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国际清算银行国家分组惯例
“国家”和“经济体”一词并不总是指国际法和惯例所理解的国家领土实体。不过，非国家领土实体的统计数据是单独和独立保存的。BIS 出版物中使用的名称和材料的呈现并不意味着 BIS 对任何国家、地区或领土或其当局的法律地位，或对其边界或边界的划分发表任何意见。国家或其他领土实体的名称采用简称，不一定是其官方名称。
消失点检测和线分组...
我们描述了一种新方法，用于从单个未校准图像中自动检测与建筑物立面相关的消失点和组线。准确的建筑物消失点检测对于建筑物立面校正和 3D 场景重建非常重要。挑战来自于令人困惑的场景杂乱、遮挡、不寻常的建筑形状和非曼哈顿街道布局。建筑物通常具有许多直线特征，例如窗户和门开口，以及它们的整体轮廓。我们利用这些特征并提出了一种强大的线分组技术。该方法在来自 Zubud-Zurich 建筑数据库的图像上进行了评估。实验表明，所提出的方法适用于不同的建筑结构和图像条件，并能过滤掉“非建筑物”消失点（例如从道路边界检测到的消失方向）。
在高维设置中的重要性可变需要分组
解释机器学习的决策过程如今对模型的增强和人类的理解至关重要。这可以通过评估罪恶变量的可变重要性来实现，即使对于高容量的非线性方法，例如深神经网络（DNNS）。虽然只有基于删除的方法（例如置换重要性（PI））可以带来统计有效性，但当变量相关时，它们会返回误导性结果。条件置换重要性（CPI）在这种情况下绕过PI的局限性。然而，在高维设置中，变量之间的高相关性取消了其有条件的重要性，使用CPI以及其他方法会导致不可靠的结果，这是一个超出的计算成本。通过聚类或一些先验知识对变量进行分组，从而获得了一些功率，并导致更好的解释。在这项工作中，我们介绍了BCPI（基于块的条件置换重要性），这是一个新的通用框架，用于可变知名度计算，并具有统计保证，可处理单个和组案例。此外，由于处理具有较高基数的组（例如一组给定模式的观察结果）既耗时又是资源密集型的，因此我们还引入了一种新的堆叠方法，扩展了具有适合组结构的次级线性层的DNN体系结构。我们表明，随后的方法随着堆叠的控制而扩展了I型误差，即使是高度相关的组，并且在基准中显示了最高的精度。更重要的是，我们在大规模的医学数据集中执行了现实世界数据分析，我们旨在展示我们的结果和生物标志物预测的文献之间的一致性。
基于 SAM 的伪标记和多尺度特征分组的弱监督隐藏对象分割
弱监督隐藏物体分割 (WSCOS) 旨在使用稀疏注释的数据进行模型训练，以分割与周围环境良好融合的物体。这仍然是一项具有挑战性的任务，因为 (1) 由于内在相似性，很难将隐藏物体与背景区分开来，以及 (2) 稀疏注释的训练数据仅为模型学习提供弱监督。在本文中，我们提出了一种新的 WSCOS 方法来应对这两个挑战。为了解决内在相似性挑战，我们设计了一个多尺度特征分组模块，该模块首先按不同粒度对特征进行分组，然后聚合这些分组结果。通过将相似的特征分组在一起，它可以促进分割的一致性，从而有助于获得单个和多个物体图像的完整分割结果。对于弱监督挑战，我们利用最近提出的视觉基础模型“分割任何物体模型 (SAM)”，并使用提供的稀疏注释作为提示来生成分割蒙版，用于训练模型。为了减轻低质量分割蒙版的影响，我们进一步提出了一系列策略，包括多增强结果集成、基于熵的像素级加权和基于熵的图像级选择。这些策略有助于提供更可靠的监督来训练分割模型。我们在各种 WSCOS 任务上验证了我们方法的有效性，实验表明我们的方法在这些任务上实现了最先进的性能。代码将在 https://github.com/ChunmingHe/WS-SAM 上提供。
从毒理基因组学数据到累积评估组：化学分组的机制框架
摘要根据共同特性或分子作用机制对化学物质进行分组对于推进监管毒理学、减少数据缺口和实现累积风险评估至关重要。本研究引入了一个新框架，该框架使用来自比较毒理基因组学数据库 (CTDbase) 的化学-基因-表型-疾病 (CGPD) 四聚体。我们的方法整合了毒理基因组学数据，以识别和聚类不同类别中具有相似分子和表型效应的化学物质，包括农药、药品和工业化学品，如双酚和全氟和多氟烷基物质 (PFAS)。我们通过将基于 CGPD 四聚体的聚类与农药的累积评估组 (CAG) 进行比较来验证我们的方法，结果显示与已建立的分组有很大的重叠，同时确定了与风险评估相关的其他化合物。主要例子包括与内分泌紊乱和代谢紊乱相关的集群。通过将组学衍生的分子数据与表型和疾病终点相结合，该框架
电池电池组的电气和热建模用于分析电池组效率和温度
摘要：电池组的效率很大程度上取决于电池电池的互连之间的电阻损失和热量产生。电池电池的分组通常在行业中以不同的方式进行。损失因施用或电动汽车状态（EV）而有所不同。因此，有必要确定电池电池和电池组的效率和热量产生。在实际情况下，与其他电池电池相比，一些电池电池迅速被充电。另一方面，当EV处于运行状态时，一些电池电池会迅速排出。作为结果电池组无法提供更好的效率，其寿命降低。作为替代选项，需要以优化的方式重新编制电池组的间隔连接。在本文首先，对带开关的电池组进行建模，然后确定时间效率和温度变化。然后，对实验设置进行了研究，以测量相对于时间的效率和温度升高。结果表明，如果开关后测量的电池组，则带有开关的电池组会提高效率（97-98％），而对于不同的C率，温度从25°C增加到50°C。
评估能力分组方法对MTS学生教学有效性的评估。 x cianjur
