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在平等中偏爱一个 - 不是一个好主意：基于变形金刚的人行人检测的多对一匹配
与基于卷积神经网络（CNN）相比，我们研究了基于变压器的行人检测模型较低性能的原因。CNN模型会产生密集的行人建议，单独完善每个建议，然后对其进行非最大抑制（NMS）的跟进，以产生稀疏的预测。在争论中，变压器模型每个地面真相（GT）行人盒选择一个建议，然后从中选择了正面的正态。所有其他建议，其中许多与选定的建议高度相似，都通过了负梯度。尽管这导致了稀疏的预测，从而消除了NM的需求，但在许多类似的建议中，任意选择，有效的训练和较低的行人检测准确性。为了减轻问题，我们建议基于Min-Cost-Flow的配方，而不是常用的Kuhn-Munkres匹配算法，并纳入了诸如每个地面真相盒的约束，并且与一个建议的提案相匹配，并且许多同样好的建议可以与单个地面真相盒相匹配。我们提出了基于匹配算法的第一个基于变压器的行人检测模型。广泛的实验表明，我们的方法达到了3个失误率（较低）3。7 /17。4 /21。8/8。3/2。0在Eurocity / tju-traffic / tju-校园 /城市专家 /加州理工学院数据集中，而4个。7/18。7/24。8/8。5/3。 1通过当前的sota。 代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher 获得。5/3。1通过当前的sota。代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher
NOAA确认第四次全球珊瑚漂白事件
佛罗里达州2023年的热浪是前所未有的。它开始较早，持续时间更长，比该地区的任何以前的事件都更为严重。在漂白事件中，NOAA在干预措施减轻对珊瑚的伤害时学到了很多东西。通过其任务：标志性的珊瑚礁计划，NOAA取得了长足的进步，以抵消全球气候变化和当地压力源对佛罗里达珊瑚的一些负面影响，包括将珊瑚育苗带到更深，更凉爽的水域，并部署阳光照射以保护其他地区的珊瑚。
教师的TPACK-R与机器人的教学信念之间的关系
摘要：这项研究开发了两份问卷，称为技术教学知识知识 - 机器人（TPACK-R）和关于机器人教育（RTBS）的教学信念，以调查94位教师的TPACK-R，并评估他们对机器人教育的态度，信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。
mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
马里兰州实现 100% 净无碳电力
首字母缩略词列表 3 执行摘要 5 简介 10 马里兰州当前的清洁发电目标 12 影响供需的主要州政策和目标 12 马里兰州负荷（需求） 16 马里兰州作为电力进口国 20 马里兰州目前的发电概况 23 太阳能现状 27 海上风电现状 29 模型概述和基本研究假设 32 位置边际排放率 32 区域政策环境 33 本报告中使用的清洁发电技术分类 35 经济和财务假设 36 其他有用信息 38 建模结果 39 基准情景 39 脱碳情景 42 其他脱碳情景 48 每种情景的成本影响 50 初步结论 56 潜在改革 57 附录 A：其他 PJM 的回顾各州 100% 清洁发电目标 60 特拉华州 60 哥伦比亚特区 61 伊利诺伊州 62 密歇根州 62 新泽西州 63 北卡罗来纳州（垂直整合） 64 弗吉尼亚州（主要是垂直整合的公用事业） 65 附录 B：包括非 PJM 州在内的 100% 目标摘要 68
AI临床试验计划对筛查，匹配的影响，...
作者：Dale Shepard（克利夫兰诊所）Matthias Weiss（TheDacare）Bert O'Neil（社区健康网络）Amol Rao（纪念馆）Nihal Abdulla（癌症和血液研究中心）艾哈迈德·扎尔祖尔（Ahmad Zarzour） Parsons（Gundersen Health System）Paul La Porte（TOI临床研究）Samantha Mallahan，Chelsea Osterman，Danielle Skelly，Emily Patnaude，Amy Gordon Franzen，Ezra Cohen，Ezra Cohen，Matthewewnewoney（Matthewewoney（tempus）
AI临床试验计划对筛查，匹配的影响，...
作者：Dale Shepard（克利夫兰诊所）Matthias Weiss（TheDacare）Bert O'Neil（社区健康网络）Amol Rao（纪念馆）Nihal Abdulla（癌症和血液研究中心）艾哈迈德·扎尔祖尔（Ahmad Zarzour） Parsons（Gundersen Health System）Paul La Porte（TOI临床研究）Samantha Mallahan，Chelsea Osterman，Danielle Skelly，Emily Patnaude，Amy Gordon Franzen，Ezra Cohen，Ezra Cohen，Matthewewnewoney（Matthewewoney（tempus）
制作3D动画教学材料
正确的财富管理教育是政府、学校、社会和家庭必须解决的现实问题。美国、日本等国家高度重视财富管理教育，并将其作为重要的教育内容付诸实践[1]。Bryant、Stone和Wier[2]认为个人财富管理知识影响其财富管理态度。Xiao、Tang和Shim[3]指出，如果大学生愿意控制自己对个人财富管理的认知，那么他们会对自己的财富管理状况更加满意，负债也更少，财富管理与身体健康、心理健康和人们的生活呈正相关。财富管理素养提高了财富管理决策[4]。财富管理知识水平与人们的收入和退休准备呈正相关[5]。学生在学校培养的财富管理知识和习惯将成为他们成年生活的一部分，缺乏财富管理知识的学生往往对财富管理有更多负面的认知，并在财务决策中犯错误[6]。
答案匹配对是A-2，B-4，C-1，D-3 Veeryam ...
注意：如果有任何答案密钥的挑战应通过大学校长的正式货车发送给mcqcomplaints@kuhs.ac。在2025年1月27日或之前下午5点，有效的参考证明相同。在规定的时间和日期之后收到的挑战不会以任何代价考虑。24））DOS