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MPAR-RCNN：具有属性识别的多人检测的多任务网络
多标签属性识别是计算机视觉中的一项关键任务，应用程序范围在不同的领域。这个问题通常涉及检测具有多个属性的对象，需要具有高级差异和精细的特征提取的复杂模型。对象检测和属性识别的集成通常依赖于诸如双阶段网络之类的方法，其中准确的预测取决于高级特征提取技术，例如感兴趣的区域（ROI）池。为了满足这些要求，在统一框架中既可以实现可靠的检测和属性进行分类，这是必不可少的。这项研究介绍了一个创新的MTL框架，旨在将多人属性识别（MPAR）纳入单模型体系结构中。命名为MPAR-RCNN，该框架通过空间意识到的，共享的骨干，促进效果和准确的多标签预测来符合对象检测和属性识别任务。与传统的基于快速区域的卷积神经网络（R-CNN）不同，该网络（R-CNN）分别管理人的检测和归因于双阶段网络的分类，MPAR-RCNN体系结构在单个结构中优化了两个任务。在更宽的（用于事件识别的Web图像数据集）数据集上进行了验证，提出的模型展示了对当前最新ART（SOTA）体系结构的改进，展示了其在推进多标签属性识别方面的潜力。
以人为本的规划家庭和社区服务规则
©2020 韦恩州立大学密歇根发育障碍研究所。未经韦恩州立大学密歇根发育障碍研究所和密歇根州卫生与公众服务部许可，不得更改、变更或修改本文件。本材料的制作由密歇根州卫生与公众服务部与韦恩州立大学密歇根发育障碍研究所签订的合同支持（合同编号：E20201365-00）
儿童和青少年教育及英语学习中心 (ELC) 设施规划指南
儿童或青少年计划应每年审查和更新，并与父母和护理人员分享。儿童和青少年必须参与此审查。如果额外支持（第 B 部分）已到位并持续进行，则可以通过如上所述的商定方法审查和分享该计划。除非父母或青少年（12 岁以上）要求，否则不需要举行正式会议。所有解决未满足需求或挑战的额外支持（第 C 部分）都必须通过正式会议流程定期审查。这些会议的频率应基于儿童或青少年的个人需求。
职位国家采购顾问（18人月）等级
国际计划以来一直在与柬埔寨的儿童和年轻人合作，以帮助他们发挥全部潜力，我们是当今该国最大的国际非政府组织之一。该职位负责商品和咨询服务的采购以及定期更新采购计划。作为以儿童为中心的国际发展和人道主义组织的工作人员，国家采购顾问将承诺遵守与保护儿童和计划参与者，性别平等，包容性和多样性有关的国际计划的标准和政策。所有计划都预计国际柬埔寨的所有计划都将根据我们的女权主义领导方式维护其工作的各个方面的价值观和行为。
使用k-neartift加权融合的人重新识别*
摘要：亲自识别，重新排列是通过完善检索结果的初始排名来提高整体准确性的关键步骤。先前的研究主要集中在单视图像的特征上，这些特征可能会导致偏见和诸如姿势变化，观点变化和遮挡等问题。使用多视图来介绍一个人可以帮助减少视图偏差。在这项工作中，我们提出了一种有效的重新级别方法，该方法通过使用K-Neartivt加权融合（KWF）方法来汇总邻居的功能来生成多视图特征。具体来说，我们假设从重新识别模型中提取的特征在表示相同的身份时高度相似。因此，我们以无监督的方式选择K相邻功能来生成多视图功能。此外，本研究探讨了特征聚合过程中的重量选择策略，从而使我们能够确定有效的策略。我们的重新排列方法不需要模型进行微调或额外的注释，因此它适用于大规模数据集。我们在重新识别数据集Market1501，MSMT17和遮挡的dukemtmc上评估我们的方法。结果表明，从初始排名结果中重新列出顶级M候选者时，我们的方法会显着提高列表@1并映射。具体而言，与初始结果相比，我们的重新排列方法在具有挑战性的数据集中，等级@1的提高分别为9.8％ / 22.0％：MSMT17和闭塞性dukemtmc。此外，我们的方法证明了与其他重新排列方法相比，计算效率的实质性提高。
