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电池 - 聚氨酯和基于硅酮的泡沫 - 工具
groh _我们当前的产品开发的目标是提供多用途泡沫。我们的产品专家已经与OEM，Cell Manu Facturers和其他汽车和邻近领域的其他专家交换了想法，并从这些扇区中衍生出了开发思想。第一个输出（提到的耳丽）是我们的新产品线，Procell evfirewall系列。该材料是一种填充的有机硅泡沫，结合了诸如压力管理，压缩管理和热管理的功能，在电池电池之间使用的一种材料中。当用作细胞间隔器时，泡沫可以使细胞呼吸，同时充当压力均衡元件。此外，使用Procell evfirewall泡沫的使用使降低热传播的可能性或根据情况完全停止。
我们如何知道人工智能系统的智能程度
一个问题被称为“数据污染”。虽然我们假设参加标准化测试的人还没有看到问题和答案，但对于像 GPT-4 这样的大型人工智能系统来说，情况不一定如此，因为它已经在大量数字媒体上进行了训练，其中一些可能包括 GPT-4 后来测试的问题。尽管 OpenAI 拒绝描述用于训练系统的数据，但他们报告说，他们曾试图通过使用一种称为“子串匹配”的技术来避免这种数据污染，该技术搜索训练数据以查看其中是否包含给 GPT-4 的测试问题。但该方法没有考虑到非常相似但不完全匹配的情况。OpenAI 的方法在一项分析中被批评为“肤浅而草率”。同样的批评者指出，对于其中一个编码基准，GPT-4 在 2021 年之前发布的问题上的表现明显优于 2021-GPT-4 训练截止后发布的问题。这有力地表明，早期的问题出在 GPT-4 的训练数据中。OpenAI 的其他基准测试也有可能受到类似的污染。
疫情冲击下的经济和市场
COVID-19 导致全球经济活动陷入停滞。目前，国内生产总值 (GDP) 下降幅度有多大仍存在相当大的预测不确定性，但我们仍将进行初步评估。尽管 2020 年第一季度开局良好，但 2 月份形势急转直下。这意味着 1 月份和 2 月份的部分经济增长在一定程度上弥补了下半季度的损失。对于美国，我们目前估计第一季度 GDP 将较上一季度下降 0.2%，而 4 月至 6 月季度的降幅则更有可能达到 7.8%。将这些数字推算到全年，我们得出的结论是下降幅度约为 30%。以新加坡为例，一个经济体的崩溃程度显而易见。这个高度依赖国际贸易的城市国家，其第一季度的 GDP 已经比 2019 年第四季度下降了 10.6%。由于新冠病毒在年初就已经在亚洲迅速传播，因此其经济后果比西方更早显现出来。新加坡 GDP：其他国家的榜样
澳大利亚关键的矿物机会| 2023
Organization Name The Ministry of Economic Affairs and Climate Wilbert Schaap Ministry of Education, Culture and Science Jennifer Lieuw Ministry of Economic Affairs and Climate Hein Gevers National Service for Enterprise Netherlands Hans Bosch (Industry) National Service for Ondernemend Nederland Ruben Wassink (Digital) Netherlands Space Office (SPACE) RAYMOND (SPACE) Raymond (Space) Raymond (Space) Raymond)P.P.）例如威利安·韦兰（Willianne Welland）空中客车防御和太空荷兰阿马尔·图拉比（Amal Tourabi Airbus）防御和荷兰太空荷兰亚瑟·范·范德·梅尔（Arthur van der Meer）空中客车防御和荷兰太空荷兰马洛（Marloes） Anthonie Stuiver Albemarle Catalysts Company B.V. Ludo Boot Amsterdam Smart Cornia Dinca ASML持有N.V. Maarten Voncken ASML荷兰B.V.弗朗斯列表阿斯特隆：荷兰射电天文学研究所库斯·凯格尔·阿斯特龙：荷兰射电天文学研究所Marco de Vos Astron：荷兰射电射线天文学研究所Mark Bentum Astron：荷兰荷兰学院学院天文学Mark Ruiter Automotivenl B.V.