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使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
海洋建模和观测研讨会
EREEFS信息系统整合了流体动力，波浪，沉积物，流域和生物地球化学（BGC）模型，以探索大屏障礁（GBR）内海洋循环和海洋生态系统动力学。向GBR海洋环境的土地投入是一个关键过程，可驱动海洋循环，水质和整体礁石健康。集水区模型具有集成的围场模型，该模型将营养素，沉积物和淡水添加到GBR沿海水域中。，我们通过将其与包括8,000多个现场样本观测值的原位观察结果进行了比较，评估了在11年（2011-2022）中进行的Ereefs Marine Biogeepical模型的最新后广播版本。通过与观察数据（MMP，AIMS，JCU，IMOS，GIDARJIL）进行比较，我们评估了EREEFS模型复制GBR中关键水质参数的能力。我们展示了模型模拟的优势和局限性，并在何处提供了对模型和观察性改进的见解。分析强调设计操作，建模和观察性研究的重要性和好处，以更好地了解海洋生态系统。我们证明了模型验证在指导信任中的使用，以建模为当前和未来的管理策略（例如战略管理框架（SMF））和GBR水质报告卡。
DGM 简介概念文件 | NIST 联合框架...
1. 简介 NIST 隐私工程计划已收到非正式的利益相关者反馈，表明希望获得资源来支持同时使用 NIST 隐私框架 (PF)、网络安全框架 (CSF) 和人工智能风险管理框架 (AI RMF)。NIST 认识到组织通常通过数据治理和数据管理的视角来看待隐私、网络安全和人工智能风险。数据治理提供了一种组织逻辑，通过它可以行使对数据管理的权限和控制。1 有效的数据治理和管理支持组织寻求利用数据来开发和部署创新系统、产品和服务，同时管理与隐私、网络安全和人工智能相关的风险。这些风险与环境相关，可能涉及组织优先事项的重叠。出于这些原因，数据治理是构建联合 NIST 框架资源的有用起点。利益相关者还描述了数据治理实践缺乏统一性。一些组织采取临时方法，面临着流程不一致或责任委派不明确等挑战。当隐私、网络安全和人工智能领域被“孤立”或被排除在风险管理战略或实践之外时，数据治理更完善的组织仍可能面临挑战。DGM 简介旨在应对这些挑战，并提供一种有效展示 NIST 框架和资源互补使用的方法。数据治理标准已经存在并在实践中使用。例如，ISO/IEC 38505-1 提供了有用的原则、定义和
主题：Minda Corporation 与 HSIN CHONG MACHINERY WORKS CO., LTD (“HCMF”) 按照法规签署合资协议的通知
主题：根据印度证券交易委员会（上市义务和披露要求）条例 2015 年（以下简称“SEBI 上市条例”）第 30 条和其他适用规定以及新闻稿，Minda Corporation 与 HSIN CHONG MACHINERY WORKS CO., LTD（“HCMF”）签署合资协议的通知 尊敬的先生/女士， 根据 SEBI（上市义务和披露要求）条例 2015 年第 30 条的规定，我们很高兴地通知您，本公司已于 2024 年 6 月 14 日星期五与 HSIN CHONG MACHINERY WORKS CO., LTD（“HCMF”）签署了合资协议，用于生产汽车天窗解决方案和乘用车封闭技术产品。该合资企业将通过成立新的合资实体来运营。
Ph.D.在计算机科学工作表网络中...Ph.D.在计算机科学工作表网络中...
