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电气与电子工程技术轨道
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4K全景摄像机，带自动跟踪技术
视野是指通过摄像头镜头可以看到的区域。它直接反映出远程加入的参与者可以看到多少会议空间。180 度的视野让桌子上的每个人都清晰可见，即使是靠近摄像头或坐在房间边缘的人。
Hackathon 2025周三Flash演示文稿.pptx
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日期表H.N.B.斯利那加（Garhwal）加尔瓦尔大学（Garhwal）毕业后（第一学期）主/背纸/特别背纸考试时间表（SES ） B.Sc.微生物学V和VI学期课程提纲，根据NEP 2020。 Srinagar（Garhwal）Uttarakhand H.N.B.加尔瓦尔大学 根据国家教育政策的植物课程教学大纲-2020 DR。 Atul Saini 生物化学系 HNB Garhwal U 生物技术第五学期1。核心论文：细胞生物学＆... UG数学课程提纲（在NEP-2020下）-2023-24（1）... 招股说明书2024-25 B.Sc.林业[八（8）个学期]基于选择的信用系统（CBC） 修订的日期表H.N.B. Garhw al Central University，Srinagar（Garhw al）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（第2届会议 B.Sc. V学期：核心学科（化学）（NEP） Manisha Nigam博士地址：生物化学系 '日期表H.N.B.加尔瓦尔大学（Garhwal University），斯利那加（Garhwal）（Garhwal）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（会议2024-25）（时间：0
m.com- 911161-DSC-corporate Financial会计ll.m -101161-DSC-LEGAL理论人类学（M.A/M.Sc。)-811167-DSC-Social Anthropology AGRONOMY-191162-DSC-Principles of Crop Production BOT ANY-311162-DSC-Phycology and Bryology BIOTECHNOLOGY -351172-DSC-Cell Biology & Membrane Biophysics/ BIOCHEMISTRY -321164-DSC-Cell Biology & Physiology CHEMISTRY-211162-DSC-Organic化学-I环境科学-331162-DSC-MAN和环境林业-111162-DSC-Forest Biemetry地质 - 421162-DSC-DSC结构地质园艺131167-DSC-DSC-dsc-Advances Misharyan Management Management Mandagence Management Mandercant Management Management Manage-221172-DSC-HUMAN生理学星期四数学（M.A./M.SC)- 231162-DSC- dsctract-abgra-i Microbiology- 3 71172-DSC-DSC-FUNDANMATS的生物化学和芳香族植物和芳族植物 - 121162-DSC-DSC-TSC-TSC-TOSTRACITION PORTHANITY PROSTION PROSTION PROSTION PROSTION PROSTION PROSTINAL-241162-11162-2-241162-11162-11162-11162-11162-11162 261162-DSC-MODEM分析方法农村技术-141166-DSC-Nursery技术与管理遥感-441162-DSC-Satellite遥感种子科学-151162-DSC-DSC种子生产统计学（M.A.）-271162-DSC-Matrices Zoology-341162-DSC-Cell生物学和分子生物学m.com.-911162-DSC-DSC管理原理和实践ll.m-101162-DSC-dsc-law and Social Transformation-I Anthropology（M.A/M.Sc. 。)- 811168-DSC-Archaeological Anthropology AGRONOMY-191163-DSC-Principles and Practices of Weed Management BOT ANY- 311163-DSC-Pteriodology, Gymnosperms and Palaeobotany BIOTECHNOLOGY- 351173-DSC-Molecular Biology & Genetics BIOCHEMISTRY- 321165-DSC-Plant Biochemistry CHEMISTRY -21 I I 63-DSC-Physical Chemistry I ENVIRONMENTAL SCIENCE- 33 I 163-DSC-Natural Resource Management FORESTRY- 111163-DSC-Silvicultural Practices GEOLOGY- 421163-DSC-Mineralogy HORTICULTURE- 131168-DSC-Systematic Horticulture HIMALAYAN AQUATIC BIODIVERSITY-361197-DSC-Himalaya: An Introduction
日本的电子制造和封装
明星大学 ................................................................................................................ 178 村田制作所 ................................................................................................ ................................................................................. 186 日本电装 .............................................................................................................. 190 日东电工 ................................................................................................................ 95 冲电气 ...................................................................................................................... 00 索尼 ............................................................................................................................. 208
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
PIA背景
关于该项目的途径联盟（加拿大自然资源，cenovus，conocophillips，帝国石油，梅格能源，阳光能源）提议在艾伯塔省东北部建立一个庞大的碳捕获和存储（CCS）网络。该项目将是加拿大最大的项目 - 世界上最大的项目之一。公司提议从麦克默里堡地区捕获13个油砂设施（最终达到20）的二氧化碳，将其通过超过600公里的管道运输到冷湖区，将二氧化碳将通过16-19 Injections通过16-19注射井注入巨大的地下储藏室。虽然途径联盟尚未指定其打算注入二氧化碳的确切土地，但该省的艾伯塔省政府碳封存地图表明，CNRL（代表途径代表该项目）具有大约18,000 km2的评估许可。支持者声称该项目将从13个途径联盟成员的油砂设施中永久存储约100-1200万吨二氧化碳（MT）。，这些设施每年发射约40吨Co 2。油砂的年度排放量在2022年为86吨，自1990年以来增长了467％。公司希望该项目将于2030年完成，该项目的预期寿命约为50年。但是，所涉及的公司尚未制作
CSPNet：可增强 CNN 学习能力的新骨干
神经网络使最先进的方法能够在目标检测等计算机视觉任务上取得令人难以置信的效果。然而，这种成功很大程度上依赖于昂贵的计算资源，这阻碍了拥有廉价设备的人们欣赏先进的技术。在本文中，我们提出了跨阶段部分网络（CSPNet）来从网络架构的角度缓解以前的工作需要大量推理计算的问题。我们将问题归因于网络优化中的重复梯度信息。所提出的网络通过整合网络阶段开始和结束的特征图来尊重梯度的变化，在我们的实验中，在 ImageNet 数据集上以相同甚至更高的精度将计算量减少了 20％，并且在 MS COCO 目标检测数据集上的 AP 50 方面明显优于最先进的方法。 CSP-Net 易于实现且足够通用，可以应对基于 ResNet、ResNeXt 和 DenseNet 的架构。
策略网络堆栈概述
社会住房战略论坛 参加这次会议非常重要。你知道，我们经常参加一些非常集中的会议，这些会议纯粹围绕我们的团队经理展开，或者只是讨论一些狭隘的主题。我们发现，这次会议的战略讨论范围要广得多，而且有很多人我们平时在会议上不会遇到。就我个人而言，这次会议的真正优势在于它有真正的目的，我不得不说这是我参加过的最好的会议之一。我们与人们举行了各种不同的商务会议，讨论某些主题。在快速交流中，我们有机会快速地与许多代表交谈，讨论我们作为一个组织可以做什么，同时也快速地谈论他们真正想要我们做什么。这个应用程序非常易于使用，所以你可以在一天开始时非常快速轻松地登录，这真的很好，我认为对我来说，最大的好处是人们可以在活动期间要求你开会。