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World File Search System伪装的
人工智能在跨平台定制 AR 数据中的作用
同时，目标的 AR 轮廓符号将基于 UGV 车载视觉传感器的点云，使用 AI 算法合成 AR 数据。AI 还可以执行以下功能：警告倾覆可能性、确定安全路径、检测突然出现的阻碍移动的威胁、标记需要特别注意的区域的视觉警告、分析土壤的高光谱图像以识别其表面的变化（这是简易爆炸装置或地雷的人工伪装的标志）、在自然景观背景下识别伪装。所有此类识别结果都将以 AR 符号的形式呈现。这种合成的 AR 符号可以在没有视频流的情况下发送给 MUM-T 内的指挥所操作员或其他车辆，以最大限度地减少流量，或者与预加载的 AR 符号结合使用以合并到完整视频流中。在这种情况下，有必要解决将车载 AR 数据生成工具与 UGV 架构集成的问题，并在它们与 BMS 的连接集中化程度方面找到一个折衷方案。在 MUM-T 内部这也非常重要。
IMAG 2024-2025 年冬季家庭学校课程上午 10 点
12 月 16 日 5-8 岁：不那么恐怖的爬虫！在参与有趣且具有教育意义的艺术和分类活动的同时，了解有关昆虫的迷人事实。绘制瓢虫石头、制作彩色蝴蝶、成为接力赛中的蚂蚁等等！9-14 岁：昆虫、蛛形纲动物和其他节肢动物 完成这些动手项目时，探索昆虫生物学和伪装背后的科学。制作伪装的蝴蝶、建造蝴蝶喂食器并研究古代昆虫和节肢动物。1 月 6 日 5-8 岁：星星故事 通过将科学与讲故事相结合的有趣艺术活动了解太空和星星。设计您自己的星座、用奥利奥饼干重现月相（或为过敏者进行着色活动）并玩太空宾果游戏！9-14 岁：神话中的天文学 研究星星背后的神话并加深对天文学和历史的理解。研究星座、建立班级天文学时间表、制作月历，并在课程结束时一起玩 Kahoot 测验。
互信息作为总相关性变化的度量的不可靠性
以各种形式伪装的相关性是经典和量子系统中一系列重要现象的基础，例如信息和能量交换。量子互信息和相关矩阵的范数都被视为总相关性的适当度量。我们证明，当应用于同一系统时，这两个度量实际上可以表现出明显不同的行为，至少在两种极端情况下除外：当没有相关性时和当存在最大量子纠缠时。我们通过提供相互作用的二分系统度量的时间导数的解析公式来进一步量化差异。我们认为，要正确解释相关性，应该考虑相关矩阵（以及子系统的简化状态）提供的全部信息。标量（例如相关矩阵的范数或量子互信息）只能捕捉相关性复杂特征的一部分。作为一个具体的例子，我们表明在描述与相关性相关的热交换时，这两个量都不能完全捕捉潜在的物理特性。作为副产品，我们还证明了具有局部和短程相互作用的系统中量子互信息的面积定律，而无需假设马尔可夫性或最终热平衡。
不确定性意识到伪装对象检测中的人机合作
伪装的对象检测（COD）是识别在其环境中识别对象的任务，由于其广泛的实际应用范围很快。开发值得信赖的COD系统的关键步骤是对不确定性的估计和有效利用。在这项工作中，我们提出了一个人机协作框架，用于对伪装物体的存在进行分类，利用计算机视觉模型（CV）模型的互补优势和无创的脑部计算机界面（BCIS）。我们的方法引入了一个多视障碍，以估计简历模型预测中的不明显，利用这种不确定性在培训过程中提高效率，并通过基于RSVP的BCIS在测试过程中为人类评估提供了低信任案例，以实现更可靠的决策。我们在迷彩数据集中评估了框架，与现有方法相比，平衡准确性（BA）的平均平均提高为4.56％，F1得分的平均提高为4.56％。对于表现最佳的细节，BA的改善达到7.6％，F1分数为6.66％。对培训过程的分析表明，我们的信心措施和精度之间存在很强的相关性，而消融研究证实了拟议的培训政策和人机合作的有效性
世界经济，
