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Methods: This paper aims at the problem of target detection of Yunnan Xiaomila under complex background environment, in order to reduce the impact caused by the small color gradient changes between xiaomila and background and the unclear feature information, an improved PAE-YOLO model is proposed, which combines the EMA attention mechanism and DCNv3 deformable convolution is integrated into the YOLOv8 model, which improves the model ' s feature extraction capability and小米在复杂环境中的推理速度,并实现了轻巧的模型。首先,EMA注意机制与Yolov8网络中的C2F模块结合使用。C2F模块可以很好地从输入图像中提取本地特征,而EMA注意机制可以控制全局关系。两者相互补充,从而增强了模型的表达能力;同时,在骨干网络和头网络中,引入了DCNV3卷积模块,该模块可以根据输入特征映射自适应地调整采样位置,从而有助于针对不同尺度和轻量级网络的目标目标更强的功能捕获功能。它还使用深度摄像头来估计小米的姿势,同时分析和优化不同的遮挡情况。通过消融实验,模型比较实验和态度估计实验验证了所提出的方法的有效性。
尽管疫苗接种率较低、存在未接种疫苗的儿童,且法定的宗教信仰豁免接种疫苗,但康涅狄格州过去 60 年里从未发生过流行病或较小规模的疾病爆发。康涅狄格州目前也没有发生过这样的流行病或爆发。如果康涅狄格州有一天面临这样的危机,卫生部的协议将防止传染。目前,45 个州保持宗教豁免,许多州也有哲学豁免。康涅狄格州的疫苗接种率总体保持在 96% 左右,非常高。没有科学证据表明未接种疫苗的健康儿童会传播他们没有的疾病。https://physiciansforinformedconsent.org/immunocompromised-schoolchildren/ 因此,不存在违反第一修正案宗教自由的令人信服的理由,将数千名康涅狄格州儿童与学校和社区隔离开来。
拜登总统的计划是给大型技术的大礼物。过去几年明确表明,大型科技公司已经从事看门人行为的歧视模式 - 从审查言论自由到冻结付款帐户到关闭竞争对手的产品。,大型科技公司一直是“网络中立”规则最长,最深入的支持者。为什么?因为这些规则在豁免Big Tech的商业模式的同时严重规范了竞争对手。FCC的方法完全是向后倒退的。的确,在司法部努力使一些大型科技公司负责的那一刻,FCC正在努力通过Title II向那些同一公司扩展新的保护。
摘要:该路线图回顾了新的,高度的跨学科研究领域,研究了暴露于辐射的冷凝物质系统的行为。评论重点介绍了该领域的最新进展,并为未来十年的领域开发提供了路线图。暴露于辐射的凝结物质系统可以是无机,有机物,有限或无限的,由不同的分子物种或材料组成,存在于不同的阶段,并且在不同的热力学条件下运行。与辐照系统行为相关的许多关键现象非常相似,并且可以根据相同的基本理论原理和计算方法来理解。这种现象的多尺度需要定量描述在不同的空间和时间尺度上发生的辐射诱导的效应,从原子到宏观到宏观,以及此类描述之间的链接。效果的多尺度及其在不同起源系统中表现的相似性必然将不同的学科融合在一起,例如物理,化学,生物学,材料科学,纳米科学和生物医学研究,证明了它们之间的众多互联链接和共同点。该研究领域与许多新颖和新兴技术和医疗应用高度相关。
a)在Swayne Road沿线的住宅物业没有声学评估。Swayne Road需要进行两次潜在的道路升级,这是一个较小的通道链接,可确保重型车辆不能使用道路和部分农村工业道路升级,这将允许轻型和中型重型车辆。这表明Swayne Road沿线的特性将看到交通动向的增加并经历不利的噪声效应。此外,AEE第5.3节概述了PC14在Swayne Road沿线噪声水平的规则。但是,作为PC14的一部分,没有提供噪声规则。此外,没有考虑与新服务,公用事业和公路开发的潜在噪音,振动和交通效应,从而允许土地开发。由于现场的大小和构造的阶段,预计这些构造效应的持续时间相对较长。值得注意的是,要为土地提供服务,还需要获得进一步的同意,但是PC14应为后续资源同意申请设定明确的期望。
CAPEX Capital Expenditure CBO Community Based Organisations CIDP County Integrated Development Plan dB Decibels EA Environmental Audit ECDE Early Childhood Development Education EHS Environmental Health and Safety EMCA Environmental Management and Coordination Act EPRA Energy and Petroleum Regulation Authority ERP Emergency Response Plan ESD Environmentally Sustainable Design ESIA Environmental and Social Impact Assessment ESIA Environmental and Social Impact Assessment ESMMP Environmental and Social Management and Monitoring Plan GDP Gross Domestic Product GPS Global Positioning System ICT Information Communication Technology KEBS Kenya Bureau of Standards KeNHA Kenya National Highways Authority KNBS Kenya National Bureau of Statistics KPLC Kenya Power and Lighting Company KURA Kenya Urban Road Authority NCA National Construction Authority NEC National Environmental Council NEMA National Environment Management Authority NGO Non-Governmental Organization OSH Occupational Safety and Health PPE Personal Protective Equipment PVT Photovoltaic TCML Tata Chemical Magadi有限的参考条款WRA水资源管理局
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法,例如大型语言模型 (LLM),在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此,人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战,重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势,但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制,我们引入了一个框架,用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法,当链接到大量通用 KG 时,适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强,Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中,从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现,这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。