XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcog
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
伯克利法学院法学硕士候选人可以选择获得能源和清洁技术法专业证书。该证书承认
● 203 产权法 ● 251.5 公司金融（4 个学分） ● 255 风险投资金融（2 个学分） ● 256.9 担保交易（3 个学分） ● 270.65 能源项目开发与金融（3 个学分） ● 271.6 科学与监管政策（3 个学分） ● 275.3 知识产权法（4 个学分） ● 275.65 跨国知识产权法（3 个学分） ● 275.8 知识产权与创业（3 个学分） ● 277 专利法（3 个学分） ● HAAS 212 能源与环境市场（3 个学分）* ● HAAS 212B 能源与基础设施项目金融的法律与监管框架（1 个学分）* ● CIV ENG 107 气候变化缓解（3 个学分）* ● CIV ENG 292a 可持续社会技术（1 个学分）* ● ERG C200 能源与社会（4 个学分）* ● ERG C221 气候、能源与发展（3 个学分）* ● ERG C276 气候变化经济学（4 个学分）*
伯克利法律JD候选人可以选择获得能源和清洁技术法专业证书。证书识别t
• 203 Property Law (4 units) • 223 Administrative Law (4 units) • 251.5 Corporate Finance (4 units) • 255 Venture Capital Finance (2 units) • 256.9 Secured Transactions (3 units) • 270.4 A Just Transition to Clean Energy (1 unit) • 270.6 5 Energy Project Development & Finance (3 units) • 270.7(1) Renewable Energy Law & Policy (3 units) / Topics in Renewable Energy Law (1 unit) • 270.72 Pathways to Carbon Neutrality (2 units) • 261.6 Science and Regulatory Policy (3 units) • 271.71 International Environmental Law (2 units) • 273.1 Land Use Law (3 units) • 273.63 Public Lands & Natural Resources Law (3 units) • 275.3 Intellectual Property Law (4 units) • 275.65 Transnational知识产权法（3个单位）•275.8 IP和企业家精神（3个单位）•277专利法（3个单位）•ESPM 217气候变化的政治经济学（3个单位）**•EnveCon 147能源与环境的调节（4个单位）**•HAAS 212 ENSIGY和环境市场（3个单位）（3个单位）**•HAAS 212 ACROCKECH•HAAS 212 ACROCKECH•HAAS 212A（HAS）能源和基础设施项目融资（1单位）**•CIV ENG 107气候变化缓解（3个单位）**•CIV ENG 292A可持续社会技术（1单位）*•ERG C200 Energy＆Society（4单位）** •美国的PubPol可再生能源政策（3个单位）**
A+认可奖学金密苏里四年制大学
要符合条件，学生需要在Mizzou申请新生入学，并被拒绝。学生必须具有至少17个ACT复合材料（920 SAT等效）或最低高中坡度的平均水平为2.50。学生对在Mizzou校园，生活费用（如果可用的空间）进行1-6小时的学费/费用负责财务责任。可以在两个校园中访问资源。头两年后，全职转移到Mizzou以完成学位。
![[cognisync，inc]隐私政策-30.9.2024](/simg/c/c5e0ef77fd6cff6a6a39fde72520be712424cb50.webp)
[cognisync，inc]隐私政策-30.9.2024
