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自从深度学习在计算机视觉领域出现用于图像分类以来,卷积神经网络 (CNN) 已成为强大而流行的工具。为了更好地识别,人们探索了深度和宽度的维度,从而产生了具有更多层和通道的卷积神经网络。除了这些因素之外,神经生物学还表明横向抑制(横向拮抗,例如马赫带效应),这是一种广泛存在的视觉现象,它增加了横向附近神经元激发的对比度和清晰度,以帮助识别。然而,这种机制在卷积神经网络的设计中还没有得到很好的探索。在本文中,我们明确探索了横向方向上的滤波器维度,并提出了我们的横向抑制启发 (LI) 结构。我们的简单设计使用低通滤波器来模拟来自邻居的横向相互作用的强度衰减。每个通道应用一个可学习的参数来通过乘法设置低通滤波器的幅度,这可以灵活地模拟各种横向相互作用(包括横向抑制)。然后从输入中减去卷积结果,这可以增加对比度和清晰度,从而更好地识别。此外,应用可学习的缩放因子和移位来调整减法后的值。我们的横向抑制启发 (LI) 结构适用于普通卷积和具有残差连接的卷积块,同时与现有模块兼容。初步结果表明,AlexNet (7.58%) 和 ResNet-18 (0.81%) 在 ImageNet 数据集上分别有明显的改进,而参数几乎没有增加,这表明我们的类似大脑的设计从不同角度有效地帮助了图像分类的特征学习。
本报告提供有关雅诗兰黛公司(在此称为“公司”、“ELC”或“我们”)的社会影响和可持续发展活动和绩效的信息。内容涵盖我们的重点关注领域。除非另有说明,否则本报告为“ELC”或“我们”)。内容涵盖我们的重点关注领域。除非另有说明,本报告涵盖我们 2022 财年(即 2021 年 7 月 1 日至 2022 年 6 月 30 日)期间的活动,并包括我们拥有(或租赁)和运营的大多数设施的数据。本报告已编制,包括我们拥有(或租赁)和运营的大多数设施的数据。本报告根据全球报告倡议 (GRI) 标准:核心选项编制。本报告符合全球报告倡议 (GRI) 标准:核心选项。本报告还符合气候相关财务披露工作组 (TCFD) 和可持续发展会计准则委员会 (SASB) 提出的建议。GRI、SASB、披露 (TCFD) 和可持续发展会计准则委员会 (SASB)。本报告的 GRI、SASB 和 TCFD 指数可在第 125-135 页找到。和本报告的 TCFD 指数可在 125-135 页找到。
摘要:标准化降水指数(SPI)通过标准化累积降水来衡量气象干旱相对于历史气候。较长的记录长度可改善参数估计值,但是这些更长的循环可能包括人为气候变化和多年自然气候爆发的信号。从历史上看,气候非平稳性已被忽略或纳入SPI中,例如WMO 30-y时期。这项研究介绍并评估了一种基于贝叶斯花素的新型非平稳性SPI模型,旨在改善固定气候的参数估计值,又可以明确纳入非组织性。使用合成产生的降水,本研究将提出的贝叶斯SPI模型与现有的SPI方法基于固定和非平稳气候的最大似然估计进行比较。所提出的模型不仅重现了现有SPI模型的性能,而且在几个关键领域都对它们进行了改进:降低Pa-Rameter的不确定性和噪声,同时建模为零和正降水的可能性,并捕获非线性趋势和季节性变化。此外,完全贝叶斯的方法确保所有参数都有不确定性估计值,包括零降水可能性。研究指出,零降水参数过于敏感,并且可以在将来的迭代中改善。该研究以美国在美国一系列氢气候区域的九个量规的应用,以拟议的贝叶斯非平稳SPI模型的应用结束。这种经验的结果表明,该模型是稳定的,并在先前的研究中鉴定出了非平稳模式,同时也表明了新发现,特别是对于形状和零降水参数。
冲突模拟游戏(KPS)是一种互动的、基于角色的为期一天的模拟,教授国际外交和安全政策方面的内容。科索沃安全部队以叙利亚和伊拉克所谓的“伊斯兰国”崛起的情景为基础,向学员展示了从危机分析到国际层面冲突解决的道路是多么复杂多样。同时,也增进了对安全政策的理解。在模拟游戏中,冲突中最重要的行为者由参与者来代表。为此,他们分别担任政府首脑和国家部长,试图在联合国的调解下找到解决冲突的办法。
