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电池能量存储的显着技术功能...
“设备/系统/服务的显着技术特征 div>RE-CS-5747-004（B）-9如下所述。仅提及这些显着的技术功能，只是为了促进潜在的竞标者以了解招标下的要求，并且不得以任何方式限制或改变竞标文档中涵盖的设备/系统/服务的工作范围和技术功能/规格。关于工作范围和设备/系统/服务规范的详细规定，包括招标文件中的设备/系统/服务规范应为最终且具有约束力。”
轻量级显着对象检测的比例自适应网络
显着对象检测（SOD）广泛用于运输中，例如道路损坏检测，辅助驾驶等。但是，由于其大量计算和参数，重量级草皮方法很难在计算能力低的情况下应用。大多数轻型SOD方法的检测准确性很难满足应用程序要求。我们提出了一个新颖的轻质尺度自适应网络，以实现轻质限制和检测性能之间的权衡。我们首先提出了比例自适应特征提取（安全）模块，该模块主要由两个部分组成：多尺度特征交互，可以提取不同尺度的特征并增强网络的表示能力；和动态选择，可以根据输入图像根据其贡献自适应地分配不同的权重。然后，基于安全模块，设计了一个轻巧和自适应的骨干网络，并结合了多尺度特征聚合（MFA）模块，将规模自适应网络与比例自适应网络相结合。我们在六个公共数据集上对模型进行定量和定性评估，并将其与典型的重量级和轻量级方法进行比较。只有2.29 M参数，它可以在GTX 3090 GPU上实现62 fps的预测速度，远远超过其他型号，并且可以保证实时性能。模型性能达到了一般重量级方法的性能，并超过了最先进的轻量级方法。
2024年8月21日）-1。显着观察...
级别。预测和警告：❖西北印度✓✓相当广泛地散布着光明/中等降雨，伴随着雷暴和雷击，很可能在喜马al尔邦，北阿坎德邦和东拉贾斯坦邦上。在一周内，散布在查mu-kashmir，北方邦，旁遮普邦，哈里亚纳邦 - 坎迪加 - 迪尔希，西拉贾斯坦邦的降雨量相当广泛。✓在第08届东拉贾斯坦邦孤立的很大的降雨也很可能是孤立的；喜马al尔邦10号； 8月10日和14日，北阿坎德邦。✓在Hisachal Pradesh，Uttarakhand，East Rajasthan孤立的大雨很可能在08 -14 -14 th期间； Haryana-Chandigarh在08＆09 th;北方邦在08 -th - 12 th期间；西拉贾斯坦邦（West Rajasthan）在第09届 - 第14届；旁遮普邦10号； Jammu-Kashmir-Ladakh-Gilgit-巴尔的斯坦 - 穆扎法拉巴德（Baltistan-Muzaffarabad）将于8月10日至11日。❖印度西部和中部✓相当广泛地散布着广泛的降雨量，伴随着雷暴和闪电，很可能在本周的中央邦，Vidarbha，Vidarbha，Vidarbha，Vidarbha，Chhattisgarh，Konkan＆Goa，Gujarat地区。在本周中，在Madhya Maharashtra，Marathwada，Saurashtra和Kutch上散布着相当广泛的降雨。✓在8月08日，东马德里邦的孤立地方非常大降雨。✓在恰蒂斯加尔邦（Chhattisgarh）的孤立地方很可能大雨； West Madhya Pradesh，Konkan＆Goa，08＆09 th; 8月8日至10日，中央邦德里亚邦，中央马哈拉施特拉邦。
SALIENT 清单：收集构建方式...