- 注册帐户时的帐户信息，其中包括您的电子邮件地址，密码，名称和电子邮件首选项。如果您通过第三方服务（例如Google或Apple）注册，我们将从您授权的信息中收集信息。- 付款信息，如果您是付费客户。我们使用付款处理器来帮助您最终确定并支付订单，您将直接提供付款信息给那些提供商，而不是我们。- 日志数据和设备信息，其中包括Internet协议（IP）地址，浏览器类型和版本，时区设置和位置，浏览器插件类型和版本以及操作系统和平台。- 销售和支持数据，这是您与我们的客户支持和销售团队互动时与我们共享的个人数据。- 用户内容，其中包括您在使用我们的产品时上传，输入或以其他方式传输给我们的所有内容（Ex Text和Documents）。- 使用数据包括有关您如何使用和与我们的产品交互的信息。例如，我们收集使用数据，为您提供每周活动报告，有关如何优化您对产品使用的个性化见解以及在您使用我们的产品的网站和应用中优化性能。- cookie信息和其他标识符，使我们的系统能够识别您的浏览器或设备，并提供，保护和改善我们的产品。有关更多信息，请参阅我们的cookie策略。此数据可以与我们收集的其他信息结合使用，并可能包括汇总级别数据，例如哪些IP地址对应于邮政编码或国家 /地区。- 有关组织，行业，客户，网站访问者，营销活动的公司清单等第三方信息，以及与我们的业务相关的其他事项，来自分支机构和子公司，我们的合作伙伴或其他我们用来使我们的信息变得更好或更有用的公司。否则可能更具体：例如，在线营销或电子邮件活动的表现如何。- 您直接提供给我们的其他信息。您可以选择在使用我们的产品时提交其他信息。例如，您可以选择参加调查，在这里您可以提供有关我们产品的反馈。
使用基于机器学习的识别系统
摘要 - 手动跟踪教室出勤，这是一种备受推崇的传统方法，由于其对错误和效率低下的敏感性而提出了重大挑战。这些限制不仅消耗了宝贵的教师时间，而且损害了学术记录的准确性，从而影响了学生参与和表现的评估。回答这个问题，我们提出了一种使用基于机器学习的识别系统自动化课堂出勤的方法。这项研究旨在提高教育环境中出勤跟踪的准确性，效率和可靠性。我们研究的核心在于系统的设计和实施，阐明体系结构，数据流和集成到课堂环境中。我们的分析结果表明该系统可以跟踪出勤率的能力，同时提供有关其性能指标的准确信息。我们还深入研究了在课堂上实施此类技术的道德和实际考虑。通过使用基于机器学习的识别来自动化该过程，教育机构可以提高其运行效率，降低错误，并最终提供更有生产力的学习环境。我们的研究为教育研究和技术进步的未来途径打开了大门。关键字 - 自动出勤，出勤跟踪，面部识别，机器学习，课堂技术
区块链网络中的量子抗性-Cognizium.io
5实施9 5.1量子熵的生成和分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 5.1.1 OpenSSL框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5.1.2熵源设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 5.2产后证书的生成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 5.3使用量子安全加密图15 5.4使用后量子键的交易签名。。。。。。。。。。。。。。。。。17 5.5 Quantum签名的链链验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 5.5.1固体验证代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 5.5.2基于EVM虚拟机的签名验证支持。。。。。。。。。。。。20 5.5.3 EVM基于预编译的签名验证支持。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 5.5.4在不同溶液之间进行比较，以验证后量子后的定性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23
如果您10岁的孩子感到困扰，您会认出这些标志吗？
尽管近年来对心理健康的讨论很多，但许多成年人发现很难承认幼儿经历了这种挑战。也许孩子自己是自我审查。我们的研究发现，患有心理健康问题的儿童通常不愿意向成年人寻求帮助。他们担心被审判。他们不想给别人负担。有时，他们根本不信任周围的成年人。“（我的父母）会说，‘别疯了，治疗师是为那些在情感上伤害人们的'，他们会认为我（一个）引起注意的人，”另一个12岁的孩子说。即使是寻求帮助的孩子，也发现父母，老师和学校辅导员的担忧也使他们的痛苦恶化了。当他们的孩子试图讨论自己的麻烦时，一些父母完全敌对了。一个孩子告诉我们：“（我的妈妈）在过去的日子里说，没有人帮助她，我很虚弱，要寻求帮助。”一些父母甚至达到了积极阻止孩子获得心理健康服务的程度。这些聊天表明，心理健康挑战可能在孩子的早年时出现，但经常被忽视。父母负责创建安全的空间，并确保孩子获得所需的帮助。可悲的是，他们倾向于错过或误读心理健康困扰的迹象。可以理解的是，父母不像我们应有的那样满足我们孩子的需求。在我们的
药物基因组引导的功效和安全性...
