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地区计划结构和章节标准的指南
4。区域计划结构标准要求计划中使用的区域在第3部分 - 特定于区域特定问题的标题下以规定的顺序列出。“分组”章节 - 例如，住宅，农村，商业和混合使用，工业，开放空间和娱乐以及特殊目的区域 - 可以包含适用于该分组中所有区域的规定。例如，适用于所有住宅区域的规定可以位于“住宅区 - Resz Chapter”中，其中特定于位于其各自区域部分的特定区域的规定，例如“中密度住宅区”。另外，如果没有适用于所有区域的规定，则分组章节可以有效地充当标题。如果仅从分组中使用一个区域，则该区域部分将升至章节级别。
顶层皮层中的振荡爆发反映了多个对象和合奏之间的动态关注
视觉系统使用两种免费策略在场景中同时处理多个对象，并实时更新其空间位置。它要么使用选择性注意力将复杂的动态场景个性化成几个焦点对象（即对象个体化），要么通过在整个场景（即集合分组）中更全球地分布全球的注意力来代表多个对象作为集合。神经振荡可能是焦点对象个性与分布式集成组的关键签名，因为它们被认为可以通过抑制性控制机制调节视觉区域的神经兴奋性。，我们在多对象跟踪范式中记录了全头MEG数据，其中人类参与者（13位女性，11名男性）在不同的指令之间切换了对象个性化的指令，并在不同的试验中进行了集合分组。在两个条件之间，刺激，反应和跟踪多个空间位置的需求保持恒定。我们观察到在多对象加工过程中，在双侧下对顶皮层中增加了一个频带功率（9-13 Hz）。单审判分析表明，对物体个体与集成分组试验的爆发发生较大。相比之下，我们发现使用标准分析对跨审判的平均带功率没有差异。此外，爆裂效果仅在下方/at（但不高）发生，而不是上面的多个对象处理的典型容量限制（AT； 4个对象）。他们支持一种节奏，是对多个对象和合奏的动态关注的脉冲态度。我们的发现揭示了实时神经相关性的基础，即多对象方案的动态处理，这是通过对策略和能力进行分组来调节的。
模块指南汽车软件工程
- Introduction: applications, computational models for vision, perception and prior knowledge, levels of vision, how humans see - Pixels and filters: digital cameras, image representations, noise, filters, edge detection - Regions of images and segmentation: segmentation, perceptual grouping, Gestalt theory, segmentation approaches, image compression - Feature detection: RANSAC, Hough transform, Harris corner detector - Object recognition: challenges, template matching, histograms, machine learning - Convolutional neural networks: neural networks, loss functions and optimization, backpropagation, convolutions and pooling, hyperparameters, AutoML, efficient training, selected architectures - Image sequence processing: motion, tracking image sequences, Kalman filter, correspondence problem, optical flow
培训数据科学和IA 2024-2026
- 讲座1（初学者）：数据库简介·什么是数据库，为什么我们使用它们？·数据库的类型（关系，NOSQL等）·公共关系数据库管理系统（RDBMS），例如mySQL - 第2期（初学者）：SQL·基础知识·SQL语法的基础知识：选择，从哪里，何处，订购，限制 - 使用一个表格 - 数据类型和无效数据操作·简单数据操纵：插入，更新，更新，更新，删除 - 删除 - 删除 - 删除 - 3（启动）（启动）和关系。 many-to-many relationships ·Foreign keys and primary keys — Lecture 4 (beginner): creating a SQL database ·Introduction to database creation ·Database design considerations ·Normalization, denormalization and trade-offs — Lecture 5 (advanced): advanced queries ·Aggregation and grouping: SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX, GROUP BY, HAVING ·Subqueries and nested queries ·Combining queries with联合，相交，除
