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基于 RFID 的笔记本电脑追踪 - Galaxy KM Solutions Pvt. Ltd.
拥有多个出入口的组织很难确保未经授权的人员不会带走公司的笔记本电脑。在门口拦住每位员工以确保他/她没有携带未分配给他的公司笔记本电脑是不切实际的——想象一下那长长的队伍！笔记本电脑跟踪系统是一种基于 RFID 的多处理解决方案，可帮助跟踪组织内笔记本电脑的移动，以确保没有未经授权的人员带走公司的笔记本电脑。笔记本电脑跟踪系统可帮助组织控制其笔记本电脑的移动。资产跟踪系统具有两项不同的功能： 资产识别和标记 跟踪笔记本电脑的移动。资产移动跟踪以 24x7x365 为基础进行，并且记录每次资产移动。在资产移动期间，每次出现异常时，都会在相关位置触发警报，以防止或仔细检查此类移动异常。从资产跟踪数据库生成分析和信息报告，帮助组织控制其资产功能识别活动： 创建笔记本电脑主数据库 创建员工主数据库 将笔记本电脑分配给员工
pinetree：宽场星系调查的生成，快速和可区分的光晕模型
上下文。准确的模拟晕圈目录是用于开发和验证宇宙学推断管道的必不可少的数据产品。生成模拟目录的一个主要挑战是对光环或星系偏置进行建模，这是从物质密度到暗物质光环或可观察的星系的映射。为此，n个体代码生成了最先进的目录。然而，为大容量的大量N体模拟产生了大量的N体模拟，尤其是在包括磁水动力学的情况下，需要大量的计算时间。目标。我们介绍和基准测试了一个可区分和物理信息的神经网络，该网络可以生成与从完整的N体代码获得的模拟光环目录相当的质量。模型设计在训练程序和大型模拟目录套房的生产上具有计算有效的效率。方法。我们提出了一个神经网络，仅依靠18至34个可训练的参数，该参数可从暗物质过度密度场中产生光环目录。通过将首先原理动机的对称性纳入我们的模型体系结构来实现网络权重的减少。我们使用不同分辨率，红移和大型垃圾箱的仅黑色n体模拟训练了我们的模型。我们使用不同的n点相关函数将最终模拟目录与N体晕目录进行了比较，从而验证了最终模拟目录。结果。此外，我们发现该网络可以在近似密度字段上进行培训，以进一步降低计算成本。我们的模型生成了与参考模拟一致的模拟光环目录，这表明该新型网络是生成模拟数据的一种有希望的方法，该数据由于其计算效率而即将进行的宽场调查。我们还介绍了如何解释训练有素的网络参数，以洞悉结构形成的物理。最后，我们讨论了我们的模型的当前局限性，以及从这项研究中可以明显看出的近似Halo模拟产生的一般要求和陷阱。
Dawes评论10：深度学习对分析星系调查的影响
过去几年，现代银河调查提供的数据的数量和复杂性一直在稳步增加。新设施将很快提供成像和频谱数亿个星系。从这些大型和多模式数据集中提取一致的科学信息仍然是社区和数据驱动的方法（例如深度学习）的开放问题，它已迅速成为解决一些持久挑战的潜在强大解决方案。这种热情在使用神经网络的前所未有的出版物的指数增长中反映了这种热情，这些指数从2015年的少数作品变成了2021年在Galaxy Surveys领域的平均每周一篇论文。在提到深度学习的第一批发表的工作中，在新的大数据集（例如欧几里得和LSST）开始启动之后不久，我们相信，我们相信及时回顾这项新技术在轨道中的真正影响及其潜在的潜力，以解决新数据集群的规模和复杂性提出的关键挑战。 因此，这篇综述的目的是两个方面。 我们首先要在一个共同的文件中总结深度学习的主要应用程序，用于到目前为止出现的星系调查。 然后，我们提取了所学到的主要成就和经验教训，并突出了关键的开放问题和局限性，在我们看来，这将需要在未来几年中特别关注。 总体而言，天文学界迅速采用了最先进的深度学习方法，反映了这些方法的民主化。 分类，分割）。在新的大数据集（例如欧几里得和LSST）开始启动之后不久，我们相信，我们相信及时回顾这项新技术在轨道中的真正影响及其潜在的潜力，以解决新数据集群的规模和复杂性提出的关键挑战。因此，这篇综述的目的是两个方面。我们首先要在一个共同的文件中总结深度学习的主要应用程序，用于到目前为止出现的星系调查。然后，我们提取了所学到的主要成就和经验教训，并突出了关键的开放问题和局限性，在我们看来，这将需要在未来几年中特别关注。总体而言，天文学界迅速采用了最先进的深度学习方法，反映了这些方法的民主化。分类，分割）。本评论表明，使用深度学习的大多数作品都符合计算机视觉任务（例如这也是应用程序的领域，深度学习带来了迄今为止最重要的突破。但是，我们还报告说，应用程序变得越来越多样化，深度学习用于估计星系特性，识别异常值或限制宇宙学模型。这些作品中的大多数仍处于探索性水平，这可能部分解释了引用方面的有限影响。在进行未来调查的处理中，很可能需要解决一些共同的挑战。例如，不确定性量化，可解释性，数据标记和领域转移问题从模拟的训练中转移问题，这构成了天文学的共同实践。