背景理论必要时。如果学生的主管需要，可以在附录中添加主要方程式的推导。5。要完成的任务 - 这应该描述在研究期间将要执行的一系列预期任务。6。时间表 - 定义完成工作的时间表。7。参考 - 应以适当的学术格式（例如哈佛或作者日期）提供参考列表。8。数字和表格 - 可以将数字和表放置在文档中或文档末尾。每个图和
IMM-1113您只能防止疫苗损失
从存储单元中删除第一个疫苗，并按照批号分组。请注意工作表A，B和C列中的疫苗品牌，批号和到期日期。计算该批号的所有剂量，并在D列中写下＃剂量。重复每个批号。将D列中的剂量添加，并在H列中写入总剂量。
AP®专业学习研讨会产品
AP指导是您在与经验丰富的AP老师的小组环境中持续支持的机会。您的导师小组将根据您的需求和经验水平量身定制。在计划期间，您将与经验丰富的AP老师参加四次在线小组会议，讨论通过AP指导平台来支持学生成功并访问共享文档的策略。所有会议均为一个小时，并在周一至周五举行，适合您：下午4点至10点。et。
健康科学和生物医学研讨会
趋化因子受体是细胞表面受体，在不同的生理过程中发挥着重要作用：胚胎发生、炎症反应、发育、白细胞归巢等。这些受体嵌入细胞膜，可形成同型二聚体、异型二聚体和寡聚体1，均为功能性构象。趋化因子受体在细胞膜上的组织和动力学影响其行为以及细胞对趋化因子梯度的反应2,3。肌动蛋白细胞骨架重塑、细胞膜脂质组成或寡聚化的改变会损害正常细胞反应。一些证据表明异二聚体具有功能性，因此有必要分析它们在细胞表面的动态，以及配体如何对其进行修饰。4,5 CXCR4（一种常规趋化因子受体）和非典型趋化因子受体 ACKR3 形成异二聚体。ACKR3 识别两种配体，CXCL11 和 CXCL12，而 CXCR4 仅识别 CXCL12。因此，这是一个非常好的系统，可以分析这两种受体在细胞表面的动态，以及配体如何对其进行修饰。4,5由于 CXCR4 和 ACKR3 共享一个配体，并通过不同的途径发出信号，该模型可以解释趋化因子受体异二聚体是否具有与单个受体形成的二聚体相似的动力学，或者相反遵循不同的特征，当与配体一起激活时，它如何影响复合物，以及产生的功能后果是什么。全内反射显微镜 (TIRF-M) 是一种新的先进荧光技术，在研究膜过程方面具有巨大潜力。2,3 当显微镜的入射光完全反射时，在盖玻片和细胞培养基之间的界面上会产生衰减波。这种物理现象允许与盖玻片接触的细胞荧光染料被激发，因此非常适合研究细胞膜相关现象。此外，TIRF-M 允许单粒子跟踪 (SPT)。在我们的案例中，对瞬时转染了与单体绿色荧光蛋白 (Ac-GFP) 偶联的趋化因子受体的细胞进行分类，以获得模拟生理条件的低受体表达细胞群。以人类 T 淋巴细胞为模型，我们研究了当人类 T 细胞表达两种受体 (CXCR4 和 ACKR3) 和仅表达 ACKR3 时 CXCR4 和 ACKR3 的动态。当人类 T 细胞不表达 CXCR4 时，ACKR3 寡聚化对共享配体 CXCL12 的响应要低得多。这些差异可能会影响信号传导特性和功能响应。
第 13 届 EIASM 高层管理团队与商业战略研究研讨会
董事在应对自恋型 CEO 时的风险管理（李嘉涛、徐月华）讨论者：DON LANGE 领导者自恋与组织韧性：COVID-19 背景下的实证分析（VERENA HOSSNOFSKY、SEBASTIAN JUNGE）讨论者：李嘉涛 1.4。动态环境中的首席数字官和 TMT 行为（主席：JON BUNDY - 002 室） 动态环境中的社交培养和高层管理团队行为整合（GANQI TANG、QUY HUY、DANIEL MACK、WEIRU CHEN） 评论者：FELIX LORENZ 承担、获得和稳定高层管理团队中的新角色：首席数字官和高管职位设计实践（FELIX LORENZ、MARJO-RIITTA DIEHL、ARNE BUCHWALD） 评论者：ROMAN BARWINSKI 实质还是象征意义：任命首席数字官作为对性别歧视的回应（ROMAN Barwinski、YAO MA、DIMITRIOS GEORGAKAKIS) 讨论人：唐甘奇
Caloosa中学2024-2025选修注册工作表
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