2公民建议,2018年。ECO 3:2018至2020年公民建议对贝斯对能源公司义务的未来的咨询的回应。ECO 3:2018至2020年公民建议对贝斯对能源公司义务的未来的咨询的回应。
学术标准:HS-ESS3-1。基于证据构建一种解释,证明自然资源的可用性,自然危害的发生以及气候变化如何影响人类活动HS-ESS3-6。使用计算表示来说明地球系统之间的关系以及由于人类活动而如何修改这些关系。HS-ENV1-2。 *使用计算表示形式来说明人类是地球生态系统的一部分,以及人类活动如何故意或无意中改变生态系统HS-ENV1-3。 使用计算表示来说明地球系统之间的关系以及由于人类活动而如何修改这些关系。HS-ENV1-2。*使用计算表示形式来说明人类是地球生态系统的一部分,以及人类活动如何故意或无意中改变生态系统HS-ENV1-3。使用计算表示来说明地球系统之间的关系以及由于人类活动而如何修改这些关系。
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
由 Aaron Beck 提出的抑郁症认知理论得到广泛认可,该理论关注的是信息处理的偏见,强调情感和概念信息的消极方面。当前,人们试图发现这种认知和情感偏见的神经机制,并成功地确定了与情绪、注意力、沉思和抑制控制等几种偏见功能相关的各个大脑区域。然而,抑郁症患者如何发展出这种选择性消极处理的神经生物学机制仍存在疑问。本文介绍了一个以额叶边缘回路为中心的神经学框架,具体分析和综合了杏仁核、海马和内侧前额叶皮质内的活动和功能连接。首先,建立了正反馈回路如何在自动水平上导致抑郁症患者杏仁核持续过度活跃的可能解释。在此基础上,提出了两个假设:假设 1 围绕双向杏仁核海马投射,促进负面情绪和记忆的放大,同时阻碍海马吸引子网络中对立信息的检索。假设 2 强调腹内侧前额叶皮层通过与杏仁核和海马一起概括概念和情感信息,参与建立负面认知框架。本研究的主要目的是改进和补充现有的抑郁症病理模型,推动情感障碍神经科学当前理解的前沿,并最终有助于成功康复令人衰弱的情感障碍。
References .......................................................................................................................................... 43
“系统、决策和控制研究”系列(SSDC)涵盖了广泛认知的系统、决策和控制各个领域的新发展和进步以及最新技术水平——快速、最新且高质量。旨在涵盖与系统、决策、控制、复杂过程和相关领域相关的最新技术和未来发展的理论、应用和观点,这些领域涉及工程、计算机科学、物理学、经济学、社会和生命科学,以及它们背后的范式和方法。本系列包含系统、决策和控制方面的专著、教科书、讲义和编辑卷,涉及网络物理系统、自主系统、传感器网络、控制系统、能源系统、汽车系统、生物系统、车辆网络和联网汽车、航空航天系统、自动化、制造、智能电网、非线性系统、电力系统、机器人、社会系统、经济系统等领域。对于投稿者和读者来说,特别有价值的是较短的出版周期以及全球范围的分发和曝光,这使得研究成果能够广泛而迅速地传播。
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。
本研讨会旨在将开拓者和从业人员汇集到研究问题上的研究问题,以讨论其新的范式并寻找路线图,从而促进对新兴研究问题的理解,从而引起广泛的兴趣并以方向向前发展交流见解。我们努力在这个基本主题背后建立一个社区,并提供平台,共享想法,探索共识并创造协作机会。值得一提的是,基础模型的当前数据实践在很大程度上是不透明的1。本研讨会的一个使命是在预处理阶段本身就开源数据工作进行社区努力。随后的努力包括创建数据集,基准(例如MLCommons和Dataperf)以及专门的场所(例如DMLR)来促进基础模型数据问题的研究,并最终促进FMS在社交技术方面的广泛部署,从而为大体而提供受益的型社会技术。
有关诉讼中 AI 的更多信息,请参阅《评估 ChatGPT 授权动议的法律伦理》、《诉讼律师应谨慎对待 AI 工具》和《为什么法律部门应该拥抱 AI 的工作潜力》。在诉讼中使用生成式 AI 之前的注意事项