主要技术能力和设施 FRV 是可再生能源领域的先驱,它可以建造、运营、资助和维护使用可再生能源及其清洁能源载体氢能的设施。2019 年,它推出了卓越的 FRV-x 平台,专注于开发与可再生能源相关的创新解决方案,以覆盖难以脱碳的行业,例如移动出行。它还成功地开发了储能系统,目前正在开发高达 100 兆瓦的电池项目。在氢能技术方面,FRV 是 Abdul Latif Jamil 的一部分,该实体专注于提供可持续的移动出行服务,其使命是开发将这些清洁能源引入运输部门的解决方案。FRV 建立了可靠而稳定的合作伙伴关系,允许实施与绿色能源市场相关的市场上具有最佳技术和经济选择的解决方案。对于 FRV 来说,质量是一种差异化价值,在所有情况下都会选择市场上最可靠和最可信的解决方案。
●Arichile:巴塔哥尼亚的创新项目。新的电解溶液原型制作(Innowwide Program)●HOASIS:应用于氢行工业(水能食品Nexus)的循环经济。将包括3GW PV设施和2GW电解设施。用于不同应用的氢和氧(氨,采矿迁移率,混合,出口)。●HVALLESUR:开发绿色氢走廊,用于在智利中南部地区进行林木繁重运输以进行林木的重型运输。●绿色氢生产阿根廷的采矿公司的技术和经济研究:
Counselor Cashier 2 Wang Wenqing Chairman Taizhou Electrical Bicycle Association 3 Luo Jiangang General Manager International Division of AIMA Technology Group Co., Ltd. 4 Yu Xiangyun Supervisor Taizhou Jiayue Electrical Bike Industry Co., Ltd. 5 Chen hui Executive Director Taizhou Huangyan Jufeng LoComotive Co., Ltd. 6 Liang Ruihong Chairman Zhejiang Benbao Electrical Bike Industry Co., Ltd. 7 He Jinhui General Manager Huari Holding Group Co., Ltd. 8 Qiu Desheng General Manager Jiangmen City Huri Motor Spare Part Co., Ltd. 9 Wei Saijun Chairman Taizhou Best Automation Technology Co., Ltd. 10 Liang Jianguo Supervisor Taizhou Taijing Intellectual Property Agency Co., Ltd. 11 Yang Xiaofeng
与基于卷积神经网络(CNN)相比,我们研究了基于变压器的行人检测模型较低性能的原因。CNN模型会产生密集的行人建议,单独完善每个建议,然后对其进行非最大抑制(NMS)的跟进,以产生稀疏的预测。在争论中,变压器模型每个地面真相(GT)行人盒选择一个建议,然后从中选择了正面的正态。所有其他建议,其中许多与选定的建议高度相似,都通过了负梯度。尽管这导致了稀疏的预测,从而消除了NM的需求,但在许多类似的建议中,任意选择,有效的训练和较低的行人检测准确性。为了减轻问题,我们建议基于Min-Cost-Flow的配方,而不是常用的Kuhn-Munkres匹配算法,并纳入了诸如每个地面真相盒的约束,并且与一个建议的提案相匹配,并且许多同样好的建议可以与单个地面真相盒相匹配。我们提出了基于匹配算法的第一个基于变压器的行人检测模型。广泛的实验表明,我们的方法达到了3个失误率(较低)3。7 /17。4 /21。8/8。3/2。0在Eurocity / tju-traffic / tju-校园 /城市专家 /加州理工学院数据集中,而4个。7/18。7/24。8/8。5/3。 1通过当前的sota。 代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher 获得。5/3。1通过当前的sota。代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher
作者:Dale Shepard(克利夫兰诊所)Matthias Weiss(TheDacare)Bert O'Neil(社区健康网络)Amol Rao(纪念馆)Nihal Abdulla(癌症和血液研究中心)艾哈迈德·扎尔祖尔(Ahmad Zarzour) Parsons(Gundersen Health System)Paul La Porte(TOI临床研究)Samantha Mallahan,Chelsea Osterman,Danielle Skelly,Emily Patnaude,Amy Gordon Franzen,Ezra Cohen,Ezra Cohen,Matthewewnewoney(Matthewewoney(tempus)
AncestryDNAⓡ进行了几项遗传分析,以帮助客户找到,保存和分享其家族史。在这里,我们解释了我们如何检测DNA的“匹配” - 更确切地说,我们如何确定长长的染色体段,由成对的个体共享,这些个体暗示了最近的共同血统。在遗传学领域,这被称为“逐渐身份”(IBD)。一旦确定了IBD段,我们就会使用此信息来估计人们之间的关系(例如,第一个堂兄)。通过通过其DNA之间的亲戚之间的联系,我们为Ancestrydna成员提供了扩展其记录的谱系的机会。此外,匹配是其他AncestryDNA功能(例如Thrulines™和Genetic Communities™)的重要组成部分。在本文中,我们描述了我们所采取的步骤,以识别和解释个体之间相同逐渐相同的DNA段。我们首先介绍了DNA匹配背后的关键概念,解释识别匹配的挑战,最后我们描述了如何解决大型遗传数据库中检测IBD的问题。
组织结构与战略的匹配对于确保公司的资源、流程和决策框架与战略目标保持一致至关重要。 结构与战略不匹配可能导致效率低下、沟通中断和目标无法实现。
我们的服务怜悯心理健康是一项迅速扩展的服务,可满足墨尔本大都会西南部分区的各种公共心理健康需求。该组织位于城市附近,雇用来自许多文化和背景的人们,无论他们的信念如何,他们都有共同的纽带来照顾有需要的人。我们的计划Mercy Health很高兴能提供5个第一年/第1阶段的精神病学注册表培训职位,该职位于2025年2月开始,在RANZCP培训的三个阶段进行了其他多次培训轮换。MMH精神病学培训计划提供了所有强制性轮换,并为注册服务商提供了在该州最广泛的围产期心理健康服务处工作的机会。第一年的住院轮换位于我们在Werribee的新的54床Clare Moore大楼中,并受到热衷于教学的全职认可的主管的监督。其他心理健康旋转包括:
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法:我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放,并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器,该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择,我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模,并引入了常规化器,该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时,我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟,因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。