让·皮埃尔（Jean Pierre） Maartje Koppelman Berkeldal B.V. Wybren Jouwsma Bioclear Earth B.V. Jeroen Tideman黑洞B.V. Frans von der Dunk Bosch Eco咨询Rieks Bosch Brodford Engineering B.V. Erwin van der Kroon Brainport Eindhoven欧盟办公室WIM儿童中央统计局Hermanus Rietveld Centric Centric Netherlands B.V. Ben van Lier科学技术研究中心B.V. Pedro Russo
![arxiv：2209.00915v3 [CS.CV] 2024年3月24日](/simg/c\c0761a6693346385fec35d9c2df34b28d9f3166c.webp)
arxiv：2209.00915v3 [CS.CV] 2024年3月24日
摘要。纵向成像能够捕获静态解剖结构和疾病进展的动态变化，并且患者特异性的病理学治疗更好。但是，检测糖尿病性视网膜病（DR）的常规方法很少利用纵向信息来改善DR分析。在这项工作中，我们研究了利用纵向性质的自我监督学习的好处，以诊断。我们比较了不同的纵向自我监督学习（LSSL）方法，以模拟疾病从纵向视网膜色眼底照片（CFP）进行疾病的进展，以使用一对连续考试来检测早期的DR严重性变化。实验是在有或没有那些经过训练的编码器（LSSL）的纵向DR筛选数据集上进行的，该数据集（LSSL）充当了持久的借口任务。Results achieve an AUC of 0.875 for the baseline (model trained from scratch) and an AUC of 0.96 (95% CI: 0.9593-0.9655 DeLong test) with a p-value < 2.2e-16 on early fusion using a simple ResNet alike architecture with frozen LSSL weights, suggesting that the LSSL latent space enables to encode the dynamic of DR progression.
ODHD：用于异常值检测的一类脑启发式超维计算
异常值检测是一项经典且重要的技术，已用于医疗诊断和物联网等不同应用领域。最近，基于机器学习的异常值检测算法，例如一类支持向量机（OCSVM）、隔离森林和自动编码器，在异常值检测方面表现出色。在本文中，我们彻底摆脱这些经典学习方法，提出了一种基于超维计算（HDC）的异常值检测方法 ODHD。在 ODHD 中，异常值检测过程基于 PU 学习结构，其中我们基于正常样本训练一类 HV。此 HV 表示所有正常样本的抽象信息；因此，任何相应 HV 与此 HV 不同的（测试）样本都将被视为异常值。我们使用六个不同应用领域的数据集进行了广泛的评估，并使用三个指标（包括准确率、F1 分数和 ROC-AUC）将 ODHD 与 OCSVM、隔离森林和自动编码器等多种基线方法进行了比较。实验结果表明，对于每个指标，ODHD 在每个数据集上的表现都优于所有基线方法。此外，我们对 ODHD 进行了设计空间探索，以说明性能和效率之间的权衡。本文提出的有希望的结果为传统异常值检测学习算法提供了一种可行的选择和替代方案。
缅因州
成员： S EN。特蕾莎·皮尔斯 (TERESA P IERCE)，主席 S EN。 E LOISE VITELLI S EN。马修·普利奥特 (MATTHEW POULIOT) 代表。 TRACI G ERE，发型人员：REP。 H OLLY B. S TOVER D ANIELLE FOX，OPLA 董事代表。 G RAYSON B. L OOKNER KAREN N ADEAU，立法分析员代表。 DREW M. GATTINE S TEVEN LANGLIN，立法分析师代表。姆布里恩·拉纳政策和法律分析办公室代表。 J HERYL。 A. G OLEK 13 州议会驻地代表。 R ICHARD T. B RADSTREET 奥古斯塔，缅因州 04333 R EP。 J OSHUA M ORRIS (207) 287-1670 R EP. R ICHARD H. C AMPBELL http://legislature.maine.gov/opla R EP .马克·约翰·布利尔