银河合并挑战：基于机器学习的检测方法之间的比较研究
。加巴。计算机科学，UL。。 08544，美国墨西哥蒙丹，88025 34055，韩国10 St. Cherry，Tucson，Tucson，AZ，美国物理与天文学大学3009，NA 6009，15
用于开发，部署和执行银河系和超越
用于科学数据分析的各个方面都有成千上万个维护良好的高质量开源软件实用程序。十多年来，Galaxy项目一直为这些工具提供计算基础架构和统一的用户界面，以使其可供广泛的研究人员使用。为了简化尽可能多的集成工具和集成工作流程的过程，我们开发了PlaneMo，这是一种用于工具和工作流开发人员和Galaxy Power用户的软件开发套件。在这里，我们概述了Planemo的实施，并描述了其用于设计，测试和执行Galaxy工具，工作流程和培训材料的广泛功能。此外，我们讨论了哲学的基础星系工具和工作流程开发，以及Planemo如何鼓励使用开发最佳实践，例如测试驱动的开发，包括那些不是专业软件开发人员的人。
一个有效的无监督分类模型，用于银河形态：基于Convnext大型模型的编码的投票聚类
通过将无监督和监督的机器学习方法结合起来，我们提出了一个称为Usmorph的框架，以进行星系形态的自动分类。在这项工作中，我们通过提出基于Convnext大型模型编码的算法来更新无监督的机器学习（UML）步骤，以提高未标记的星系形态分类的效率。该方法可以概括为三个关键方面，如下所示：（1）卷积自动编码器用于图像降级和重新冲突，并且模型的旋转不变性通过极性坐标扩展提高； （2）利用名为Convnext的预训练的卷积神经网络（CNN）来编码图像数据。通过主体组合分析（PCA）维度降低进一步压缩了这些特征； （3）采用基于装袋的多模型投票分类算法来增强鲁棒性。，我们将此模型应用于宇宙场中的i -band样品的i -band图像。与原始的无监督方法相比，新方法所需的聚类组的数量从100减少到20。最后，我们设法对大约53％的星系进行了分类，从而显着提高了分类效率。为了验证形态层化的有效性，我们选择了M ∗> 10 10m⊙的大型星系进行形态学参数测试。分类结果与星系在多个参数表面上的物理特性之间的相应规则与现有演化模型一致。增强的UML方法将来将支持中国空间站望远镜。我们的方法证明了使用大型模型编码对星系形态进行分类的可行性，这不仅提高了星系形态分类的效率，而且还节省了时间和人力。此外，与原始UML模型相比，增强的分类性能在定性分析中更为明显，并且成功超过了更多的参数测试。
通过具有概率输出的多任务神经网推断红移和星系性能 - 模拟月亮光谱的应用
1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国
三星 Galaxy Note 10+ 3D 飞行时间深度感应摄像头模块 - System Plus Consulting
3.5 如果合同终止或合同期间出现不当行为，卖方有权在合同进行阶段开具发票，并采取法律行动要求赔偿损失。4. 责任 4.1 买方或代表其行事的任何其他个人或法人，作为为其业务活动购买产品的商业用户，应对选择产品以及对其购买的文件的使用和解释、获得的结果以及由此得出的建议和行为负全部责任。 4.2 卖方仅对因产品或重大违反本协议而导致的 (i) 直接和 (ii) 可预见的经济损失负责。4.3 在任何情况下，卖方均不对以下情况负责：a) 因使用或无法使用卖方网站或产品或网站上提供的任何信息而导致的任何损害，包括但不限于偶然或间接损害（包括但不限于利润损失、业务中断和程序或信息损失）；b) 因产品或其解释中的错误、遗漏或其他不准确之处而产生的任何索赔。4.4 产品中包含的所有信息均从可靠来源获得。卖方不保证此类信息的准确性、完整性、充分性或可靠性，不能保证这些信息没有错误。 4.5 卖方销售的所有产品均可在事先通知买方的情况下随时修改或替换为满足买方需求的类似产品。卖方无需承担此类修改的责任，前提是卖方确保替换的产品与最初订购的产品类似。