申请表的页面应下载,并且可以保留相同的打印输出以供将来参考。仅在候选人成功付款后才能生成在线申请表的确认页面。如果确认页面是在支付规定费用后未生成的,则候选人应接触有关银行/付款网关集成商(在信息公告的附录中给出的求助热线编号和电子邮件),以确保成功付款。以上,如果未在门户网站上反映成功的交易,则意味着交易未完成,候选人可以第二次支付并确保确保状态。但是,在NTA的费用和解后,将退还NTA从NTA获得的任何重复付款(在同一付款模式下,在收到重复付款的相同付款模式下)。6。信息,例如候选人的姓名,联系方式 /地址,类别,PWD状态,教育< / div>
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计(MDE)很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁,因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域,但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制,我们提出了3D深度傻瓜(3d 2傻瓜),这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化,以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型,并在恶劣天气条件(例如雨水和雾)中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能,包括车辆,MDE Mod-els,天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明,我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督,同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步,现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时,该数据需要转换为有价值的信息,已证明是有益的。这个研究主题“大数据,机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章,这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能,大数据,特征优化,作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中,三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域,重点是三个相互联系的主题:植物疾病检测和作物健康监测的进步,在精确农业中的人工智能(AI)和机器学习(ML)的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域,由于开创性的研究努力,植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统,利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络(Inception Net),其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能,超过现有方法,并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。
自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时,人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估,但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题,例如抑郁或焦虑。然而,还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中,我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入,从而导致潜在的局限性,例如,深度有限的视野和义务。解决这些问题,添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而,现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点:1)重新训练的多视图注释,这些注释是备用的。2)在测试过程中,如果相机参数/布局与训练中使用的相同,则模型将变为inpapplicable。在本文中,我们提出了一种新颖的单算观看改编(S2DHAND)解决方案,该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比,1)我们的适应过程是无监督的,消除了对多视图注释的需求。2)此外,我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对,从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说,S2DHAND建立在某些立体声约束上,包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记,从而允许可靠的适应性。评估结果表明,在内部和跨数据库设置下,S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现,并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面:https://github.com/ut-vision/s2dhand。
摘要行业5.0的出现为制造业提供了新的观点,目的是使可持续,以人为中心和弹性的方法融合。供应链通过将供应商与客户联系并提供增值产品和服务来实现这些目标,在实现这些目标中发挥了至关重要的作用。,尽管兴趣越来越大,但对制造业范式转变的考虑仍然是无定形的。为了解决这一差距,本文介绍了对103个研究文章的系统文献回顾,该文章的初始语料库为8,079,并提出了制造业中供应链5.0的概念框架。该框架是在文献的主题上划分的,包括过渡的驱动因素,对制造供应链,Chal Lenges和结果的影响。这项研究为寻求研究行业5.0供应链的含义的研究人员,从业者和政策制定者提供了宝贵的见解,突出了其在增强可持续性,社会福祉和经济增长方面的潜力。此外,拟议中的Coneptual框架和研究机会旨在指导围绕此新兴主题的未来研究和实际应用。
1参见Constellation Mystic Power,LLC,授予豁免请求的命令,182 FERC¶61,181(2023)(授予豁免请求以延长协议中的截止日期)。
运用数学游戏应用进行数字化游戏化学习对四年级学生计算能力的影响 刘濝濢 -Bei LIU a* , Alex Wing Cheung TSE b* 香港大学教育学院,香港 a* u3598295@connect.hku.hk; b* awctse@hku.hk 摘要:计算能力是小学数学学习中必不可少的素质,事实证明,通过游戏化应用进行学习可以提高学生的数学学习成绩,从而有利于发展他们的计算能力。计算能力是数学核心技能之一,可以通过不断的计算练习来提高。然而,目前关于在小学使用运用数学游戏应用进行数字化游戏化学习 (DGBL) 对发展学生计算能力的影响的研究还很少。因此,本项准实验研究共有78名学生参与,旨在评估通过iPad进行DGBL与数学游戏应用“口算英雄”对中国大陆一所主流学校四年级学生计算能力的可能影响。实验班将数学游戏应用融入为期四周的课堂活动中,实验组和对照组均采用标准化计算能力测试:Abilita diCalcoloz计算能力-记忆与训练第6-11组(Cornoldi等,2002)进行前测和后测。采用方差分析的数据分析结果显示,在数学课堂上使用iPad上的数学游戏应用学习时,学生的计算能力存在显著差异,四年级实验组(n=40)与对照组(n=38)的整体计算能力存在显著差异。换句话说,我们发现,在使用数学游戏应用进行计算练习后,学生更有可能获得更好的计算能力,尤其体现在计算速度更快、错误率更低方面。然而,在数值知识方面没有显著差异,使用这种数学游戏应用程序学习可能不会导致获得更多的数学知识。这项研究为小学数学教育者和教师提供了一个现实的视角来了解使用数学游戏应用程序学习的潜力:它可以成为提高四年级学生计算能力的有效工具。该项目的第二阶段是探索研究结果背后的原因,揭示使用数学游戏应用程序进行 DGBL 的可能因素,这些因素可能会促进计算能力的某些方面。提出了将 DGBL 融入小学数学课堂的进一步建议。关键词:基于数字游戏的学习、计算能力、数学游戏 1。引言:学生的计算能力是指理解数字之间规律和相对量,并以更灵活的方式进行数字运算(加、减、乘、除)的能力(Feigenson 等,2004;Tall 和 Dehaene,1998)。计算能力对于小学阶段的数学成绩至关重要(Cowan 等,2011)。与不同领先国家的小学数学课程类似,根据中国大陆最新的课程标准,四年级学生必须掌握四种运算(加、减、乘、除),并且需要不断练习计算能力以找到更简单的解决方案(中华人民共和国教育部,2022)。学生的表现和
大脑。 人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN:2067-3957 | P-SISSN:2068-0473涵盖:Web of Science(ESCI); ebsco; Jerih Plus(hkdir.no); indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct;世界猫; Crossref; Peeref;知识桥(Mostwiedzy.pl); abcdindex.com;编辑; Ingenta Connect出版物; oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户; FID移动;高级科学指数(欧洲科学评估中心,neredataltics.org); ivysci; exaly.com;期刊选择器工具(letpub.com); citefactor.org;胖子! ; ZDB目录;目录sudoc(abes.fr); Openalex; wikidata; ISSN门户;社交KVK-Volltitel(kit.edu)2025,第16卷,第1期,第10-21页。 提交:2024年1月2日|接受出版:2025年1月25日大脑。人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN:2067-3957 | P-SISSN:2068-0473涵盖:Web of Science(ESCI); ebsco; Jerih Plus(hkdir.no); indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct;世界猫; Crossref; Peeref;知识桥(Mostwiedzy.pl); abcdindex.com;编辑; Ingenta Connect出版物; oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户; FID移动;高级科学指数(欧洲科学评估中心,neredataltics.org); ivysci; exaly.com;期刊选择器工具(letpub.com); citefactor.org;胖子!; ZDB目录;目录sudoc(abes.fr); Openalex; wikidata; ISSN门户;社交KVK-Volltitel(kit.edu)2025,第16卷,第1期,第10-21页。提交:2024年1月2日|接受出版:2025年1月25日