评估在一个典型的 354 米×185 米大小的城市场景中进行,其中包含建筑物、道路、多变地形和热带植被。DSM 首先由五个软件包生成,然后使用最小二乘 3D 表面匹配将其与地面参考数据配准,从而最小化匹配的 DSM 和地面参考之间的欧几里得差的平方和。RMSE、标准偏差和误差分布(特别是对误差的分析)用于评估固体(建筑物、路面、裸露地面等)和“软”物体(树木、灌木丛等)上的匹配器。分析涵盖完整数据集、仅固体物体的情况以及最终仅建筑物的 DSM。实验结果提供了在考虑的特定 UAV 图像条件下匹配器性能的有用指标。
抽象理解劳动力市场动态需要准确地确定劳动力所需和拥有的技能。自动化技术越来越多地发展以支持这一工作。但是,由于现有的技能大量,从职位发布中自动提取技能是具有挑战性的。ESCO(欧洲技能,能力,资格和职业)框架提供了有用的参考,列出了13,000多个个人技能。但是,技能提取仍然很困难,并且将工作职位与ESCO分类学相匹配是一个开放的问题。在这项工作中,我们提出了一个基于大语言模型(LLMS)的职位描述中的技能提取的端到端零拍系统。我们为整个ESCO技能生成合成培训数据,并培训分类器以从工作职位中提取技能。我们还采用了相似性检索器来生成技能候选者,然后使用第二个LLM重新排名。使用合成数据达到RP@10分比以前的遥远监督方法高10分。添加GPT-4重新排行机将RP@10提高到以前的方法超过22点。我们还表明,在提示LLM提示LLM时,将任务作为模拟编程可以比自然语言提示更好的性能,尤其是在LLMS较弱的情况下。我们演示了在匹配管道的两端的两端集成大型语言模型的潜力。我们的方法不需要人类注释,并且在针对ESCO的技能提取方面取得了极为有希望的结果。
I n多名强化学习,搜索者通常会面临一个具有挑战性的权衡:使用需要基础计算资源的复杂环境,或者更简单的dy-namics进行加急执行,尽管以可转让的成本来实现更现实的任务。该媒介会挖掘可矢量环境的潜力,从而使平行环境推出并完全利用现代GPU的平行化能力。我们提出了各种RL环境库的比较,高点其功能和限制,以端到端硬件加速培训管道。我们观察到,最常用的RL算法库尚未完全包含最终到端硬件的训练管道,以及用于硬件加速的框架与机器学习中的框架之间的有限交叉兼容:Pytorch,Pytorch,Tensorflow,Tensorflow,Tensorflow,tensorflow和Jax,jax,jax,limits for Mix and Matchers for Mix and Matchers and and rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar and rar rar rar and rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar and rar rar。
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹,并附带匹配分数(允许比较候选指纹,通常称为比较分数)。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的匹配程度(即来自同一个人)有多大。在使用中解释匹配分数的一个困难是,没有公认的标准来规定其范围和确切含义(除了“越大越好”之外)。专家需要非常熟悉特定系统的评分,才能充分利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变为 0 到 100 之间的数字,带有两位小数,总共有四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法,从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 之前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
对于某些组织来说,这种紧迫感已开始转化为行动。例如,法国石油和天然气公司TotalEnergies已宣布计划在2030年之前的7 GW到2020年的安装可再生发电能力100GW。1个组织(例如Enel和Eni)正在从事绿色氢项目。 2壳,赤道和总能量正在共同致力于捕获和存储北海的碳排放,这是一个名为“北极光”的项目的一部分。 3德国电力公司E.On已与苏黎世保险合作推出了为电动汽车司机推出的保险产品,而BP已向Iotecha投资了700万美元,作为其计划到2030年建立70,000个公共电动汽车收费站的一部分。。1个组织(例如Enel和Eni)正在从事绿色氢项目。2壳,赤道和总能量正在共同致力于捕获和存储北海的碳排放,这是一个名为“北极光”的项目的一部分。 3德国电力公司E.On已与苏黎世保险合作推出了为电动汽车司机推出的保险产品,而BP已向Iotecha投资了700万美元,作为其计划到2030年建立70,000个公共电动汽车收费站的一部分。5个能源平台也见证了浓厚的兴趣。西班牙能源公司Repsol提供了一种解决方案,该解决方案将屋顶太阳能发电机(屋顶工)与消费者(匹配者)连接起来。6
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹,并附带匹配分数(允许比较候选指纹,通常称为比较分数)。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的匹配程度(即来自同一个人)有多大。在使用中解释匹配分数的一个困难是,没有公认的标准来规定其范围和确切含义(除了“越大越好”之外)。专家需要非常熟悉特定系统的评分,才能充分利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变为 0 到 100 之间的数字,带有两位小数,总共有四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法,从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 之前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹,并附带匹配分数(允许比较候选指纹,通常称为比较分数)。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的真实匹配可能性有多大(即来自同一个人)。在使用中解释匹配分数的一个困难是,没有公认的标准来衡量其范围和确切含义(除了“越大越好”)。专家需要非常熟悉特定系统的评分,才能最佳地利用结果。本报告建议我们标准化评分系统。标准化分数变成 0 到 100 之间的数字,带有两位小数,总共四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法,从非常简单到非常复杂。然后选择一种中等复杂度的算法进行详细说明/开发。本报告还提供了对 NIST 先前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹,并附带匹配分数(允许比较候选指纹,通常称为比较分数)。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的真实匹配可能性有多大(即来自同一个人)。在使用中解释匹配分数的一个困难是,没有公认的标准来衡量其范围和确切含义(除了“越大越好”)。专家需要非常熟悉特定系统的评分,才能最佳地利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变成 0 到 100 之间的数字,带有两位小数,总共四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法,从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度的算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 先前测试的匹配器产生的评分的详细分析。