摘要：近年来，行为科学已成为探索建筑环境对行为和幸福感影响的另一种工具。认识到该领域进一步研究的潜力，我们寻求更好地了解建筑环境如何影响我们的行为以及它们如何让我们感受到。我们通过审查行为科学文献开始了这一过程，并汇集了证据以制定一份以幸福感为重点的设计清单。在本文中，我们将声音、空气、光线、图像、人体工程学和色调作为助记符 SALIENT，形成一份清单。我们概述了一个示例，其中清单的元素已应用于现实环境中以检查主观幸福感 (SWB)。我们提出这个例子是为了说明 SALIENT 清单如何更广泛地应用于衡量建筑环境对幸福感的影响。
具有仅姿势监督的显着稀疏视觉探子仪
摘要 - 视觉探测器（VO）对于自主系统的导航至关重要，以合理的成本提供准确的位置和方向估计。虽然传统的VO方法在某些条件下脱颖而出，但它们会面临诸如可变照明和运动模糊之类的挑战。深度学习的VO虽然更适应性，但在新环境中可能会面临概括问题。解决这些缺点时，本文提出了一种新型的混合视觉探光（VO）框架，该框架利用了姿势的超级视觉，提供了稳健性和对广泛标签的需求之间的平衡解决方案。我们提出了两种具有成本效益和创新的设计：一种自我监管的同谱预训练，用于从唯一的姿势标签中增强光流学习，以及一个随机的基于贴片的显着点检测策略，以进行更准确的光流贴片提取。这些设计消除了对训练的密集光流标签的需求，并显着提高了系统在多样化和挑战性环境中的概括能力。与密集的光学流程监督最终的最新方法相比，在极端和看不见的情况下，在极端和看不见的情况下，在标准数据集以及更大的鲁棒性和概括能力上实现了竞争性能。
UNIAP：通过几次学习
弱监督的时间动作本地化旨在通过仅将视频级标签作为监督来定位行动区域并同时确定未修剪视频中的动作类别。伪标签生成是解决具有挑战性的问题的一种承诺策略，但是熟悉的方法忽略了视频的自然时间结构，可以提供丰富的信息来协助这种常规过程。在本文中，我们通过推断出明显的摘要 - 特征提出了一种新型弱监督的时间动作定位方法。首先，我们设计了一个显着推理模块，该模块利用了临时邻居片段之间的变化关系以发现显着的摘要功能，这可以反映视频中的显着动态变化。其次，我们引入了一个边界改进模块，该模块通过信息介绍单元增强了显着的摘要功能。然后，引入了一个歧视增强模块，以增强摘要特征的歧视性质。最后，我们采用精致的摘要功能来制定高保真伪标签，可用于进行动作本地化网络的培训。对两个公开数据集进行的实验实验，即，Thumos14和ActivityNet V1.3，与最先进的方法相比，我们所提出的方法取得了重大改进。我们的源代码可在https://github.com/wuli555555/issf上找到。
1。明显观察到的一周的特征，结束了2024年9月4日
WEEK SEASON 12.08.2024 TO 28.08.2024 01.06.2024 TO 28.08.2024 Actual Normal % Dep Actual Normal % Dep East & northeast India 68.7 75.5 -9% 936.9 1057.4 -11% Northwest India 48.0 39.7 +21% 480.5 472.0 +2% Central India 129.5 59.6 +117% 902.2 771.5 +17％南半岛29.2 40.0 -27％635.7 540.3 +18％的国家/地区75.0 52.1 +44％725.7 679.5 679.5 +7％
通过深度学习显着特征的雏鸡胚胎组织的精确分期
最近的工作表明，HH10雏鸡大脑中祖细胞的发育潜力迅速变化，伴随着形态的细微变化。这需要在此阶段增加对大脑研究的时间分辨率，因此需要精确和公正的分期。在这里，我们调查了是否可以使用151个专业标记图像的小数据集训练深卷卷神经网络为次级HH10小鸡大脑。通过使用生物学知情的转换和数据驱动的预处理步骤来增强我们的图像，我们成功地将分类器训练为次级HH10大脑至87.1％的测试准确性。为了确定是否可以使用分类器，我们使用随机对照和实验性小鸡机翼的图像（269）对其进行了重新训练，并获得了类似的高测试准确性（86.1％）。显着性分析表明，生物学相关的特征用于分类。我们的策略可以培训图像分类器，用于具有有限的显微镜数据的发育生物学中的各种应用。
教学大纲和分章明智的分部（2024-25）
Properties of Genetic Material (DNA versus RNA), RNA World, Replication, The experimental proof, The Machinery and the Enzymes, Transcription: Transcription Unit, Transcription Unit and the Gene, Types of RNA and the Process of Transcription, Genetic Code: Mutations and Genetic Code, t-RNA-the adapter Molecule, Translation , Regulation of Gene Expression , the Lac Operon, Human Genome Project, Salient features of Human Genome,应用和未来的挑战，DNA指纹印刷。第6章：Evolution