XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempseudo
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。
快原子轰击（FAB）
一些样品，如强酸（强磺酸）将产生–ve 离子光谱比 FAB 中的 +ve 离子光谱更好（此处为伪分子离子是去质子化物质 [M 分子离子是去质子化物质 [MH] H] --
在弱半监督的3D对象检测
训练高准确的3D检测器需要使用7个自由度的大规模3D注释，这是既易于且耗时的。因此，提出了点符号的形式，为3D检测中的实践应用提供了重要的前景，这不仅更容易且价格便宜，而且为对象定位提供了强大的空间信息。在本文中，我们从经验中发现，仅适应其3D形式并非遇到两个主要的瓶颈是不算气的：1）它未能在模型中编码强3D，而2）它由于极端的Spars sparsity而产生了低质量的pseudo pseudo Labels。为了克服这些挑战，我们引入了Point-Detr3D，这是一个弱小的半监督3D检测的教师学生框架，旨在在限制的实例注释预算中充分利用点的监督。与点 - dive不同，该点仅通过点编码器编码3D位置信息，我们提出了一个显式的位置查询初始化策略，以增强先验性。考虑到教师模型产生的遥远区域的伪标签质量低时，我们通过通过新型的跨模式可变形ROI融合（D-ROI）结合了密集的图像数据来增强探测器的感知。此外，提出了一种创新的点指导的自我监督学习技术，即使在学生模型中，也可以完全利用点的先验。与代表性的Nuscenes数据集进行了广泛的实验，证明了我们的观点 - DETR3D与前所未有的作品相比获得了显着改善。值得注意的是，只有5％的标记数据，Point-detr3d的完全超级可见的对应物的性能超过90％。
国际高级心理学概要...
研究表明，环境对诊断过程有重大影响，在医院环境中，工作人员无法区分精神错乱者和精神健康者。记笔记等行为被解释为精神错乱，并强化了对假病人的诊断。罗森汉认为，这一点，以及假病人观察笔记中的重要例子，表明个人的行为是通过精神分裂症诊断的环境和背景来解释的。如果一个人被认为是理智的，那么“写作行为”很可能被赋予不同的含义。
使用修剪的物理感知神经网络增强配电系统状态估计：预印本
数据或通过插值观察到的测量数据来计算。在配电系统中，伪测量可以从智能电表数据、基于光伏 (PV) 辐照度或风速预测模型的分布式能源发电中获得。在 [4] 中，研究了一种基于博弈论的数据驱动技术，目的是在配电系统状态估计 (DSSE) 中生成伪测量。开发了并行机器学习模型来学习负载模式，然后生成准确的有功功率伪测量。出于同一目的，在 [5] 中，实现了一种基于频率的聚类算法，该算法确定负载模式并估算每日能耗。另一方面，使用概率数据驱动方法为未测量的 PV 系统生成时间序列伪测量 [6]。除了利用来自丰富数据的伪测量来改进电网监控之外，配电系统运营商 (DSO) 还将受益于能够以有限的传感预测系统状态的方法。[7]–[10] 提出了一种结合预测和状态估计模型的估计方法。这些方法提出了数据驱动模型，这些模型依赖于最小均方估计和贝叶斯估计。优点是这些方法不需要可观测性或冗余测量。最近，[10] 中的作者提出了一种基于深度学习的贝叶斯状态估计方法，用于不可观测的配电网。数据驱动技术为提高配电系统中的电网可观测性提供了一种非常有前途的解决方案。受这些方法的启发，我们提出了一种具有有限感知的数据驱动状态估计来解决 DSO 面临的问题。在 [11] 中，提出了一种称为物理感知神经网络 (PAWNN) 模型的方法。其思想是将配电系统的物理连接嵌入神经网络模型中；然而，模型中连续层之间的连接保持不变，这可能导致不必要的连接。为此，本文提出了修剪的物理感知神经网络 (P2N2)。图 1 显示了所提出方法的图形摘要。首先，使用设置 Monte Carlo 模拟
source-free-domain-adaptive-fundus-image-segmentation- ...
摘要。本文研究了无源域的自适应基础分段，旨在使用未标记的图像将经过预告片的眼底分割模型调整为目标域。这是一项具有挑战性的任务，因为仅使用未标记数据调整模型是高度风险的。大多数现有方法主要是通过设计技术来仔细生成模型预测的伪标签并使用伪标签来训练模型来解决此任务。在经常获得正适应作用的同时，这些方法与两个主要问题有关。首先，它们往往相当不稳定 - 不正确的伪标签突然出现可能会对模型产生灾难性影响。第二，他们无法考虑前景（例如，杯子）区域通常很小的眼底图像的严重阶级失衡。本文旨在通过提出级别平衡的平均教师（CBMT）模型来解决这两个问题。CBMT通过提出一个弱小的卑鄙的教师学习计划来解决不稳定的问题，在该计划中，只有教师模型才能从弱增强的图像中生成伪标签，以训练学生模型以强烈的增强图像作为输入。教师被更新为训练有素的学生的平均值，这可能很吵。这阻止了教师模型突然受到伪标签的突然影响。对于类不平衡问题，CBMT提出了一种新型的损失校准方法，以根据全球统计数据突出前景类别。实验表明，CBMT很好地解决了这两个问题，并且在多个基准测试中的现有方法优于现有方法。
FIPS 140-2非专有安全政策Hewlett Packard ...
首字母缩写术语 Electromagnetic Interference FCC Federal Communications Commission FIPS Federal Information Processing Standard GPC General Purpose Computer GUI Graphical User Interface HMAC (Keyed-) Hash Message Authentication Code KAT Known Answer Test MAC Message Authentication Code MD Message Digest NIST National Institute of Standards and Technology OS Operating System PKCS Public-Key Cryptography Standards PRNG Pseudo Random Number Generator PSS Probabilistic Signature Scheme RNG Random Number Generator RSA Rivest，Shamir和Adleman Sha安全哈希算法SSL安全套接字层Triple-DES TRIPLIPLE-DES三数据加密算法TLS传输层安全USB通用串行总线