中低收入国家的人工智能
人工智能 (AI) 几乎渗透到社会的方方面面。华尔街公司使用 AI 作为对付其他股票交易员的技术武器。工业巨头使用 AI 来预测消费者需求并优化生产。科技公司使用 AI 来预测消费者行为并优化营销策略。在医学领域，放射学是 AI 适用性最受吹捧的领域之一：所谓的机器人放射科医生 (1)。早期的肺癌检测、自动冠状动脉钙化评分和基于 CT 的合成 MRI 是研究实验室、科技初创公司和医疗保健企业快速发展市场中的众多放射学 AI 创新之一。通过放射组学，AI 从临床图像中提取可挖掘的高维数据，例如自动化与强大基因组数据库相连的复杂四维心血管血流模型 (2)。相比之下，马拉维的 RAD-AID 志愿者照顾了一位母亲，她徒步旅行了 2 周，带着她的孩子来接受腹部肿块的超声检查。在佛得角，RAD-AID 志愿者帮助一名髋部骨折患者接受放射检查，该患者在一次交通事故后两周内未得到诊断。在坦桑尼亚，我们的介入放射学团队为一名 3 岁女孩排出脓肿，避免了对腹部“肿块”进行探查手术。从印度到华盛顿特区医疗服务不足的地区，已有超过 20,000 名女性接受了服务
海事记者
战舰重新启用：四艘 58,000 吨的衣阿华级战舰 (BB) 可能是政府恢复美国海军优势计划最明显的象征。该级别的主力舰衣阿华号 (BB-61) 和新泽西号 (BB-62) 已经重新加入舰队。日本投降文件就是在这艘战舰上签署的，结束了第二次世界大战。密苏里号 (BB-63) 目前正在长滩海军造船厂进行翻新和现代化改造。1986 财年预算要求拨款 7620 万美元（包括 100 万美元的研究、开发、测试和评估 (RDT&E) 资金）用于重新启用威斯康星号 (BB-64)，这是该级别的第四艘也是最后一艘战舰。温伯格部长在年度报告中指出：“这些舰艇装备了新型战斧和鱼叉导弹，能够从地平线以上打击陆地或海上目标。它们原有的 16 英寸火炮为海军炮火支援能力提供了急需的提升。”如果目前的估计属实，明年将要求额外拨款 4.356 亿美元来完成威斯康星号的重新启用。目前还没有指定任何造船厂来执行重新启用/现代化计划，但如果遵循早期的公共船厂/私人船厂轮换计划，似乎可能会与阿沃代尔造船厂（路易斯安那州韦斯特维戈）和利顿的英格尔斯造船分部（密西西比州帕斯卡古拉）签署联合合同，由这两家公司共同负责爱荷华号的重新启用/现代化。
小对象检测的实际性能
标题：小对象检测的现实性能演示者名称：Michel van Lier公司名称 /研究所：TNO项目名称：Mantis Vision Funding Group：PENTA / XECS / EURIPIDES / ECEL / ECSEL / KDT摘要可以在网站上发布：☒是的，no提供500个单词的摘要最多。使用字体Arial，尺寸11。如果使用了数字，则文本和数字必须留在此页面内。自动化对象检测在各种应用中变得越来越相关。这包括可见和IR视频中的人，无人机，船只和车辆的检测。对于可能与人类一起部署的自治系统，情境意识（SA）至关重要，因此可以尽早调整潜在的危险操作。挑战是在大量宽阔的视野摄像头系统中检测和跟踪大距离的人，这是无处不在的，因为这仅导致每人只有几个相机像素。最重要的是，光线和天气状况在对象检测性能中起作用，这是一个额外的挑战。基于学习的对象检测方法（例如Yolo）已证明在许多应用中为此目的有希望，但是当对象上的像素数量减少时，它们的性能会降低。最近的方法旨在通过考虑时间信息来改善对小物体的检测。这样的时空深度学习模型原则上可以检测到高达4个平方像素的移动人员。在如此小的规模下，性能可能受许多因素的影响。为了更好地了解这些效果，我们已经在朝向非结构化的地形的观测塔上安装了一个相机系统，以便在视野中可见200至400的区域。使用此设置，我们可以研究对象和背景之间的对比度，成像系统的分辨率以及深度学习模型对小人检测准确性的精确性。我们创建了一个数据集，该数据集由长时间记录并涵盖几个季节的简短剪辑组成。使用结果数据集，我们比较了不同模型的对象检测性能，但也评估了光和天气条件的效果，并在现实世界中证明了最新的自动化小对象检测的限制。