XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKIRILLOV
化学武器
姓名（非拉丁字母）：Кириллов , Игорь Анатольевич 职称：中将 出生日期：1970/07/13。出生地：俄罗斯科斯特罗马 别名：(1) KIRILLOV, Igor h, Anatolievich (2) KIRILLOV, Ihor, Anatoliiovych 护照号码：4415257657 地址：俄罗斯。其他信息：（英国制裁名单编号）：CHW0025。（英国理由陈述）：Igor KIRILLOV 是《2019 年化学武器（制裁）（欧盟退出）条例》下的涉案人员，理由如下：(1) KIRILLOV 正在或曾经负责、参与、支持或促进与化学武器有关的违禁活动；(2) KIRILLOV 是俄罗斯联邦国防部放射化学和生物防御部队的成员或与其有关联，该部队正在或曾经负责、参与、支持或促进与化学武器有关的违禁活动。具体而言，KIRILLOV 是放射化学和生物防御部队的负责人，该部队参与了乌克兰化学武器的转让和使用。(性别)：男 列入日期：2024 年 10 月 8 日 英国制裁名单 指定日期：2024 年 10 月 8 日 最后更新：2024 年 10 月 8 日 组 ID：16598。实体 1。第 33 科学研究和测试研究所
信息几何、Jordan 代数和共轭轨道构造
摘要。Jordan 代数自然出现在 (量子) 信息几何中，我们希望了解它们在该框架内的作用和结构。受 Kirillov 对余伴轨道辛结构的讨论的启发，我们在实 Jordan 代数的情况下提供了类似的构造。给定一个实数、有限维、形式上实数的 Jordan 代数 J ，我们利用由对偶 J ⋆ 上的 Jordan 积确定的广义分布在分布的叶子上诱导一个伪黎曼度量张量。特别是，这些叶子是李群的轨道，李群是 J 的结构群，与余伴轨道的情况类似。然而，这一次与李代数情况相反，我们证明 J ∗ 中并非所有点都位于正则 Jordan 分布的叶子上。当叶子节点包含在 J 上的正线性泛函锥中时，伪黎曼结构就变为黎曼结构，并且对于适当的 J 选择，它与有限样本空间上非正则化概率分布的 Fisher-Rao 度量相一致，或者与有限级量子系统的非正则化忠实量子态的 Bures-Helstrom 度量相一致，从而表明 Jordan 代数数学与经典和量子信息几何之间的直接联系。
系列 - Polytechform-M
周年纪念集“俄罗斯联邦武装部队辐射、化学和生物防御部队”的编辑委员会。服役100周年” I. A. Kirillov - 俄罗斯联邦武装部队辐射、化学和生物防护部队参谋长，军事科学候选人，少将； S. G. Kikot - 俄罗斯联邦武装部队辐射、化学和生物防护部队负责装备和研究的副参谋长，经济科学候选人，少将； I. M. Emelyanov – 以苏联元帅 S. K. Timoshenko 少将命名的辐射、化学和生物防御军事学院院长； A. N. Bakin - 以苏联元帅 S. K. Timoshenko 命名的军事辐射、化学和生物防御学院副院长，生物科学候选人，副教授，少将； O. V. Boltykov - 俄罗斯联邦武装部队辐射、化学和生物防护部队助理参谋长、教育科学候选人 V. A. Kovtun 上校 - 俄罗斯联邦国防部第 27 科学中心主任、教育学候选人化学科学，副教授，上校； I. P. Polishchuk - 军事辐射、化学和生物防御学院副院长，以苏联元帅 S. K. Timoshenko 的名字命名，负责人事工作，教育科学候选人，上校； M. V. Gutsalyuk - 以苏联元帅S. K. Timoshenko命名的辐射、化学和生物防御军事学院科学工作组织和科学人员培训部主任，化学科学候选人，副教授，上校； A. V. Nadein - 俄罗斯联邦国防部第27科学中心第42研究部研究员，中尉； S. V. Novichkov - 俄罗斯联邦国防部第27科学中心第12研究部首席研究员，退役上校； I. I. 尼科诺夫 - 苏联军事辐射、化学和生物防御学院第十系教授，历史科学博士，教授，退役上校； E. D. Kvasin - 辐射、化学和生物防御军事学院科学工作组织和科学人员培训部军事历史信息部主任，以苏联元帅S. K. Timoshenko命名，退役中校； Yu. A. Bystrov - INFORMATION BRIDGE Company LLC 总经理。
使用任意片段模型分析微生物样本
细菌、真菌、病毒、酵母和原生动物等微生物污染物引起了食品制造商的极大兴趣和担忧，因为它们可能存在食物中毒或食物腐败的风险（Maruthamuthu 等人，2020 年）（Talo，2019 年）。对数字微生物数据的需求不断增长，为微生物学家和实验室专业人员提供了轻松检测微生物的机会（Egli 等人，2020 年）。这种变化可以个性化诊断和治疗，提高数字数据质量，并降低医疗成本。传统的基于培养的微生物检测方法非常耗时，而数字成像因其快速的方法而备受关注。数字微生物学还有可能对公共卫生和病原体监测产生重大影响。为了实现数字化，微生物实验室必须发展数字医学和食品分析方面的专业知识，包括数据处理、感知和基础设施（Soni 等人，2022 年）。近年来，计算机视觉、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等在大量标记数据上进行训练的方法越来越多地用于自动分析医学图像和微生物样本 (Goodswen et al., 2021)。这些方法可用于识别四种不同类型的微生物：细菌、藻类、原生动物和真菌 (Rani et al., 2022)。卷积神经网络和 ResNet-50 等模型可用于确定微生物样本的类别 (Majchrowska et al., 2021) (Rani et al., 2022) (Talo, 2019)。语义分割是一种计算机视觉方法，用于分析微生物样本的图像，当需要根据语义含义精确确定图像的不同区域时，为图像中的每个像素分配一个类标签 (Zawadzki et al., 2021)。 Faster R-CNN 和 Cascade R-CNN 等模型可用于计数微生物样本图像中的细菌菌落，这些模型可以检测单个物体并确定其类别。实例分割方法旨在通过区分图像中单个细菌菌落的不同实例并将每个像素分配给唯一的菌落来提供对图像的详细理解（Zawadzki 等人，2021 年）。Meta 公司开发和训练的 Segment Anything Model (SAM) 用于图像分割（实例分割）（Kirillov 等人，2023 年）。该模型使用超过 10 亿个掩模对 1100 万张图像进行了训练。SAM 模型具有零样本泛化的可能性，因此无需额外训练即可用于图像中对象的分割。SAM 模型可以分析来自广泛领域的图像，包括生物医学、农业、自动驾驶等。2. 方法