生活压力的成本和年轻人的保证D
01824 703661 2023年9月27日，保罗·戴维斯先生MS经济，贸易和农村事务委员会主席Senedd Cymru -Welsh Parliamement Cardiff Cardiff Bay Cardiff CF99 1SN 1SN尊敬的Paul Davies MS，主题：关于工厂经营范围的变更的顾虑，我希望这封信可以找到您的材料框架。我是代表琼斯兄弟露丝（土木工程）有限公司给您写信的，这是一家位于北威尔士的领先土木工程公司。担任经济，贸易和农村事务委员会主席，我们相信您可以帮助我们解决最近在我们行业中出现的紧迫问题。琼斯兄弟几十年来一直是土木工程领域的杰出人物，我们一直投资于高技能劳动力的发展和保留。我们方法的基石之一是我们对学徒计划的承诺，这些计划在塑造众多个人的职业和支持我们的业务方面发挥了关键作用。我们的学徒计划是我们自我解雇的许多项目的能力不可或缺的一部分，因为它们使我们能够增加专业合格的工程师，生态学家，测量师，植物特工和其他专业支持角色的劳动力。多年来，我们对我们的培训计划感到自豪，包括我们4年的高级工程师学徒计划和我们的手术培训计划，该计划以前是2级工厂手术学徒制。我们已经成功地在我们认可的培训中心的内部实施了工厂手术2学徒制，已有十多年的历史。这种方法使我们能够根据我们的设施内的各种植物设备培训学徒。这些学徒制一直是我们战略的关键部分，并取得了出色的成果。
人身自由和安全权 - https://rm. coe. int
手册号1：尊重私人和家庭生活的权利。欧洲人权公约（2001 年）第 8 条实施指南 手册号2：言论自由。欧洲人权公约（2001 年）第 10 条实施指南 手册号3：获得公正审判的权利。欧洲人权公约（2001 年）第 6 条实施指南 手册号4：财产权。欧洲人权公约（2001 年）手册第 1 号议定书第 1 条实施指南1 号5：人身自由和安全的权利。欧洲人权公约（2002 年）手册第 5 条实施指南6：禁止酷刑。欧洲人权公约（2003 年）第 3 条实施指南
国家失踪人员 DNA 数据库同意书及信息表
我自愿同意向康涅狄格州紧急服务和公共保护部科学服务处提供血液和/或口腔拭子样本，用于 DNA 分析并录入国家失踪人员 DNA 数据库。DNA 分析信息将仅向刑事司法机构发布，用于识别和/或与调查失踪人员数据库中所列个人失踪事件的证据项目进行比较。此外，康涅狄格州紧急服务和公共保护部科学服务处将保留补充信息，包括姓名和生物样本，与失踪人员数据库分开。可以在线访问失踪人员数据库的调查机构可以在 DNA 分析中搜索 DNA 匹配项。如果找到匹配项，则可能会将额外的补充信息发布给该机构，以支持收集信息的目的，以及《隐私法》通知中规定的国家 DNA 索引系统的其他合法用途。
使用卷积神经网络通过脚步声识别
摘要：人体步态非常个性化，可以用作摄像机录音中的人的生物识别。使用人类脚步声的声学标志时，可以实现可比的结果。与视觉系统相比，这种声学解决方案提供了更少的安装空间和使用成本偏僻的麦克风的机会。在本文中，提出了一种基于脚步声的人识别方法。首先，从麦克风记录中隔离台阶声音，并分成500 ms的样品。将样品用滑动窗口转换为MEL频率的Cepstral系数（MFCC）。该结果表示为作为卷积神经网络（CNN）输入的图像。在DLR的声学实验室中，记录了用于训练和验证CNN的数据集。这些实验确定了1125个步骤的总数。CNN的验证显示所有五个类别的最小f 1秒为0.94，精度为0.98。Grad-CAM方法用于可视化其决策背景，以验证所提出的CNN的功能。随后，使用实验数据讨论了实施实际实现，噪声和不同鞋类的两个挑战。