抑郁症是造成残疾和自杀的最大贡献者之一，全球每年约有80万自杀（1）。在十年中，抑郁症的患病率增加了25％以上（2005-2015）（2，3）。这种增加与每年耗资数十亿美元的社会经济负担有关（4）。此外，COVID-19大流行进一步增加了病例，估计全球流行率为28％（2）。药物治疗是中度至重度抑郁症的第一线治疗方法（5）。但是，患者的显着比例未能对药物做出反应（6）。多达60％的抑郁症患者对他们的初始治疗没有反应，并且通常从第一种处方药转换为其他替代药物（6，7）。随后的治疗方法，患者具有临床阳性反应的可能性大大降低（6）。在某些个体/人群中，相同的抗抑郁药可能有效，但不具体，或者可能导致其他人的不良药物反应（ADR）（8）。因此，新策略专注于个性化抗抑郁药的处方。这是在临床实践中广泛努力的一部分，以使用精确药物技术（包括精确给药）改善患者的结果（9，10）。使用个体的基因型来帮助药物选择，称为药物基因组学，是一种有前途的方法，具有改善抑郁症治疗的潜力（9-13）。在非癌症药物中，精神病药物具有最高比例的药物，并具有FDA批准的PGX信息（17）。该领域最初被称为药物遗传学，因为它涉及单个基因或相对较少的基因的组合，但是它演变成药物基因组学（PGX），以适应整个基因组中许多基因的基因，从而影响基因相互作用（13）。有许多可用的商业PGX测试面板，包括Genesight，NeuroidGenetix，CNSDOSE，Neuropharmagen和Genecept（12）。一些面板除了提供PGX测试外，还提供与精神病药物有关的临床解释和决策支持工具（14、15）。医生可以主动为患者要求PGX测试，以指导新的药物处方，或者如果治疗失败。此外，还有监管机构（美国食品和药物管理局，FDA）和研究联盟（临床药物遗传学实施联盟，CPIC）提供了针对处方的建议和准则（12、14-16）。FDA标记了38种具有PGX预防措施的精神病药物，这些药物主要由两种主要的肝酶CYP2D6和CYP2C19代谢，分别由高度多型CYP2D6和CYP2C19基因编码（18）。然而，精神病学中PGX测试的临床使用仍然很低（19），由于许多原因，包括CYP酶反应，对药物治疗方案的依从性不佳，负面生活方式的影响（例如，烟草吸烟）以及有限的先例知识（20）。许多临床试验，荟萃分析和系统评价检查了PGX引导的药物选择以治疗抑郁症的效率和安全性。例如，Han等人。（24），报道了PGX指导治疗导致了A大多数研究发现，PGX引导的抗抑郁药处方优于治疗方法（处方不考虑PGX测试结果（21 - 24）。
一个航天器数据集用于检测，分割和零件识别
现代生活的几乎所有方面都取决于太空技术。多亏了计算机视频的一般和深度学习技术的巨大进步，几十年来，全世界都见证了将深度学习的发展用于解决太空问题的问题，例如自动驾驶机器人，诸如示踪剂，类似昆虫的机器人，类似昆虫的机器人和SpaceCraft的健康监测。这些只是一些在深度学习的帮助下具有高级空间行业的重要例子。但是，深度学习模型的成功需要大量的培训数据才能具有不错的性能，而另一方面，用于培训深度学习模型的公开空间数据集非常有限。当前没有用于基于太空的对象检测或实例分割的公共数据集，部分原因是手动注释对象分割掩码非常耗时，因为它们需要像素级标签，更不用说从空间获取图像的挑战了。在本文中，我们的目标是通过释放数据集以进行航天器检测，实例分割和零件识别来填补这一差距。这项工作的主要贡献是使用太空设置和卫星的图像开发数据集，并具有丰富的注释，包括绑定的航天器和口罩的框架盒对物体部分的水平，这些盒子是通过自动程序和手动努力的混合而获得的。我们还提供了对象检测和Intance Sementation的最新方法作为数据集的基准。可以在https://github.com/yurushia1998/satellitedataset上找到下载建议数据集的链接。