我在学校时喜欢生物学和数学。人体比我多年来接触过的任何机器或技术都更神奇。学习数学时,我总是觉得自己在学习一门语言。当我觉得自己终于能够流利地理解所有曲线和符号的含义时,我真的很兴奋。在大学里,我获得了四年制的土木和环境工程学位,用数学来了解我们周围的世界。然后我学习了可再生能源和风能。总而言之,我在大学里待了八年,但我经常休息去工作和旅行,所以这段时间大约持续了十二年。
摘要 直到最近,对于医院管理的癌症药物的概述仍然有限。挪威癌症登记处已获准收集为每个患者提供的肿瘤医学治疗数据,但迄今为止,报告都是手动的、耗时的和不完整的。除了进行昂贵的图表审查外,还没有可能对医院管理的癌症药物进行研究。试图改进手动报告的努力还不够,收集癌症药物数据的最有效方法是通过用于订购/管理肿瘤医学治疗的医院系统。INSPIRE(增加药物报告)项目旨在自动以电子方式从医院系统收集癌症药物数据到癌症登记处。该项目是 12 家制药公司、挪威制药公司协会、挪威癌症协会、Inven2、挪威癌症登记处和四个地区卫生信托基金之间的独特合作。在本文中,我们介绍了 INSPIRE 项目、数据收集以及可用的时间和数据类型。癌症登记处的这些新药物数据为挪威的癌症药物流行病学研究提供了新的机会。这是一篇开放存取文章,根据知识共享署名许可分发,允许任何媒体进行无限制的使用、分发和复制,前提是对原作品进行适当引用。引言一般来说,癌症治疗包括手术、放射疗法和各种药物疗法,如化疗、免疫疗法、靶向疗法或激素疗法。虽然挪威癌症登记处对患者的手术程序和放射治疗有广泛的概述,但登记处缺乏关于肿瘤医学治疗的数据 (1)。挪威的其他癌症药物来源是挪威处方数据库 (NorPD) (2) 和挪威患者登记处 (NPR) (3)。NorPD 包含了向门诊患者分发药物的完整信息。这包括患者在家服用的癌症药物,例如蛋白激酶抑制剂。NorPD 目前正在现代化改造,以成为“Legemiddelregisteret”,即挪威处方药登记处(新的英文名称尚未最终确定)(4)。患者登记处(NPR)涵盖了挪威所有公共专科医疗服务(3)。为区域卫生当局提供服务的私人机构和医疗专家也包括在 NPR 中,专科医疗服务开具的药物报销数据(所谓的 H 处方,下文将进一步解释)也包括在内。然而,挪威一直缺乏包括医院管理的药物与详细临床病理特征相关的详细概述。
摘要。CE1 本研究使用基于 INSPIRE(欧洲共同体空间信息基础设施)框架设定的标准的人工智能 (AI) 方法绘制了滑坡易发性图。INSPIRE 是欧盟空间数据基础设施 (SDI) 的一项举措,旨在实现跨境空间数据的标准化,确保跨境基础设施和环境问题管理的互操作性。然而,尽管 SDI 具有理论上的有效性,但很少有实际应用使用 INSPIRE 标准。在本研究中,我们展示了 INSPIRE 标准如何增强地理空间数据的互操作性,并促进更深入的知识开发,以便在 AI 应用中对其进行解释和解释。我们设计了一个滑坡本体,嵌入了 INSPIRE 词汇表,然后将意大利威尼托地区的地质、河流网络和土地覆盖数据集与标准进行对齐。INSPIRE 正式扩展为包括广泛的滑坡类型代码列表、滑坡大小代码列表和滑坡敏感性概念,以描述地图应用的输入和输出。使用本体中的术语,我们定义了可能产生不同类型滑坡的区域的概念科学模型以及代表陆地表面的地图多边形。滑坡模型和地图多边形都被编码为语义网络,并通过对两者进行定性概率比较,分配相似度分数。然后将该分数用作滑坡敏感性的代理,并显示在网络地图应用程序中。在表达科学模型的本体中使用 INSPIRE 标准化词汇表促进了整个欧盟和全球范围内采用该标准。此外,此应用程序有助于解释
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我们还担心对教师的压力。他们的福祉对他们和我们的学生来说都是至关重要的。他们不再教“班级”:他们教25个人,所有人都有不同的需求,个人情况和反馈要求。今天的课程更加量身定制,多样性要多得多,计划得更好,并且总是更有趣。这对男孩来说很棒,但可以给敬业的老师带来成本,他们将永远为学生做更多的事情。新的工作环境也为运营和支持人员带来挑战。创新和不断变化的期望应意味着员工的工作方式不同,而不仅仅是更多。