污染。水污染的来源很多：工业废物，污水和洗涤剂；农业的肥料，植物和农药；和油轮的沿海石油泄漏。空气污染可降低可见度；损害建筑物，衣服和农作物；并危害人类健康。在城市工业区域特别严重，但在浪费气体和固体颗粒物被释放到大气中的地方发生。污染是经济体系强调增长作为主要目标的经济体系所支付的价格。尽管试图对污染概率做些事情，但西方城市工业社会的面向成长的生活方式特征仍在继续扩大人群和自然之间的差距。“ Grennitamia”最终是通往自我毁灭的道路。许多人认为，我们必须将目前的面向增长的经济体系变成一个面向平衡的趋势，该体系明确地认识到自然资源易于耗尽，必须回收它们，并且必须将投入率降低到不会损害世界环境的水平。面向平衡的经济并不意味着要结束增长，而是一种新的社会制度，在这种社会体系中，只鼓励理想的低能增长。它需要对我们在如此高的势头中所拥有的唯物主义价值观的强调。如果当前的资源和环境限制使我们对储蓄和保守的保险要比支出和丢弃更高，那么它们可能被视为伪装的祝福。
在伪装实例分段中揭示隐藏上下文
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割（CIS）的目标，这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观，包括不同的角度，部分可见性和模棱两可的信息，进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels，而无需考虑其文本语义，从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法，该方法同时增强了上下文特征的建模，并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后，引入了全局细化的交叉注意模块（GCA），以补充前景面罩和背景掩盖，以减少假阳性。fur-hoverore，通过模拟全球换档聚类过程，我们介绍了全球偏移的多头自我注意力（GSA），该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息，还可以从结构性概念中捕获信息，从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比，我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。
金融交易中的异常检测（...
在线欺诈是严重的犯罪，为人们和金融机构造成了巨大的财务损失。在数十亿个DOL-LARS中每年损失，发现和停止这些欺诈行动已成为一个关键问题。在识别这些动作方面以高精度率实施机器学习算法是解决此问题的有效策略。不幸的是，互联网交易欺诈是一个受欢迎且脆弱的目标。电子商务和其他在线平台的增长扩大了在线支付选择的可用性，从而增加了欺诈的危险。因此，使用机器学习技术来检测和分析在线进行交易中的欺诈行为有可能大大降低这种发展中的趋势。这项研究的目的是为欺诈检测而设计的监督机器学习模型。它根据交易类型分析了先前的交易数据，将交易分为各个类别。然后对多个分类器进行培训和评估以确保准确性，分类器的评分最高是预测欺诈的最成功方法之一。解决方案。该研究使用在线付款交易数据集解决了不平衡数据的问题，大多数交易是非伪装的。该研究通过（SMOTE）衡量数据集来解决此问题，这是合成少数民族过度采样的方法。此外，使用高参数调整来改善随机森林分类器的性能。为建立一个更平衡的数据集来培训分类器，并将其命中了少数类别的合成示例。的机器学习模型来确定欺诈性交易。进行了比较研究以评估效率并选择最佳选择。关键字：异常检测，机器学习，回归，分类，Smote。
信息的物理性质
