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机构招标文件包（简短） - Oklahoma.gov
除非本招标书另有规定，规格中列出的制造商名称、品牌名称、信息和/或目录编号仅供参考，并非旨在限制竞争。投标人可以提供其作为授权代表的任何品牌，这些品牌符合或超过任何项目的规格。但是，如果投标基于等效产品，则在投标表上注明制造商的名称和编号。投标人应随其投标提交草图、说明性文献和/或完整的规格。参考先前投标提交的文献不应满足此规定。投标人还应详细说明拟议的等效产品符合规格且不被视为例外的原因。不符合这些要求的投标将被拒绝。
![acse0701- [计算机视觉]](/simg/5\53bde2ca8fd5005be1ead286f3c20f2de25f0c3f.webp)
acse0701- [计算机视觉]
主题：计算机视觉时间：最多3小时。标记：100个常规说明：IMP：验证您已经收到了带有正确课程，代码，分支等的试卷。1。该问题文件包括三个部分-a，b和C。它由多项选择问题（MCQ）和主观类型问题组成。2。每个问题的最大标记在每个问题的右手侧表示。3。必要时用整洁的草图说明您的答案。4。必要时假设合适的数据。5。最好是按顺序写入答案。6。不应将床单留空。空白表之后的任何书面材料都不会评估/检查。。
使用人工智能（AI）进行素描...
摘要。本研究的目的是研究一种人工智能方法，以协助建筑师进行概念设计，提供多模式输入（草图和文本信息）。通过不同的文本输入，人工智能方法会生成用户初始草图输入的建筑风格变化作为设计灵感。介绍了一种用于多模式输入系统的新型机器学习方法，并将其与其他方法进行了比较。机器学习方法是通过程序训练和训练数据的内容管理来执行的，以控制从输入生成的设计的保真度并管理其多样性。本文解释了所提出的人工智能方法的框架。此外，还通过各种示例展示了其原型的实现。
监管守门人人工智能和数据：DMA、GDPR 和
我们分析了 DMA 和相关欧盟法案对四个关键领域的人工智能模型和基础数据的影响：披露要求；人工智能训练数据的监管；访问规则；以及公平排名制度。我们证明，在 DMA 下，公平性超越了人工智能和法律交叉领域的学术研究所关注的传统受保护的反歧视法类别。相反，我们借鉴竞争法和知识产权法中已知的 FRAND 标准来解释和完善 DMA 关于公平排名的规定。此外，我们展示了如何基于 CJEU 判例法，在传统反歧视法和竞争法中找到对非歧视概念的连贯解释。最后一部分概述了在 DMA 下及以后的透明度、访问和公平性的全面框架的建议。
欧洲的飞马门 - 欧洲议会
随着民间社会和媒体组织揭露欧盟成员国使用 Pegasus 商业间谍软件，欧洲近年来最引人注目的间谍丑闻之一浮出水面。成员国的情报机构被指控滥用高度复杂的间谍软件来监视反对派人物、记者、律师和高级政府官员。“考虑到欧盟对自由、民主和尊重人权和基本自由以及法治的价值观和原则的坚持”，欧洲议会成立了一个调查委员会。本研究 (i) 介绍了 Pegasus 产品的功能和交易实践，(ii) 调查了 Pegasus 的运营和反应，(iii) 确定了横向和国家特定的法律问题，以及 (iv) 概述了公共和私营部门可能的前进方向。
巴西及其对气候的观点，数字...
本书中的艺术品并没有试图说明其内容，而是要与之进行对话。乔西亚斯（Josias）精致的土著墨水素描不仅仅在那里装饰文本。它们是本书内容的一部分，展示了对未来的另一个不安，未完成的愿景。在这里，插画家和作者聚集在一起，试图平衡理性和同理心。鸟类追踪了一条大胆，大胆的道路，试图激发读者再次注意一个以上的故事：字母中的一条和痕迹。它们占据这些页面的方式反映了可以通过不同的视野和不同时间以不同方式填充的空间的可能性。重要的是，超越了页面上最明显的空间，并寻求与线之间的位置，边缘和整个文本中的内容寻求可能的连接。
重建荷兰地籍图
关键词：地籍图、人工智能、机器学习、卷积神经网络、计算机视觉 摘要 荷兰地籍图确实符合其设计目标；它是地籍登记的完整且拓扑正确的索引。然而，在未来人们想要放大并自己确定边界的确切位置的情况下，其约 0.5 米的图形质量似乎不够准确。包裹大小的相关不确定性也成为一个问题。经过市场调查，荷兰地籍局于 2017 年启动了一项研究项目，研究了重建地图的许多不同方面（法律、通信、大地测量、组织等）。然而，重点是最关键的方面：是否可以自动读取数百万张现场草图的问题。两家公司（KPMG 和 Sioux LIME）实现了概念验证，证明了在一定精度水平下实现该技术是可行的。我们继续聘请两家公司的专家，他们与我们自己的员工一起成功构建了一个原型，该原型能够读取文档并将它们连接到地籍图的新几何图形上。解决方案中广泛使用了人工智能。现场草图的内容非常复杂，通常是手写的，并且地图比例灵活。从此类文档中提取结构化信息需要几个算法步骤：图像质量改进、线和点检测、测量数字识别、实际读取这些数字以及将这些数字链接到两个点（开始和结束）。这些数字表示这些点之间的胶带测量值。该过程的结果是基于比例和结构化测量数据的绘图。在此过程中，需要手动检查和更正。第二个大过程是将生成的线型定位在国家参考系统中，并将不同的线型相互连接起来。生成的草图网络可以在每次新扩展时重新计算，并构成新地籍图的基础。将展示和讨论解决方案的架构。
![acsml0601- [机器学习]](/simg/b\bde61fefc92c170493699375d4a777573e2adccb.webp)
acsml0601- [机器学习]
主题：机器学习时间：最多3小时。标记：100个常规说明：IMP：验证您已经收到了带有正确课程，代码，分支等的试卷。1。该问题文件包括三个部分-a，b和C。它由多项选择问题（MCQ）和主观类型问题组成。2。每个问题的最大标记在每个问题的右手侧表示。3。必要时用整洁的草图说明您的答案。4。必要时假设合适的数据。5。最好是按顺序写入答案。6。不应将床单留空。空白表之后的任何书面材料都不会评估/检查。。