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%。
在他们的研究中,科学家专注于果蝇的嗅觉电路,因为嗅觉决定了这些苍蝇的重要行为模式,对于它们的生存至关重要。他们发现,昆虫在p阶段暴露于昆虫的温度不仅对脑发育,而且对气味驱动的行为有影响。
摘要 - 用于空气质量的传感器的部署受到高成本的限制,导致网络覆盖不足和某些领域的数据缺陷。利用现有的观察结果,时空kriging是一种在特定时期估算未观察到位置空气质量的方法。具有增量训练策略的归纳时空kriging已证明了其使用虚拟节点模拟未观察到的节点的有效性。但是,虚拟节点和真实节点之间的差异仍然存在,这使从虚拟节点到实际未观察到的学习模式的应用变得复杂。To address these limitations, this paper presents a Physics- Guided Increment Training Strategy (PGITS).具体来说,我们设计了一个动态图生成模块,以将空气颗粒作为物理知识的对流和扩散过程纳入图形结构,并动态调整邻接矩阵以反映节点之间的物理相互作用。通过将物理原理用作虚拟节点和真实节点之间的桥梁,该策略可确保虚拟节点及其伪标签的特征更接近实际节点。Consequently, the learned patterns of virtual nodes can be applied to actual unobserved nodes for effective kriging.Index Terms —Air quality inference, sensors, inductive spatio- temporal kriging, physics principles, increment training strategy
强度和温度之间的关系对于信息各种身体过程至关重要。随着电力被转移到系统中或从系统中传递,它会影响小工具的温度,从而改变其国家。这种相互作用对于诸如热发动机和制冷等知识程序并不是最关键的,但是在知识现象以及截面过渡,化学反应和气体的行为以及这种探索中,我们将在探索中表现出重要的功能。我们将主要研究能源,主要在热的形式内影响控制这些相互作用的温度和原理的能量。将探索包括独特的温暖能力,潜在的温暖和热力学定律,从而提供有关功率如何影响温度变化和系统达到热平衡的方式的洞察力。通过研究这些原则,我们可以更高地绘制关闭驱动数量在众多热条件下的计数数字的基本机制。
我们启动了2025年免疫冠军奖的提名期!我们期待您提名您对您的管辖权>确定的日期> <司法管辖区> <司法管辖区>的提名。我们的提名期将从您的管辖权>确定的日期开放到由您的管辖区确定的日期。免疫冠军奖是由免疫经理协会(AIM)主持的国家奖项计划,旨在表彰超越和/或促进其社区免疫接种的个人。此处访问提名表。请与您的网络分享此电子邮件。
该成功的申请人将根据Metro North Health的价值观进行以下关键责任:临床实践▪向医疗和外科门诊患者提供高水平的基于证据的心理学临床服务,包括咨询,评估,干预和评估复杂的护理需求。▪在急性和慢性疾病领域表现出高水平的知识,以及适应临床心理学技能的能力,以适应急性或慢性病患者。转诊为诊所的患者的例子包括糖尿病患者,心脏病,肺部疾病或功能障碍。▪采用高水平的专业判断和决策来解决复杂的案件量,并根据有效可靠的临床证据调整常规临床实践,并以最少的直接临床监督为基础。
聚苯乙烯酮(PEEK)是一种具有高机械性能,出色的耐热性,耐化学性和低热稳定性和可传播性(良好绝缘)的材料。所有这些特性都使许多领域中使用的材料,例如航空航天工程,电子,汽车工程,化学工业,医疗设备。除了用作纯树脂外,还可以用各种增强材料(例如玻璃纤维,碳纤维,石墨等)加固。较高的制造成本意味着该材料主要用于需要高性能的应用。由用碳纤维加固的树脂基质制成的复合材料是本研究的主题。由于该行业的众多应用和需求,聚醚酮是一种良好的材料,并且许多作品呈现出有关此材料的结果。两次评论试图涵盖与该材料相关的多种方面,用作生产碳纤维增强复合材料的树脂[1,2]。在使用PEEK矩阵和纤维增强复合材料时产生的艺术状态和问题可以在许多评论中找到(即[2-7])。[8]中显示了PEEK基质和碳纤维增强材料的基本特性。在[9]中获得了带有短纤维和杂化碳纤维的PEEK复合材料的行为的结果。测试是在不同温度下从室温开始,然后在[-50°C的范围内进行的; +85°C]研究温度依赖性。它的使用允许该领域的重大发展。在许多实际应用中,温度的效果变得很重要,有许多方法可以依赖纤维增强复合材料的温度依赖性。为了研究这种依赖性,在[10]中提出了构型定律,该定律使用ramberg-osgood的关系,为进行研究的温度范围提供了令人满意的估计。实验室检查在-45°C和75°C之间的温度范围内验证所提出的模型。本文中提出的模型具有较小数量的参数,并提供比现有模型更高的精度,并在本文中进行了比较。在[11]中介绍了通过增材制造过程获得的结构组件分析模型的研究。在[12]中研究了单向窥视和连续的碳纤维增强热塑性材料。在循环载荷的情况下,将寿命与在静态测试中获得的寿命进行比较,在这两种情况下,应力水平都是相同的。在专业文献[13]中充分记录了PEEK/碳型复合材料的粘弹性行为,并提到了根据时间和温度参数确定这些复合材料的行为的方法。Schapery [14]提出的用于研究粘弹性行为的模型的特征是研究人员广泛接受。在[15]中改善了该模型,以考虑到研究人员随着时间的推移观察到的Schapery模型的不一致。结果表明范围最近的一篇论文[16]的作者表明,Schapery的非线性粘弹性表征的方法可以有效地建模测试。
