语义细分是计算机视觉中的核心任务,它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似,这种能力对于场景的场景至关重要。但是,许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短,低分辨率视频。因此,我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本,其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时,高分辨率的真实世界数据。此外,我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能,并讨论未来的含义。关键字
如果您希望在标签上添加/保留对贵公司网站的引用,请注意,该网站将成为《联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法案》下的标签,并接受 EPA 的审查。如果该网站是虚假或误导性的,则该产品将被视为贴错标签,并且根据 FIFRA 第 12(a)(1)(E) 条,销售或分销该产品是违法的。40 CFR § 156.10(a)(5) 列出了 EPA 可能认为是虚假或误导性的陈述示例。此外,无论您的产品标签上是否引用了某个网站,网站上的声明可能与通过注册流程批准的声明没有实质性差异。因此,如果 EPA 发现或我们注意到某个网站包含的声明或声明与获得 FIFRA 第 3 条注册时所做的声明或声明存在实质性差异,则该网站将被提交给 EPA 的执法和合规保证办公室。
发货。如果您希望在标签上添加/保留对公司网站的引用,请注意,该网站将成为《联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法案》下的标签,并受该机构的审查。如果该网站是虚假或误导性的,则该产品将被贴错标签,并根据《联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法案》第 12(a)(1)(E) 条出售或分销是违法的。40 CFR 156.10(a)(5) 列出了 EPA 可能认为是虚假或误导性的陈述示例。此外,无论您的产品标签上是否引用了某个网站,网站上的声明可能与通过注册流程批准的声明没有实质性差异。因此,如果该机构发现或我们注意到某个网站包含虚假或误导性陈述或声明,与 EPA 批准的注册有很大不同,该网站将被提交给 EPA 的执法和合规办公室。如果不遵守这些条件,则根据 FIFRA 第 6 条,注册将被取消。您允许发货产品即表示您接受这些条件。随附盖章的标签副本供您记录。另请注意,该产品的记录目前包含以下 CSF:
本文的原始版本不幸地包含确认部分中的错误。确认部分被错误地发布,因为这项研究得到了文化,体育和旅游研发计划的支持,该计划通过韩国创意内容机构赠款,由文化,体育和旅游部资助(关于神经水印技术的研究,用于版本的AI 3D Content,RS-2024-00348469,Technology of Multos of Technology of Multos of Mytim of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Mertion of Mote of Markight Technipers of Mertion of Technologigh RS-2024- 00333068)和韩国国家研究基金会(RS-2024-00346597)。这项工作也得到了Sam-Sung Electronics Co.,Ltd(项目IO220829-02236-01)的支持。,但应该是通过韩国创意局的文化,体育和旅游研发计划的支持,这项研究得到了由文化,体育和旅游业的敏锐的奖励(RS-2024-00345025,
第 2 页,共 2 页 EPA 注册编号 5741-19 诉讼案件编号 00620330 因此,如果本机构发现或我们注意到某个网站包含虚假或误导性陈述或声明,与 EPA 批准的注册有很大不同,则该网站将被提交给 EPA 执法和保证办公室。您放行产品即表示您接受这些条件。如果不遵守这些条件,则根据 FIFRA 第 6 条,注册将被取消。如果您有任何疑问,请致电 (202)- 566-0668 或发送电子邮件至 Leavy.Karen@epa.gov 联系 Karen Leavy。诚挚的,Luisa C. Samalot-Freire,产品经理 (31) 监管管理部门 I 抗菌剂部门 (7510M) 杀虫剂计划办公室美国环境保护署附件:盖章标签
2013 年 2 月,美国食品和药物管理局(FDA)颁布了一项新的标签法规(PLR),要求从 2006 年 6 月 30 日起,BLA 和 NDA 的标签须符合 21 CFR 201.56 和 201.57。对于 2001 年 6 月之前批准的 BLA、NDA 和功效补充剂,PLR 的实施是自愿的。PLR 修订了现有的标签法规,要求新的和最近批准的人用药品和生物制品的处方信息除了完整的处方信息外,还要包括交叉引用的重点部分和目录。它还建立了某些必需内容、标签的重新排序和最低格式要求。PLR 的目的是使处方信息更易于理解和参考,以便从业者改善风险和收益沟通以及风险管理。有关更多信息,请参阅行业指南:人用处方药和生物制品标签 — 实施 PLR 内容和格式要求(2013 年 2 月)。
对恶意攻击的鲁棒性对于分布式学习至关重要。现有作品通常考虑经典的拜占庭式攻击模型,该模型假设有些工人可以将任意恶意消息发送给服务器并打扰分布式学习过程的聚合步骤。为了防止这种最严重的拜占庭袭击,已经提出了各种强大的聚合器。被证明它们是有效的,并且优于通常使用的平均值。在本文中,我们证明了强大的聚合器太保守了,对于一类弱但实用的恶意攻击,称为标签中毒攻击,一些工人的样本标签被毒害。令人惊讶的是,鉴于分布式数据具有足够的异质性,我们能够证明平均聚合器比理论上最新的鲁棒聚合器更强大。实际上,在这种情况下,平均聚合器的学习错误被证明是最佳的。实验结果证实了我们的理论发现,显示了在标签中毒攻击下平均聚合子的优越性。
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1 法国勒克里姆林-比塞特尔比塞特尔医院 APHP 内科部; 2 法国巴黎科钦研究所 INSERM,U1016,CNRS,UMR8104; 3 INSERM SC10-US19,法国维尔瑞夫; 4 APHP,法国巴黎 Necker-Enfants Malades 医院临床微生物学实验室; 5 法国巴黎大学医学院; 6 法国图尔宽德龙医院传染病和热带病科; 7 法国巴黎圣安东尼医院传染病和热带病科; 8 法国巴黎索邦大学、IPLESP Inserm UMR、圣安东尼医院、APHP; 9 法国波尔多波尔多大学圣安德烈大学医院内科和传染病系; 10 法国巴黎圣路易斯医院传染病和热带病科; 11 法国蒙彼利埃大学医院传染病和热带病科; 12 法国蒙彼利埃大学 TransVIHMI、IRD、INSERM、蒙彼利埃; 13 法国巴黎 APHP Tenon 医院传染病和热带病科; 14 法国法兰西堡马提尼克大学医院传染病和热带病科; 15 慢性感染的发病机制和控制,蒙彼利埃大学、安的列斯大学、INSERM、EFS,法国蒙彼利埃; 16 INSERM,CESP U1018,巴黎萨克雷大学,APHP,勒克里姆林-比塞特尔,法国
雷达在恶劣天气下的稳健性和提供动态信息的能力使其成为高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中摄像头和激光雷达的宝贵补充 [1]。尽管用于 RGB 图像和激光雷达点云 (PC) 的语义分割深度学习方法已经很成熟,但它们在雷达中的应用仍未得到充分探索,尤其是包含额外海拔信息的 4D 雷达数据 [2] [3] [4] [5]。本文通过提出一种直接在距离-方位角-海拔-多普勒 (RAED) 张量上执行语义分割的方法来解决这一研究空白。此外,还引入了一种新颖的自动标记流程来在 RaDelft 数据集中生成逐点多类标签,从而实现使用雷达数据的联合检测和分类。