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学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
国际法中的自决和主权
18人民共和国和英国英国和北爱尔兰，“英国英国政府和北爱尔兰政府的联合宣言以及中华人民共和国政府在香港问题上”，UNTS 1399（1985）（1985）：33-61：33-61，第3（2）条（2）和3（3）。
基于点云断层扫描
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
几内亚湾的 CORYMBE 行动
自1990年以来，作为CORYMBE行动的一部分，一两艘法国舰艇被准永久地部署在几内亚湾。通过加强沿海海军的能力，法国正在参与雅温得进程中建立的安全架构的建设。 CORYMBE 行动通过参与驻地部队实施的海上作战合作部分，完善了法国在西非的体系。此外，此次部署符合欧盟支持的协调海上存在理念。
用于拓扑的自监督边缘检测重建...
许多基于机器学习的轴突追踪方法依赖于带有分割标签的图像数据集。这需要领域专家的手动注释，这需要大量劳动力，并且不适用于以细胞或亚细胞分辨率对半球或整个脑组织进行大规模脑映射。此外，保留轴突结构拓扑对于理解神经连接和大脑功能至关重要。自监督学习 (SSL) 是一种机器学习框架，允许模型在未注释的数据上学习辅助任务，以帮助完成监督目标任务。在这项工作中，我们提出了一种新颖的 SSL 辅助任务，即为面向拓扑的轴突分割和中心线检测的目标任务重建边缘检测器。我们使用小鼠大脑数据集对三个不同的 SSL 任务进行了 3D U-Nets 预训练：我们提出的任务、预测排列切片的顺序和玩魔方。然后，我们在不同的小鼠大脑数据集上评估了这些 U-Nets 和基线模型。在所有实验中，针对我们提出的任务进行预训练的 U-Net 分别将基线的分割、拓扑保留和中心线检测提高了 5.03%、4.65% 和 5.41%。相比之下，切片排列和魔方预训练的 U-Net 并没有比基线有持续的改进。
国会记录 - 参议员 AlfE。
请愿书和纪念书。副总统提交了伊利诺伊州立法机构通过的一项联合决议，该决议提交给司法委员会并下令印在记录中，内容如下：众议院联合决议 9. 伊利诺伊州众议院 (参议院同意) 的决议，根据美国宪法第五条的规定，特此向美国国会提出申请，要求召开一次会议，提议对美国宪法进行修正，赋予美国国会以下权力：美国国会应有权通过适当的立法，在全美范围内防止和打破垄断。
科里·坎宁安（Corey Cunningham），代表Kodi Gaines，A Minor诉Baltimore County，Maryland等。 ，第9期，9月学期，2023年。
。” Mathews诉Eldridge，424 U.S. 319，332（1976）“程序的正当程序可确保个人不受政府对其自由和财产利益的剥夺，要求诉讼人收到通知和审理的机会'” Johnson诉Md。健康，470 MD。648，686（2020）（引用Pickett诉Sears，Roebuck＆Co。，365 MD。67，81（2001））。实质性正当程序是指“有一定的自由是受到适当程序条款（第24条和美国宪法的适当程序条款）保护的原则，无论提供的程序如何，除非这些程序提供的程序如何，除非这些限制是为了满足重要的政府利益而定制的。” ID。（原始更改）（引用Allmondv。Dep'sof Health＆Mental Hegiene，448 Md。592，609-10（2016））。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
GMO-2002.pdf - 退伍军人福利部
第 1 章 总则 介绍 1. 本指南中的说明旨在为医务官和医务委员会提供指导，使他们能够根据现行规则，以适当的角度处理残疾和特殊家庭抚恤金的权利问题，并旨在促进他们有效履行职责。 2. 如果武装部队人员的致残或死亡被认定为由服务导致或因服务加重，则根据现行规定，武装部队人员及其家属可分别获得残疾和特殊家庭抚恤金，但就残疾抚恤金而言，除伤残案件外，残疾程度必须达到百分之二十或以上。 3. 养老金审批机构是印度政府或其代表，位于阿拉哈巴德的 CDA（养老金）。印度政府已授权 CDA（养老金）处理以下类型的案件：- (a) 海军和空军中的 JCO、OR 及其同等职位： (i) 残疾抚恤金的初始权利。 (ii) 残疾抚恤金索赔的重新评估。 (iii) 因在职期间或退役后死亡而产生的特殊家庭抚恤金索赔。 (iv) 根据 AI 95/62 的规定，在释放/转移到养老机构时被认定为低健康水平的人员的残疾抚恤金索赔。 (b) 官员：残疾抚恤金索赔的重新评估。