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增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
使用卷积网络学习条件可变形模板
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架，该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中，模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的，这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点，大多数方法为整个图像群体计算单个模板，或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中，我们提出了一个概率模型和有效的学习策略，该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板，并与一个神经网络联合使用，该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性，特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用，或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取，网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。
EDC媒体背景模板 - 2025年3月
截至3月4日，特朗普总统已向美国进口进口征收25％的关税，并对能源进口征收10％的关税。一场长时间的贸易战将对加拿大的经济和加拿大人造成巨大后果，而EV制造和农业等重要部门可能首当其冲。关税可能会使无数的加拿大就业机会处于危险之中，破坏该国的国内外投资，并随着公司成本转移给消费者而重新点燃通货膨胀。加拿大对这些不合理的关税的反应必须集中在保护最受影响的加拿大工人和企业以及已经为生活成本而苦苦挣扎的脆弱家庭中。应对特朗普对关税的威胁和全面爆炸的贸易战，加拿大政府征得了自己的报复性关税。自身的报复性关税可能不会阻止特朗普政府，也不会充分提高加拿大的谈判立场。加拿大政府应使用其最强大的工具，并采用反对措施，以建立财政部，以减轻工人和社区的打击，并使加拿大长期从对石油和天然气的依赖。确保加拿大工人和家庭得到保护
作战室战略辩论电子邮件模板
● 预读：查看随附的全面预读文档，该文档深入介绍了客户旅程和我们的战略要务。此外，请完整查看提供的市场研究见解。 ● 有研究支持的策略：根据提供的全面市场研究、内部数据分析和竞争情报，确定并提出三种高影响力的营销策略。这些策略应具有远见卓识，但又以数据为基础。 ● 投资回报率预测：对于每种策略，准备一份详细的第一年投资回报率预测。这应包括您的计算方法、预期成本、预期回报以及实现可衡量结果的时间表。使用数据驱动的见解来支持您的预测，确保它们是现实的和可实现的。 ● 演示：此策略和投资回报率预测的准备工作应记录在您带到辩论中的三张挂图上——每个策略一张挂图。准备在辩论中正式介绍您的发现——每人最多十五分钟或每个策略最多五分钟。 ● 辩论准备：做好准备，坚定地倡导您的策略。您应该准备好参与建设性而严谨的辩论，捍卫您的预测并考虑同行的反馈以改进您的方法。
国家财政年度2021旧金山健康计划主流费率开发模板
根据联邦法规第42条第438.602（e）条的标题，加利福尼亚州卫生保健服务部（DHC）必须定期定期，但不少于每三年的行为或进行每三年的行为或合同，对准确，真实性的独立审核，或者对经过审查的独立审核，或者在谨慎的范围内进行，或者在既有谨慎措施，或者均在内，或者在既有审核中均可遵循，或者是对既定的，或者在既有审核的措施，或者均应遵守。DHC与Mercer Health＆Bestric LLC的一部分Mercer政府人类服务咨询公司（Mercer）签约，以满足这一要求，该要求是在San Franciso Health Plan（SFHP）中获得州财政年度（SFY）2021年州财政年度（SFY）2021年提交的财务数据的要求。Mercer设计并批准了DHC的程序，以测试RDT中自我报告的财务数据的准确性，真实性和完整性。
正在开发用于主动冷却和温度控制的 MEMS 设备
对于许多小型应用，如微电子元件、微型传感器和微系统，高容量冷却选项仍然有限。NASA 格伦研究中心目前正在开发一种微机电系统 (MEMS) 来满足这一需求。它使用热力学循环直接为热负荷表面提供冷却或加热。该设备可以严格在冷却模式下使用，也可以在几毫秒内切换冷却和加热模式，以实现精确的温度控制。制造和组装是通过半导体加工行业常用的湿法蚀刻和晶圆键合技术完成的。MEMS 冷却器的优点包括可扩展到几分之一毫米、模块化以提高容量和分级到低温、简单的接口和有限的故障模式，以及最小的诱导振动。
恒温蓄热技术。（2021～2024）
・ 背景：长时储能是缓解可再生能源波动性和间歇性的关键技术。 ・ 目的：将电能转换为热能，储存在储热系统中，然后再转换回电能的“卡诺电池”能够以低成本实现大规模储能。为了利用卡诺电池实现长时储能，本项目将开展高温长时储热的研发。 ・ 范围：本项目利用新型储热材料 h-MEPCM* 和 AIST 开发的化学热泵，开发创新的高温、大容量、高吞吐量储热系统。 * h-MEPCM （北海道大学微封装相变材料）
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。