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一个航天器数据集用于检测，分割和零件识别
现代生活的几乎所有方面都取决于太空技术。多亏了计算机视频的一般和深度学习技术的巨大进步，几十年来，全世界都见证了将深度学习的发展用于解决太空问题的问题，例如自动驾驶机器人，诸如示踪剂，类似昆虫的机器人，类似昆虫的机器人和SpaceCraft的健康监测。这些只是一些在深度学习的帮助下具有高级空间行业的重要例子。但是，深度学习模型的成功需要大量的培训数据才能具有不错的性能，而另一方面，用于培训深度学习模型的公开空间数据集非常有限。当前没有用于基于太空的对象检测或实例分割的公共数据集，部分原因是手动注释对象分割掩码非常耗时，因为它们需要像素级标签，更不用说从空间获取图像的挑战了。在本文中，我们的目标是通过释放数据集以进行航天器检测，实例分割和零件识别来填补这一差距。这项工作的主要贡献是使用太空设置和卫星的图像开发数据集，并具有丰富的注释，包括绑定的航天器和口罩的框架盒对物体部分的水平，这些盒子是通过自动程序和手动努力的混合而获得的。我们还提供了对象检测和Intance Sementation的最新方法作为数据集的基准。可以在https://github.com/yurushia1998/satellitedataset上找到下载建议数据集的链接。
通过强化学习学习像人类专家一样的平面图
摘要 - 深处增强学习（RL）已经获得了自动在现代芯片设计中生成位置的人口。但是，这些RL模型产生的平面图的视觉样式与手动布局的样式大不相同，因为RL垫片通常只采用诸如Wirelength和Routing Expestion之类的指标作为增强学习的奖励，而忽略了人类专家的复杂且细腻的布局经验。在本文中，我们提出了一个安置得分手，以评估布局的质量，并将异常检测应用于地板计划。此外，我们将该得分手的输出添加为加强安置过程的奖励的一部分。ISPD 2005基准的实验结果表明，我们提出的放置质量得分手可以根据人类工艺风格有效地评估布局，并且将此得分手添加到增强式学习奖励中，有助于与以前的电路设计相比，用更短的线长度生成较短的线长度。索引术语 - 地板，加固倾斜，异常检测，放置得分手
诺亚控股有限公司 - AnnualReports.com
这些前瞻性陈述是合理的，但我们的预期后来可能会被发现是不正确的。我们的实际结果可能与我们的预期存在重大差异。本年度报告的其他部分包括可能对我们的业务和财务业绩产生不利影响的其他因素。此外，我们处于不断变化的环境中。新的风险因素和不确定性不时出现，我们的管理层不可能预测所有风险因素和不确定性，我们也无法评估所有因素对我们业务的影响，或任何因素或因素组合可能导致实际结果与任何前瞻性陈述中的结果存在重大差异的程度。您应该仔细阅读本年度报告和我们在此处引用的文件，并理解我们的实际未来结果可能与我们的预期存在重大差异或更糟。我们通过这些警告声明来限制我们所有的前瞻性陈述。
巴布亚新几内亚巡逻报告
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迈向电子竞技运动员的创新训练方法
如今，电子竞技现象无处不在。国际锦标赛和参赛选手让数百万观众激动不已，他们观看电子竞技运动员和他们的团队努力提高水平并超越彼此。为了达到必要的认知和身体最佳状态，并抵消因在电脑或游戏机前训练数小时而导致的一般健康问题，电子竞技运动员需要最佳的认知、身体和心理训练。然而，在电子竞技特定的健康管理方面存在差距，包括预防健康问题和训练这些功能。为了对这一主题做出贡献，我们在本篇小评论中介绍了基于跨学科研究结果的可能途径，为认知、身体和精神更健康、更强大的电子竞技运动员提供整体训练方法。我们讨论了运动游戏作为一种激励和有前途的电子竞技运动员补充训练方法，它同时在有吸引力的游戏环境中结合了身体和认知刺激和挑战。此外，我们提出运动游戏是创新的全身电子竞技锦标赛革命。总而言之，运动游戏为（物理）电子竞技带来了新的方法，这反过来又在不断发展的电子竞技研究和开发社区中引发了新的话题。
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
职位摘要职位：研究官（第1个职位）报告：项目负责人工作站：IFAKARA申请：2024年1月16日
职责和责任●参加中级护理部门（IMC）和心脏和肺诊所的患者。●在Kilombero进行社区外展活动。●参加医院，药房和健康中心一级的项目活动。●参加一般人群和医疗保健●工人的培训和教育计划。●支持团队将项目整合到现有的政府NCD护理策略中。●每天为IMC，心脏和肺诊所和项目中患者的临床和研究活动进行随访。●根据事工和医院指南确保患者管理。●确保与团队和参与的专家进行良好的沟通，并保持NCD患者的高级跨学科护理标准。●执行主管分配的任何其他相关职责。
20100030351.pdf - NASA 技术报告服务器
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印度体育政策：中央和州政府
单元III：生态系统：生态系统的概念，生态系统，生产者，消费者和分解商的结构和功能；非生物因素；食物链和网络；生态金字塔；能量流。污染定义，原因，效果和管理策略（i）空气污染，（ii）水污染，（ii）土壤污染，（iv）噪声污染，（v）热污染，（vi）核危害。固体废物管理 - 城市和工业废物的原因，效果和管理策略。
2015 年《现代奴隶制法案》要求某些大型组织每年发布一份声明，说明其在每个相关财政年度的努力，以
我们业务中发现的高风险领域 虽然现代奴隶制在所有国家都存在，但我们会考虑与现代奴隶制相关的特定地区风险，例如，移民工人人口众多、就业和劳动法执法较弱或现代奴隶制盛行的国家。我们了解，我们供应链中的国家可能存在更高的现代奴隶制风险，需要与我们的供应商和业务合作伙伴进行额外的尽职调查和合作。我们还了解并认识到，虽然现代奴隶制在任何人群中都存在，但有些群体比其他群体更容易受到伤害，包括：外国移民工人；合同工、代理工和临时工；难民、寻求庇护者、少数民族和宗教少数群体以及青年或学生工人。我们的供应链仍然是业务中风险最高的领域，因此我们继续确保采取相关措施减轻风险，并遵循上述做法，以消除与不合乎道德的供应商合作的可能性。通过确保我们的供应商签署《HMSHost 供应商行为准则》来管理这一风险。我们的承诺 公司和 Avolta 集团为在整个业务范围内预防现代奴隶制方面取得的进展感到自豪。但是，我们知道还有更多进展需要取得，Avolta 集团和公司正在努力实现这一目标。 我们采取的措施的有效性以及我们如何衡量这些措施 我们仍然致力于定期审查我们的政策和做法，如果这些政策和做法没有被证明是有效的，我们将做出任何必要的改变。我们继续能够通过与供应商的书面协议清楚地记录我们的合规性。 2023 年，公司尚未获悉其业务或供应链中存在或以前发生过人口贩运或现代奴隶制的情况。我们没有正式的 KPI 来监控我们的进展，但未来公司将考虑如何有意义地衡量其在监控和防止现代奴隶制和人口贩运方面取得的进展。