）的骨坏死会产生畸形和残疾，尤其是在年轻患者中。传统上，临床医生在灌注MRI扫描中视觉上估计灌注不足的百分比，为患者预后和疾病阶段提供了重要信息。先前的一项研究开发了hipvasc（髋关节血管）软件，该软件是客观地量化低血管性百分比，但需要通过训练有素的观察者进行无效的手动分割，并设定了通常将人工体鉴定为血管组织的灰色值阈值。在这里，我们提出了CVHIPHASC（计算机视觉髋关节血管），它利用开源MaskRCNN计算机视觉（CV）模型来自动化灌注MRIS分析。这项研究的目的是评估股骨骨epiphysis分割和灌注MRI上的股骨骨physise和非血管组织中的MaskRCNN CV模型的准确性。我们假设使用填充模型的自动定量分析将以高效率提供准确的股骨头和低血压组织的分割。方法：在国际珀斯研究小组（IPSG）中进行了525例灌注MRI扫描患者，并将MRI扫描作为BMP文件出口。鉴定出预防对比，后对比和减法系列，并将运动伪像，缺失序列或质量不佳的图像的患者排除在研究之外，剩下505例患者。该数据集分为351名患者的培训数据集，50名患者的验证数据集和104名患者的测试数据集。三名受过训练的观察者手动将股骨外骨分解在预对比图像上。1）。然后将股骨外侧分析区域（ROI）映射到减法图像中，以充当边界，观察者在股骨外周期ROI中的减法图像上注释了低血管区域。联合（IOU）的交集用于量化每个2D切片上的掩模精度。类内相关性（ICC）与HIPVASC软件的专家临床医生的视觉估计和测量值相比，评估了CV模型低血压测量百分比的准确性。结果部分：将股骨骨分析分割为81％IOU，为不血管性测量提供了准确的边界（图在带有股骨骨外侧边界覆盖的减法图像中，用78％的IOU分割了低血压组织（图2）。当比较训练有素的观察者的测量值与CVHIPHASC的ICC不血管性百分比为0.79（95％CI：0.70，0.86）。CV模型提供了高效的分析，在10秒内处理每个患者的灌注MRI扫描。尽管股骨头边界经常存在，在各种位点进行扫描之间的对比度和成像技术的变化，以及对减法图像的对比度的挑战，但该模型还是能够准确地识别出subtractiation图像中的前对结构图像和非血管造影图像中的外周边界。讨论：CVHIPSVASC以很高的精度和效率分割了股骨外侧分析和低血压区域，提供了与专家临床医生的视觉估计以及先前的HIPVASC软件一致的低血压测量百分比。图像和表：cVhipVASC不需要耗时的手动分割，也不需要使用灰色值阈值，这导致hipvasc将伪像将伪像误认为是血管区域。此外，虽然训练有素的临床医生在HIVPASC或视觉估计中的测量值有时会有所不同，但CVHIPHASC在每次扫描中都采用标准的客观模型。显着性/临床相关性：CVHIPHASC提供了一种有希望的深度学习方法，用于高效，准确地定量灌注MRIS，加速了股骨头骨质症的临床研究速度，并为临床医生提供了快速的预后工具。
自动食品识别和卡路里管理...
1人工智能（AI），机器学习（ML），深度学习（DL），计算机视觉（CV）和对象检测之间的关系。。。。。。。。。。。。4 2通过乘以网格单元中存在的ob ject的概率以及在预测和地面真相边界框之间与联合（iou）相交的概率来计算YOLO中的信心评分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3边界框预测图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 4 iou通用公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 5 iou二进制公式（tp = true straine，fn = false n = false and and fp =假阳性。）6 6 YOLO架构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 7边界盒坐标损耗包含对象的网格单元。。。。。。。。。。。7 8包含对象的网格单元的边界框宽度和高度损失。。。。。。。。7 9包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。。。7 10不包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。7 11分类损失在网格细胞中存在对象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 12目录结构，用于组织食物图像及其相应的标签，用于在Yolo模型中进行训练，验证和测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 13各种食物类别的yolov5对象检测的精确构态曲线。。17 14 F1分数曲线Yolov5对象在各种食物类别上检测。。。。。。。。。17 15 Yolov5损失曲线和关键指标（精度，召回和地图）在时期。。。18 16混淆矩阵说明了Yolov5模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 17各种食物类别的yolov6对象检测的精确构度曲线。19 18 F1分数曲线Yolov6对象检测各种食物类别。。。。。19 19 Yolov6损失曲线和关键指标（精度，回忆和地图）。。。20 20混乱矩阵说明了Yolov6模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 21各种食物类别的yolov7对象检测的精确构度曲线。。21 22 22 F1分数曲线在各种食物类别上检测。。。。。。。。。21 23 Yolov7损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）在时期。。。。22 24混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 25在各种食物类别上用于yolov8对象检测的精确构度曲线。。