XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemyn
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
a-synergetic-educator_dual-cocus-arearning- ...
1。参与者将确定从发展的角度与教育者合作的线索。2。参与者将认识到某些教育者反应的动态，同时也认识到每个发展阶段的好处和挑战。3。参与者将学会将行为视为监管需求的线索。4。参与者将学习如何支持成长中的学生的宽容窗口，更有效地重新布线，并重新模仿神经系统以支持学习和成长。5。参与者将采用在整个上学期间为学生和成人提供一定剂量的法规的方法。6。参与者将把知识转化为创建支持学生自我意识和自我反思的环境，从而导致发现自己的监管需求，同时也支持成年人的监管需求。7。参与者将探讨如何从系统和分层的角度将这些方法纳入这些方法。8。参与者将学习在失调的时刻进行调节，从而帮助他们避免疲惫和倦怠，因为他们支持教育者这样做。
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
名称：Jayna Velez -Molina标题：律师组织或代理：主题：HB05134- AAC农业责任专员兔子P
我正在写信，以表达我对HB 5134的深切反对，这将允许屠杀兔子以供人类消费。作为一个自21岁起就爱过和照顾兔子的人，当时我只是一名法学专业的学生，这个问题对我来说是非常私人的。兔子不仅是我的动物，而且是我的同伴，就像我的狗和猫一样。他们被视为牲畜而不是聪明，深情的生物的想法令人心碎。
标题：征求FDA的紧急请愿：加快亨特综合症患者DNL310的访问日期：7/29/2024
denali Therapeutics正在进行一项持续的DNL310（NCT04251026）的I/II期试验，这是一种旨在治疗猎人综合征的外围和中枢神经系统表现的酶替代疗法。该试验的初始数据证明了DNL310的安全性。DNL310（NCT05371613）的II/III期试验始于2022年，目前正在进行中。在这项试验中，6岁以下的患者被随机分配，以盲目的方式接受DNL310或IDURSULFase（Elaprase）2年。ELAPRASE是FDA批准的酶替代疗法，用于治疗猎人综合征已有15年以上。小脑膜不会穿过血脑屏障，因此不处理猎人综合征的中枢神经系统表现。dnl310是I2融合到Denali专有酶的运输载体，该酶经过精心设计，可通过受体介导的大脑跨脑胞菌病穿越血脑屏障。
布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
2024 年战略更新：主题演讲 - 可供下载
1 资料来源：截至 2024 年 2 月的欧睿国际数据，国际预测，基于实际值和估计值；固定汇率。时尚数据包括服装和鞋类、箱包和行李箱、珠宝和手表。欧洲（不包括俄罗斯）数据含销售税；2 包括 2020 年发行的可转换债券的收益
![Cloudflare Connect NYC 2023 — 主题演讲 [已发布版本]](/simg/b/b9ce64dae86543069bdada862aa559d0b3087361.webp)
Cloudflare Connect NYC 2023 — 主题演讲 [已发布版本]
本演示文稿和随附的口头评论包含联邦证券法所定义的明示和暗示的“前瞻性”陈述，这些陈述涉及重大风险、假设和不确定性。除历史事实陈述之外的所有陈述均可视为前瞻性陈述，包括但不限于我们产品的当前和计划开发和功能、我们有效销售现有和新产品的能力、对未来经营业绩或财务业绩的预期、业务战略和计划、不利的宏观经济条件（如通货膨胀、利率变动、实际或潜在的银行倒闭和经济衰退担忧）、俄罗斯-乌克兰冲突和其他地缘政治紧张地区的影响，以及由此对我们的业务、客户、供应商和合作伙伴的影响以及对全球和区域经济、金融市场和经济活动的影响、市场波动、规模和增长机会、某些关键财务和运营指标的计算、资本支出、未来运营计划、竞争地位、技术能力和战略关系，以及与前述内容相关的假设。前瞻性陈述本质上受风险和不确定性的影响，其中一些无法预测或量化。在某些情况下，您可以通过“可能”、“将”、“应该”、“可以”、“预期”、“计划”、“预期”、“相信”、“估计”、“预测”、“打算”、“潜在”、“将”、“继续”、“持续”等术语或这些术语的否定词或其他类似术语来识别前瞻性陈述。您不应过分依赖任何前瞻性陈述。前瞻性陈述不应被理解为对未来业绩或结果的保证，也不一定准确表明此类业绩或结果将在何时实现（如果有的话）。
与潜在抗氧化剂和抗
摘要 - 在高等教育中，培养鼓励学生参与现实世界挑战的环境对于专业发展至关重要。这一原则为我们与第八学期纳米技术工程专业学生的合作努力支撑。通过创新的方法，例如合成结合菠萝果皮的聚合物纤维，我们解决了环境问题并利用菠萝废物的未开发潜力。菠萝行业每年产生大量的非利用废物，主要是茎，牙冠和果皮，占整个水果的67％。菠萝果皮富含生物活性化合物（如多酚）对化妆品行业的应用有望，如果将它们纳入合适的输送系统中，则可能会增强产品（例如提拉配方）。在目前的工作中，使用商业挤出机合成了装有10％，20％和30％菠萝果皮粉（PP）的聚乳酸（PLA）和多碳酸酯（PCL）纤维。傅立叶变换红外和差异扫描量热法证实了由于形成了新的化学键和相互作用的有效PP掺入纤维中。使用扫描电子显微镜（SEM）进行的形态表征表明，纤维的横截面长度从3.7μm到90.19μm。高性能液相色谱和叶核方法评估了酚类化合物含量和释放速率。PLA纤维具有20％的PP，显示出酚类化合物的最大保留率，为1243.69±234.14 µg化合物/ g纤维），而PCL纤维在24小时内显示出迅速释放，高达95.79±5.94％。这些结果表明，商业挤出机可以在化妆工业中可能使用的聚合物微纤维作为菠萝果皮中酚类化合物的递送系统的可行性。
环境保护的合成生物学工具
合成生物学改变了我们感知生物系统的方式。该领域的新兴技术影响了科学和工程学的许多学科。传统上，合成生物学方法通常旨在开发具有成本效益的微生物细胞工厂，以从可再生能源产生化学物质。基于此，合成生物学对环境的直接有益影响来自减少我们的石油de denency。但是，合成生物学开始在环境保护中发挥更直接的作用。行业和农业释放的有毒化学物质危害环境，破坏了生态系统平衡和生物多样性损失。本评论突出了合成生物学方法，可以通过提供能够感测和响应特定污染物的补救系统来帮助环境保护。讨论了基于基于基因工程的微生物和植物的补救策略。此外，提出了促进合成生物学工具在环境保护中设计和应用的计算AP概述。