编程文件2024-2026 -EFSA
echa，2008。信息要求和化学安全评估指南。R6章。 echa，芬兰赫尔辛基。 134pp。 echa，2013年。 对物质进行分组，并跨越方法读取部分1。 echa，芬兰赫尔辛基。 echa，2015年。 在评估框架中阅读，echa，赫尔辛基，芬兰。 OECD，2014年，关于测试与评估的系列第194号。 化学物质分组的指导。 第二版。 OECD，2007年。 指导文件（定量）结构活动关系（（（Q）SAR）模型）的验证文件。 OECD测试和评估编号系列 69.ENV/JM/MONO（2007）2。R6章。echa，芬兰赫尔辛基。134pp。echa，2013年。对物质进行分组，并跨越方法读取部分1。echa，芬兰赫尔辛基。echa，2015年。在评估框架中阅读，echa，赫尔辛基，芬兰。OECD，2014年，关于测试与评估的系列第194号。 化学物质分组的指导。 第二版。 OECD，2007年。 指导文件（定量）结构活动关系（（（Q）SAR）模型）的验证文件。 OECD测试和评估编号系列 69.ENV/JM/MONO（2007）2。OECD，2014年，关于测试与评估的系列第194号。化学物质分组的指导。第二版。OECD，2007年。 指导文件（定量）结构活动关系（（（Q）SAR）模型）的验证文件。 OECD测试和评估编号系列 69.ENV/JM/MONO（2007）2。OECD，2007年。指导文件（定量）结构活动关系（（（Q）SAR）模型）的验证文件。OECD测试和评估编号69.ENV/JM/MONO（2007）2。69.ENV/JM/MONO（2007）2。
![arXiv:2201.01471v3 [quant-ph] 2022 年 4 月 18 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\eaea73a6e5c64af89eddbca2c196025579a5c1fe.webp)
arXiv:2201.01471v3 [quant-ph] 2022 年 4 月 18 日
在量子计算机上获取可观测量的期望值是变分量子算法中的关键步骤。对于分子电子哈密顿量等复杂可观测量，一种常见的策略是将可观测量表示为可测片段的线性组合。这种方法的主要问题是需要大量测量才能准确估计可观测量的期望值。我们考虑了几种基于交换多量子比特泡利积分组的分割方案，目的是最小化测量次数。探索了三个主要方向：1) 使用贪婪方法对交换运算符进行分组，2) 涉及非局部幺正变换进行测量，3) 利用一些泡利积与几个可测组的兼容性。最后一个方向产生了一个通用框架，它不仅提供了对以前方法的改进，而且还将测量分组方法与阴影层析成像技术的最新进展联系起来。按照这个方向，我们开发了两种新的测量方案，与以前最先进的方法相比，将一组模型分子的测量次数减少了几倍。
自然视觉中局部平行性的神经相关性
人类观察者可以快速感知复杂的现实世界场景。将视觉元素分组为有意义的单元是此过程不可或缺的一部分。然而，到目前为止，感知分组的神经基础仅通过简单的实验室刺激进行研究。我们在此揭示了一种重要的感知分组线索——局部平行性的神经机制。使用一种新的图像可计算算法来检测线条画和照片中的局部对称性，我们操纵了现实世界场景的局部平行性内容。我们从 38 名人类观察者在观看操纵场景时通过功能性磁共振成像 (fMRI) 获得的大脑活动模式中解码了场景类别。与海马旁回 (PPA) 中的弱局部平行性相比，包含强局部平行性的场景的解码准确度明显更高，这表明平行性在场景感知中起着核心作用。为了研究平行信号的起源，我们对公共 BOLD5000 数据集进行了基于模型的 fMRI 分析，寻找激活时间过程与实验参与者观看的 4916 张照片的局部平行内容相匹配的体素。我们发现视觉区域 V1-4、PPA 和后压部皮质 (RSC) 中的平均局部对称性存在很强的关系。值得注意的是，与平行相关的信号首先在 V4 中达到峰值，表明 V4 是从视觉输入中提取平行的位点。我们得出结论，局部平行是一种感知分组线索，影响整个视觉层次的神经元活动，大概从 V4 开始。平行在 PPA 中场景类别的表示中起着关键作用。
数据检索和演示：要考虑
虽然MedDra等高度颗粒状的术语减少了在数据输入时对解释的需求，但它影响了数据检索，分类和表现的过程，这是支持药物开发，药物保护和风险管理所必需的。MEDDRA的层次结构通过提供分组术语（高级项[HLTS]和高级组项[HLGTS]）来促进数据检索，从而汇总了用于编码为更广泛的医疗类别的非常具体的术语。MedDra的多轴性（将PT分配给多个系统器官类[SOC]）可以通过主要和次要路径在数据检索中灵活。分组术语和多轴性允许采用合理的数据检索方法，但Meddra的复杂性需要指导以优化结果。