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用beta产品内核对有限域进行优化
使用高斯工艺（GP）和Matérn和径向基函数（RBF）协方差函数的贝叶斯优化通常用于优化黑盒功能。Matérn和RBF内核没有对函数域的任何假设，这可能会限制其在有限域中的适用性。为了解决限制问题，我们引入了一个非平稳β单元Hyper-Cube（BUC）内核，该内核是由Beta分布密度函数的产物诱导的，并允许在有界域上建模功能。为了提供理论见解，我们在使用BUC内核的GP上限置信度（GP-UCB）算法时提供了信息增益和累积后悔界限的分析。我们的实验表明，在不同问题中，BUC内核始终优于众所周知的Matérn和RBF内核，包括合成功能优化以及视觉和语言模型的压缩。
马免疫介导性角膜炎 (IMMK) 常见问题解答
IMMK 的长期并发症是什么？每匹马的 IMMK 严重程度不同。有些马的病情非常轻微，只会导致轻微分泌物或浑浊，病情在此阶段之后不会恶化。然而，有些马的 IMMK 病情严重，角膜瘢痕会导致不适和视力障碍。IMMK 的另一个可能并发症是角膜溃疡，这是由于不健康的发炎角膜引起的。此外，长期局部使用类固醇可能会引起并发症，如角膜感染或角膜矿物质沉积，需要根据具体情况进行处理，但可能会导致视力丧失或眼睛受损。
使用移动机器人的内核密度估计
摘要 - 在许多机器人应用中重建三维（3D）场景至关重要。机器人需要识别哪些对象及其位置和形状，以通过给定的任务精确地操纵它们。移动机器人，尤其是通常使用轻质网络在RGB图像上细分对象，然后通过深度图进行定位；但是，他们经常会遇到掩盖物体过度掩盖的分布场景。在本文中，我们通过使用非参数统计方法来完善分割错误来解决3D场景重建中的跨分割质量的问题。为了提高掩模的精度，我们将预测的遮罩映射到深度框架中，以通过内核密度估算它们的分布。然后，对异常值进行深度感知的拒绝，而无需以自适应方式进行额外的pa-rameters，以使其分布外情景，然后使用投影签名的距离函数（SDFS）进行3D重建。我们在合成数据集上验证了我们的方法，该方法显示了全景映射的定量和定性结果的改进。通过现实世界测试，结果还显示了我们方法在实体机器人系统上部署的能力。我们的源代码可在以下网址提供：https：//github.com/mkhangg/refined Panoptic映射。
克里艺术发展战略-2024-2034.pdf
这项艺术战略将引领未来对艺术行业的支持和方向。它将使我们作为一个县能够更好地接触和参与艺术。它将通过支持我们作为一个充满活力的社区的基石，帮助我们提高对艺术和生活质量的集体评价。艺术家的作品给我们的日常生活带来了欢乐和灵感，反过来，我们的艺术节、场地和活动展示了艺术家和社区的最佳作品，并给予了庆祝和反思的理由。艺术仍然是我们身份的重要反映，我们期待艺术行业继续发展，改善我们在凯里的个人和集体体验。议员 Breandán Fitzgerald ____________________ 议员 Breandán Fitzgerald，Cathaoirleach
经典Mceliece：基于保守的密码
这是ForcePoint的Forcepoint NGFW加密内核模块（软件版本：3.0）的非专有密码模块安全策略。本安全策略描述了Forcepoint NGFW加密内核模块（称为加密模块，模块，图书馆）如何满足联邦信息处理标准（FIPS）出版物140-3的安全要求，详细介绍了美国和加拿大政府对加密模块的要求。有关FIPS 140-3标准和验证计划的更多信息可在国家标准技术研究所（NIST）和加拿大网络安全中心（CCCS）加密模块验证程序（CMVP）网站https：///csrc.nist.gov/project/project/projects/crypphepcraphic- module-valiledication-progracmack
DCAS完成了Keith T. Kerman
DCAS不再使用化石柴油燃料用于内部燃料站点。使用的燃料为95％可再生柴油和5％的生物柴油。该计划涵盖了紧急和非紧急设备以及越野车辆。自2023年9月以来，舰队已经使用了超过1600万加仑的可再生柴油，包括整个卫生季节的整个冬季季节。纽约警察局和FDNY的紧急车辆（如果需要特定的操作情况），仍然需要使用零售常规柴油。DCAS已从用过的食用油或废物脂肪中采购所有可再生柴油。这些是垃圾填埋或重新利用的废物。在生产周期中，这些燃料将温室气体排放量减少60％以上，空气质量排放量从15％降低至35％。燃料还消除了芳香剂：可再生柴油的闻起来不像常规柴油。
在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。
文章可持续和传统的农业实践，以增强印度喀拉拉邦农村韦纳德的部落社区的收入动态
摘要：这项在印度喀拉拉邦的Wayanad进行的全面研究探索了农村部落家庭的可持续传统农业实践，其主要目标是提高收入增长和农业生产力。研究深入研究了家庭收入范围内的农业方法，收入分散和生态因素之间的复杂关系。描述性统计数据提供了上下文理解，而回归分析为收入与农业实践之间的关系提供了见解。该研究评估了各种传统方法对农业的影响，调查与有机，人造和混合农业相关的盈利能力和实践，并且观察到，混合农业方法比仅依靠自然实践的混合农业方法更有利于盈利，而收入水平影响了高级农业技术的收入水平。该研究探讨了将畜牧业与农业结合在一起之间的相关性，揭示了与利润率提高的关联。阐明了可持续农业实践的重要性，该研究表明，低收入阶层中传统的农业技术的偏爱，并随着收入的上升而朝着人为的方法转变。在这种情况下，研究为收入，农业实践和可持续性提供了宝贵的见解。
坚不可摧的企业内核版本 7
Oracle 致力于多元化和包容性。Oracle 尊重并重视多元化的员工队伍，这可以提高思想领导力和创新能力。作为我们建立更具包容性的文化以对我们的员工、客户和合作伙伴产生积极影响的计划的一部分，我们正在努力从我们的产品和文档中删除不敏感的术语。我们还意识到必须保持与客户现有技术的兼容性，并需要随着 Oracle 的产品和行业标准的发展确保服务的连续性。由于这些技术限制，我们删除不敏感术语的工作仍在进行中，需要时间和外部合作。
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