这项研究的目的是找出能力分组方法对MTS教学过程的有效性。X学生。受试者是251名学生（课程和普通班学生VII，VIII，IX）和53位老师。研究设计使用定量和定性方法（混合方法）使用评估研究。测量工具使用CIPP模型评估量表（24个项目）和有效性量表（41个项目），以及向校长和一些学生进行的访谈作为支持数据。描述性数据处理获得了，对良好教师评估的评估为58.5％，学生为62,5％。输入评估，有68％的教师和59％的学生。过程评估，70％的教师和52％的学生。产品评估老师62％，学生54％。Spearman等级相关测试的结果发现，该能力分组方法在学生的教学过程中有效使用（H 0被拒绝，Zhitung = 4,265> Ztabel = 1,960）。关键字：评估，有效性，能力分组。简介法律号2003年第20届关于国家教育体系的第20条，第1条指出：“教育是一种有意识而计划的努力，以创造学习氛围和学习过程，以便学生积极发展具有宗教精神力量，自我控制，个性，智慧，高贵的性格的潜力。2003年第20届关于国家教育体系的第20条，第1条指出：“教育是一种有意识而计划的努力，以创造学习氛围和学习过程，以便学生积极发展具有宗教精神力量，自我控制，个性，智慧，高贵的性格的潜力。以及他自己，社会，国家和国家所需的技能”。（Prayitno，2009年，第259页）。为了实现这一目标，每个学校或其他教育机构当然都有不同的方法。mts。教育的目标实际上是在知识，能力和学生角色方面培养学生的努力（Yero，2002）。一种方法是根据学生的能力或所谓的能力分组方法进行分组学习。那些同意这种方法的人认为，选择过程将使教师能够更有效地指导学生，并允许那些更有能力实现更高标准的人（Ireson＆Hallam，2003）。Ireson和Hallam（2003）还补充说，该能力分组方法是解决学生成就较低的问题的一种解决方案。使用此方法的一所学校是MTS。X位于Cianjur Regency中。X是一所私立初中，它是基金会的一部分，该基金会包括从Raudhatul Athfal到Madrasah Aliyah的几个教育。但是，RA，MI，MTS和MA有不同的发展。在MTS校长于2009年更改后，校长在任期开始时意识到MTS的质量。x基础架构和其他事情都不好，很少有感兴趣的学生。他的成就
经济学和发展研究
2.1a“刘易斯模型” 15 2.1b的图表呈现确实是无限的劳动“用完”吗？16 2.2弗农的原始产品周期22 3.1假设的增长路径在GDP 39 39 3.2肯尼亚小规模乳制品加工中的现代技术40 4.1教育和经济增长 - 因果关系的方向是什么？59 4.2 Capital formation and innovation in agriculture 70 4.3 Shifts in the production function 75 5.1 Gross domestic product by country grouping (constant US$ 2000) 85 5.2 Gross domestic product per capita by country grouping (constant US$ 2000) 86 5.3 Total population by country grouping 1960 to 2005 94 5.4 Population growth rate by country grouping 1965 to 2005 95 5.5 The demographic transition 97 5.6 Proportion of年龄为0-14岁的人口99 5.7 65岁的人口比例超过99 7.1远洋集装箱船157 8.1援助与经济增长之间的关系194 8.2最佳污染消除200
基于形状的措施改善场景分类
摘要 - 分配证据表明，在大型数据集上训练的深神经网络模型偏向颜色和纹理信息。人类可以轻松地从图像以及边界轮廓中识别对象和场景。中级视觉的特征是通过一组所谓的格式塔分组规则重组和组织简单的主要特征为更复杂的特征。虽然在人类文献中进行定性描述，但迄今为止缺少这些感知分组规则的计算实施。在本文中，我们为在复杂场景中检测基于轮廓的线索的检测贡献了一组新型算法。我们使用内侧轴变换（MAT）根据这些分组规则在局部评分轮廓。我们通过两种方式证明了这些线索对场景分类的好处：（i）当强调感知分组信息时，人类观察者和CNN模型都最准确地对场景进行了分类。（ii）与使用未加权轮廓相比，使用这些措施加权轮廓可以显着提高CNN模型的性能。我们的工作表明，即使这些度量直接从图像中的轮廓计算出来，当前的CNN模型似乎并未提取或利用这些分组提示。
学习指南6 16周活动计划者
COURSE DESCRIPTION This course provides a foundational understanding of blood banking and immunohematology, focusing on the principles and practices essential for safe and effective blood transfusion.Students will explore key topics, including the structure and types of immunoglobulins, major and minor blood group systems, and the use of anticoagulants in blood banking.The course also covers donor selection, blood collection procedures, and processing, along with the management of transfusion reactions and hemolytic disease of the newborn (HDN).此外，学生还将深入了解血液产品的制剂，存储和质量控制。Practical skills such as ABO and Rh blood grouping, cross-matching, Coombs tests, and antibody screening will be developed, preparing students for roles in clinical and laboratory settings.