23 26 F1在各种食物类别上检测Yolov8对象检测的得分曲线。。。。。。。。。23 27 Yolov8损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）。。。。24 28混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 29 YOLO模型的比较：检测速度和训练时间。。。。。。。。。。26 30跨关键评估大会的YOLO模型的全面绩效比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 31用户帐户注册提示用户输入其个人信息和健康数据以进行个性化卡路里跟踪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 32登录页面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 33带有输入接口的主页，具有使用设备相机捕获图像或从设备存储中上传现有图像的选项。。。。。。。。30 34卡路里跟踪页面，显示每日卡路里限制，当天消耗卡路里，详细的食物日志以及每月的日历，突出显示每日卡路里的摄入量。。。。31
加利福尼亚太阳能倡议 - 年度计划评估
CSI计划的目标是安装1,940兆瓦1的太阳能容量，并与其他全州太阳能计划一起将太阳能行业转变为没有补贴而可以自我维持的地步。从CSI计划开始时，加利福尼亚州太阳能生产设备的市场就以快速发展，自该计划关闭以来一直在增长。加利福尼亚州安装了足够的太阳能，以实现2016年12月之前安装1,750兆瓦的CSI总体市场计划目标。到2020年底，大约9,671兆瓦的客户率太阳能项目已安装在该州三个主要投资者拥有的公用事业（IOU）的服务领域内的110万个地点。这个总数几乎是CSI计划目标的五倍，其中包括SASH计划下的29.7 MW容量和MASH计划下的53.5 MW容量。
向州长和立法机构报告
4 两家系统公司表示有兴趣在未来寻找地点来承办 5 兆瓦以下的小型分布式能源资源项目。5 PAL § 1005(27-a)。6 PAL § 1005 (27-b)(a)(iv) 将“低收入或中等收入终端消费者”定义为“受公共服务委员会监管的电力公司和燃气和电力联合公司的终端客户，其收入低于基于家庭规模的州中位收入。”7 纽约州电力管理局关于建立可再生能源接入和社区帮助计划的请愿书，PSC 案件编号 24-E-0084（2024 年 1 月 31 日）。该法案还授权 NYPA 与 LIPA 建立 REACH，管理局将在未来处理此事。8 IOU 是纽约联合爱迪生公司、尼亚加拉莫霍克电力公司、Long
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摘要通过使用精密设备可以提高新鲜木薯根的质量。作为开发自动木薯根切割系统的第一步，这项研究证明了使用具有深度学习的计算机视觉系统用于木薯茎检测。捕获了安装在木薯上的木薯树的RGB图像，并使用了带有Resnet 101和Resnet 50的基本体系结构的Yolo V4型号和两个蒙版R-CNN模型来训练重量以预测Cassava Stalk的位置。使用各种形状和大小的茎的一百个测试图像来确定抓地点和倾斜度，并将手动注释的结果与预测的结果进行了比较。关于本地化，具有重新网络101的蒙版R-CNN的性能明显高于其他模型，F1得分和平均值分别为0.81和0.70。Yolo V4显示最高的相关性
加州太阳能计划——年度计划评估
CSI 计划的目标是安装 1,940 MW 1 的客户站点太阳能容量，并与其他全州太阳能计划一起，将太阳能行业过渡到无需补贴即可自给自足的水平。加州太阳能发电设备市场从 CSI 计划开始就迅速增长，自计划结束以来一直在持续增长。加州安装了足够的太阳能容量，以实现 CSI 一般市场计划的目标，即在 2016 年 12 月之前安装 1,750 MW 的容量。到 2021 年底，该州三大投资者拥有的公用事业公司 (IOU) 服务区域内的 126 万多个地点已安装了约 11,106 MW 的客户站点太阳能项目。这一总数几乎是 CSI 计划目标的五倍，其中包括 SASH 计划下的 30.6 MW 容量和 MASH 计划下的 57.2 MW 容量。
DER 控制以及如何使用 OpenADR 实现智能逆变器管理
规则 21 和底层通用智能逆变器配置文件 (CSIP) 引用了 IEEE 2030.5 协议的功能，以便与逆变器或聚合点进行通信，尽管允许使用其他协议。IEEE 2030.5 协议支持广泛的 DER 应用，其中逆变器控制代表该功能的一个子集。加州主要的 IOU 创建了通用智能逆变器配置文件工作组来定义旨在支持规则 21 要求的正式 CSIP 指南。CSIP 指南列出了规则 21 定义的一组一般要求和一组 IEEE 2030.5 协议特定的要求，定义了如何在 IEEE 2030.5 的背景下实现一般要求。然而，后者假设公用事业公司希望直接处理数百万台客户拥有的逆变器，这给客户服务、数据分析、通信基础设施等带来了挑战。
电力计划投资费用 2023 年度报告
2020 年，CPUC 将 EPIC 续期 10 年，至 2030 年，并批准 CEC 继续担任项目管理者。2021 年，CPUC 将 IOU 作为 EPIC 项目管理者的角色延长至 2025 年。此外，CPUC 第 21-11-028 号决定确立了使命宣言，即 EPIC 投资为“电费支付者提供公平获得安全、负担得起、可靠和环境可持续能源的机会”；修订了指导原则，以确保项目在提高安全性、提高可靠性、提高负担能力、提高环境可持续性和提高公平性方面受益；并制定了一系列行政要求，以提高透明度，使未来的 EPIC 投资更好地与其环境社会正义和分布式能源资源行动计划以及联邦 Justice40 倡议保持一致。