4.6 如果经检查确认产品存在缺陷，卖方承诺在供货允许的范围内更换有缺陷的产品，且无需对人工成本、延误、造成的损失或任何其他原因进行任何形式的赔偿或补偿。自交货之日起，最长两个月内保证更换。如发生下文第 5 条所述的任何事件，则不保证更换。4.7 卖方要求说明的邮寄产品截止日期仅供参考，不作保证。如果未能满足这些期限，则不会导致任何损失或订单取消，除非卖方在未通知的情况下，在规定的期限后超过 [3] 个月的不可接受的延迟。仅在这种情况下，买方才有权要求退还其首笔定金，但不包括任何其他损失。4.8 卖方不对产品做出任何明示或暗示的保证，包括但不限于对产品可销售性和特定用途适用性的保证。尽管卖方在提供产品之前应采取合理措施筛查产品是否感染病毒、蠕虫、特洛伊木马或其他含有污染性或破坏性代码，但卖方无法保证任何产品不受感染。5.不可抗力对于因自然灾害、火灾、水灾、事故、暴乱、战争、政府干预、禁运、罢工、劳工困难、设备故障、供应商延迟交货或其他超出卖方控制范围的困难而直接或间接造成的履约延迟，卖方不承担责任，且这些困难并非卖方的过错。6.卖方知识产权保护6.1与产品相关的所有知识产权均为卖方的财产，受法国和国际版权法和公约的保护。6.2买方同意不向除其公司员工以外的任何其他方（仅限于主要用户所在国家/地区）披露、复印、复制、重新分发、转售或发布产品或其任何部分。买方有权仅将产品用于其自身内部信息目的。特别是，买方不得将产品用于以下目的：• 信息存储和检索系统；• 通过任何网络（包括任何局域网）记录和重新传输；• 用于任何分时、服务机构、公告板或类似安排或公开展示；• 将任何产品发布到任何其他在线服务（包括公告板或互联网）；• 许可、租赁、销售、出售或转让产品。6.3 如果买方希望将来自产品的数据用于演示、新闻发布和任何其他项目，买方需要联系 Yole Développement 的公共关系总监（info@yole.fr）以获得官方授权并验证数据是否是最新的。作为回报，卖方将确保以合适的公共格式提供最新数据。 6.4 买方应就违反本义务的所有行为对卖方承担全部责任，无论该侵权行为是来自其员工还是买方向其发送产品的任何人，并应亲自处理任何相关诉讼，买方应承担全部相关财务后果。6.5 买方应在其公司内确定合同需求的联系人。此人将是每份新报告的接收人。此人还应负责尊重版权，并保证产品不会在公司外传播。在捆绑和年度订阅的背景下，联系人应决定买方中的哪些人有权接收允许买方访问产品的受保护链接。6.6 请注意，无论是在捆绑还是年度订阅中，合同 12 个月有效期过后，所有未选中的报告将被取消并丢失。 6.7 事实上，公司投资者、外部顾问、与第三方成立的合资企业等无法访问报告，并且应支付全额许可价格。 7. 终止 7.1 如果买方全部或部分取消订单或推迟邮寄日期，买方应赔偿卖方自买方通知此类延迟或取消之日起所产生的全部费用。这也适用于卖方因该决定而可能承担的任何其他直接或间接后果性损失。 7.2 如果一方违反这些条件或订单，非违约方可以通过挂号信向另一方发送通知，如果问题在三十 (30) 天内未得到解决，非违约方有权终止所有未决订单，而不承担任何赔偿责任。 8. 杂项 本条款和条件的所有规定均有利于卖方本身，也有利于其许可人、员工和代理人。他们每个人都有权向买方主张和执行这些规定。 根据本条款和条件发出的任何通知均应以书面形式发出。通知应在另一方收到后生效。 卖方可不时更新这些条款和条件，买方被视为已接受最新版本的条款和条件，前提是这些条款和条件已及时传达给买方。 9. 适用法律和司法管辖权 9.1 因本条款和条件或根据本条款和条件达成的任何合同/订单而产生的或与之相关的任何争议应由法国里昂商业法院解决，该法院对此类问题具有专属管辖权。 9.2 根据本条款和条件，法国法律应管辖买方和卖方之间的关系。守约方有权终止所有未完成的订单，且不承担任何赔偿责任。 8. 其他条款 本条款和条件的所有规定均有利于卖方本身，也有利于其许可人、员工和代理人。他们每个人都有权向买方主张和执行这些规定。 根据本条款和条件发出的任何通知均应以书面形式发出。通知应在另一方收到后生效。 卖方可不时更新本条款和条件，买方被视为已接受最新版本的条款和条件，前提是买方已及时通知他。 9. 适用法律和司法管辖权 9.1 因本条款和条件或根据本条款和条件达成的任何合同/订单引起的或与之相关的任何争议应由法国里昂商事法院解决，该法院对此类问题具有专属管辖权。 