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S23-F23 部门学习空间占用图表工作文档.xlsx
Baker Hall BH 136E 中央 URO 会议室 灵活 10 Baker Hall BH 140A 中央 URO 计算机实验室 灵活 41 Baker Hall BH 140B 中央 URO 计算机实验室 灵活 46 Baker Hall BH 145C DC 哲学会议室 灵活 15 Baker Hall BH 150 DC 哲学会议室 灵活 15 Baker Hall BH 154A 中央 URO 会议室 灵活 10 Baker Hall BH 232M DC 统计教室 灵活 20 Baker Hall BH 235A 中央 URO 教室 灵活 35 Baker Hall BH 235B 中央 URO 教室 灵活 32 Baker Hall BH 237B 中央 URO 教室 灵活 35 Baker Hall BH 246A DC 历史会议室 灵活 23 Baker Hall BH 267 DC 英语会议室 固定 10 Baker Hall BH 255A 中央 URO 教室 灵活 29 Baker Hall BH 255B DC 英语教室 灵活 18 Baker Hall BH 329G DC PSY 会议室 灵活 11 Baker Hall BH 332P DC 计算机实验室 固定 28 Baker Hall BH 336A DC 教室 灵活 13
国防部空间占用指南... - DTIC
参考 (b) 规定了所有联邦机构在空间分配和使用方面的一般政策和指导方针。经总务管理局公共建筑服务处处长的同意，以下空间限额将用作国防部国家首都地区占用指南，代替空间表。参考 (b) 中显示的限额。
Occgen：自动驾驶的生成多模式3D占用预测
摘要。现有的3D语义占用预测方法典型地将任务视为一个单发的3D体素分割问题，在输入和占用图之间的单步映射上进行了限制，这限制了它们完善和完成本地区域的能力。在本文中，我们引入了Occgen，这是3D语义占用预测的简单而强大的生成感知模型。Occgen采用了“噪声到占用”生成范式，通过预测和消除随机高斯分布来逐渐推断和完善占用图。OCCGEN由两个主要组成部分组成：一个能够处理多模式输入的条件编码器，以及一种采用多模式特征作为条件的逐步改进解码器。对这种生成管道的关键见解是，扩散的deoising过程自然能够对密集的3D杯映射的粗到细化进行建模，从而产生更详细的预测。对几个占用基准的广泛实验证明了与最新方法相比，该方法的有效实验。例如，OCCGEN在Muli-Modal，仅LIDAR-仅和仅相机设置下的Nuscenes-cupancy数据集中相对将MIOU提高9.5％，6.3％和13.3％。此外，作为一种生成感知模型，Occgen表现出鉴别模型无法实现的理想特性，例如在其多步预测并提供不确定性估计的情况下。
occworld：学习一个自主驾驶的3D占用世界模型
摘要。了解3D场景如何发展对于在自动驾驶中做出决策至关重要。大多数现有方法通过预测对象框的运动来实现这一目标，该对象框的运动无法捕获更细粒度的场景信息。在本文中，我们探讨了在3D占用空间中学习世界模型OCCWorld的新框架，以同时预测自我汽车的运动和周围场景的演变。，我们建议学习基于3D占用率的世界模型，而不是3D边界框和分割图，原因有三个：1）表现力。3D占用可以描述场景的更细粒度的3D结构； 2）效率。3D占用率更为经济（例如，从稀疏发光点点）。3）差异。3D占用率可以适应视力和激光雷达。为了促进世界发展的建模，我们在3D占用率上学习了基于重建的场景令牌，以获得离散的场景令牌
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。
不同自闭症谱系亚型的大脑耦合模式的独特占有率
LEiDA 的独特功能在于它能够捕捉瞬时耦合模式，这些模式是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于驻波模式的矢量，表示一些大脑区域相位共变而其他大脑区域相位反变的配置。通过根据特定时间间隔内发生的概率来描述这些模式，LEiDA 提供了一种统计上稳健的方法来比较不同条件、群体和个体之间的大脑动态（Cabral 等人，2017 年）。这种敏感性使 LEiDA 成为识别潜在神经标记（可测量且无偏的大脑动态特征）的宝贵工具。此类生物标记有望改善诊断、监测治疗结果（治疗诊断）和预测认知功能。
通过空间变化系数占用模型对复杂的物种环境关系进行建模
Occupancy models are frequently used by ecologists to quantify spatial variation in species distributions while accounting for observational biases in the collection of detection-nondetectiondata.However,thecommonassumptionthatasinglesetofregres- sion coefficients can adequately explain species-environment relationships is often unre- alistic, especially across large spatial domains.在这里，我们开发了单物种（即单品）和多种物种（即多变量）空间变化的系数（SVC），以解释空间变化的物种环境关系。我们在层次的贝叶斯框架中采用最近的邻居高斯流程和pólya-gamma数据增强，以产生计算清晰的Gibbs采样器，我们在Spoccupancy R软件包中实现了这些样本。对于多种物种模型，我们使用缩小空间因子维度对具有大量物种（例如，> 10）的有效模型数据集。分层贝叶斯框架很容易使SVC的后验预测图产生，并具有完全传播的不确定性。我们应用我们的SVC模型来量化最大繁殖季节温度与全美21种草地鸟类物种的发生概率之间的关系。共同建模物种通常优于单物种模型，这均显示出与最高温度的物种发生关系的显着空间变异性。在线提供了本文的补充材料。我们的模型与使用大规模监测计划中的检测非探测数据量化物种环境关系特别重要，这些数据越来越普遍回答有关野生生物对全球变化的宏观生态问题的回答。
R-3/R-4 占用电池储能系统 OTC 许可证申请
• 发送电子邮件至 pfd.applications@phoenix.gov（请勿通过电子邮件发送信用卡信息，因为消防部门工作人员将在审核申请后与您联系以进行付款） • 工作日上午 8 点至下午 4 点亲自提交至以下地址 • 邮寄至以下地址（您可以附上信用卡授权表）o 消防部门 150 S. 12th Street Phoenix, Arizona 85034 • 传真至 602-495-7429（您可以附上信用卡授权表）
使用基于位置的地图数据对商业建筑占用模式进行概率建模：预印本
考虑占用模式对于模拟建筑物的能源使用至关重要。当前的能源模型使用的输入将实际的占用多样性简化为静态的占用模式，无法表示建筑物之间和不同地点之间占用模式的众多变化。最近，从计量电力消耗数据推断占用时间表被用于模拟商业建筑的占用情况。然而，从计量数据到占用时间表的转换需要许多可能无法捕捉现实的假设，而且该过程受到来自先进计量基础设施的数据可用性的阻碍。随着信息技术的发展，占用建模不应局限于传统方法。社交网络和具有实时用户反馈的位置服务的普及，通过地图应用程序编程接口 (API)（如 Google 地图、SafeGraph、Mapbox、Foursquare 等）提供了可公开访问的数据。本文提出了一个自动化框架，用于使用此类 API 来校准商业区建筑的能源模型，以对参数占用模式进行建模。此过程包括三个主要步骤：数据提取和处理、参数计划生成和计划集成。我们在各个地区演示了此框架，在这些地区，我们使用地图 API 为运营和电动汽车充电事件生成更准确的行为模式。我们使用这些模式来确定关键社会人口和空间参数之间的能源使用差异。所提出的方法具有全球应用的潜力。用户可以利用此框架提取所选感兴趣位置的数据，从而为不同地区的商业设施创建更现实的行为模式。