9.2 根据本条款和条件，法国法律应管辖买方和卖方之间的关系。守约方有权终止所有未完成的订单，且不承担任何赔偿责任。 8. 其他条款 本条款和条件的所有规定均有利于卖方本身，也有利于其许可人、员工和代理人。他们每个人都有权向买方主张和执行这些规定。 根据本条款和条件发出的任何通知均应以书面形式发出。通知应在另一方收到后生效。 卖方可不时更新本条款和条件，买方被视为已接受最新版本的条款和条件，前提是买方已及时通知他。 9. 适用法律和司法管辖权 9.1 因本条款和条件或根据本条款和条件达成的任何合同/订单引起的或与之相关的任何争议应由法国里昂商事法院解决，该法院对此类问题具有专属管辖权。 9.2 根据本条款和条件，法国法律应管辖买方和卖方之间的关系。
Eclipse：Galaxy Rulebook的第二黎明frostpunk：董事会方案
简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2和新家：纹章树林。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3和新家：狂暴。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6和新家：公寓。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8和新家：无畏。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10和新家：峡谷。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12架子。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16冬天的秋天。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20特斯拉市的废墟。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 Glsasary。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。30作者的笔记来自亚当·夸帕斯基（AdamKwapiński）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34来自JakubWiśniewski的发行商注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34个学分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36
《银河系生物学家指南：利用人工智能》和非常高分辨率的卫星图像监视来自太空的海洋哺乳动物
1东北渔业科学中心，国家海洋渔业服务，NOAA，伍兹霍尔，马萨诸塞州02543，美国2海洋哺乳动物实验室，阿拉斯加渔业科学中心，国家海洋渔业服务，NOAA，西雅图，西雅图，华盛顿州98115； kim.goetz@noaa.gov 3 British Antarctic Survey, High Cross, Madingley Road, Cambridge CB3 0ET, UK 4 Microsoft AI for Good Research Lab, 1 Microsoft Way, Redmond, WA 98052, USA 5 Naval Research Laboratory, Naval Center for Space Technology (NCST), Washington, DC 20375, USA 6 School of Engineering, University of Edinburgh, Sanderson Building, Robert史蒂文森路（Stevenson Road），国王大楼，爱丁堡EH9 3FB，英国7地球与环境学院，坎特伯雷大学，坎特伯雷大学，克赖斯特彻奇8140，新西兰8140，明尼苏达州明尼苏达州的地球与环境科学系8140美国国家海洋渔业服务公司NOAA，AK NOAA，AK 99513，美国 *通信：Christin.khan@noaa.gov;电话。： +1-617-256-4452