本书源自一门为期一学期的课程，最初是作为送给那些离开物理学界、寻求更广阔天地、并想知道什么值得带走的人的临别礼物。从统计学上讲，大多数前物理学家都使用统计物理学，因为这门学科（和这本书）回答了最常见的问题：对于我们不知道的事情，我们能说多少、做多少？当然，许多行业和各行各业的人都精通了不脸红地虚张声势的艺术。因此，当这门课程在不同的机构和国家教授时，参加课程的有来自物理学、数学、工程学、计算机科学、经济学和生物学等学科的学生、博士后和教师。最终，它演变成一个聚会场所，我们在这里用信息论的通用语言互相学习，信息论是一种伪装的统计物理学，尽管是透明的。回答上述问题最简单的方法就是热力学。它是一种现象学，只处理隐藏事物的可见表现，使用对称性和守恒定律来限制可能的结果，并关注平均值而忽略波动。更复杂的方法通过对隐藏的自由度进行显式平均来推导出统计定律。这些定律证明了热力学的合理性并描述了波动的概率。这种方法的两个基本概念——吉布斯熵和自由能——可以说是现代科学技术最重要的概念和技术工具。原因是我们必须在尝试使用我们所知道的东西（“真相”）和避免说或使用我们不知道的东西（“只有真相”）之间找到适当的平衡——自由能可以协调这种平衡。第一章回顾了热力学和统计物理学的基础知识，以及它们对我们拥有的东西（能量）和我们没有的东西（知识）的双重关注。当无知超过知识时，正确的策略是衡量无知。熵就是如此。我们了解到不可逆熵的变化是如何通过动态混沌从相空间中的可逆流中出现的。我们明白，熵不是系统的属性，而是我们对系统的认识。因此，使用信息论的语言来揭示这种方法的普遍性是很自然的，这种方法在很大程度上是基于添加许多随机数的简单技巧。在此基础上，人们开发了几种多功能工具，其中互信息和它的量子兄弟纠缠熵目前最广泛地应用于描述从细菌到
卵菌作为生物防治剂：揭示其在植物病害防治中的潜力和机制 Li Y 1* 、Ahmadi F 2* 、Wan S 1 和 Kariman K 2 1
植物病害爆发代表着全球粮食安全和环境可持续性的重大挑战，导致初级生产力下降、生物多样性减少，以及全球严重的粮食/饲料短缺。合成杀菌剂的滥用已经对人类健康和生态系统造成了重大危害。某些人类疾病，如阿尔茨海默氏症和自闭症，在过去几十年中急剧上升，这一趋势部分归因于现代农业和园艺中杀菌剂的使用/过度使用。鉴于这些令人担忧的迹象，现在应该重新考虑植物病害管理策略了。使用某些有益微生物（称为生物防治剂）有望成为对抗植物病原体的环保方法。卵菌通常被视为植物界的坏人，通过晚疫病、猝倒病和枯萎病等破坏性疾病造成混乱，这可能会造成灾难性的后果，例如爱尔兰马铃薯饥荒。然而，并非所有卵菌都是有害的！有些菌是伪装的好家伙，显示出帮助我们对抗植物疾病的潜力，可以作为有效的生物防治剂。了解生物防治卵菌保护作用的潜在机制对于实现理想结果和制定创新策略至关重要。卵菌的生物防治机制可分为五类：i）菌寄生，ii）分泌溶解酶，iii）与病原体竞争营养和空间，iv）诱导系统抗性（ISR），v）产生注射细胞（枪细胞）。本综述阐明了卵菌采用的生物防治机制，强调了它们的潜在实际意义以及对植物生长的积极影响。本文还讨论了影响生物防治卵菌功效的土壤和环境因素，以及旨在提高其生物防治效率或扩大目标病原体范围的各种策略。尽管对生物防治卵菌的了解取得了进展，但由于受环境条件、土壤类型、接种物活力、竞争微生物的影响，其田间表现不一致，因此其商业应用面临挑战。通过开发稳定的配方、基因改造、合成生物学、结合多种菌株以及与其他农艺实践相结合来提高生物防治卵菌的功效，可以帮助克服这些挑战并促进其在可持续农业中的应用。进行全面的风险评估以避免非目标效应，并简化监管审批流程也至关重要。了解生物防治卵菌如何抵抗植物病原体将提高我们对有益和有害微生物之间相互作用的基本认识，增强我们预测受其影响的植物疾病发展动态的能力
第12届年度报告2023-2024
我们所有人都因大流行而经历了测试时间，在15个月内发生了许多干扰 - 印度的教育画布。如果没有大流行，这将是教育部门的绝妙周期，因为宣布了2020年新教育政策，以及印度政府在数字化学习过程中采取的计划，专注于研究成果，参与国内和国际排名等较高的教育机构等。在大流行时代，伪装的祝福是通过在线模式延续理论课程的延续，这是在教育机构之间非常顺利进行的过渡。JECRC大学因多种原因，包括致力和成员的教师，创新领导研究文化，最先进的基础架构，包括实验室，创新领导的研究环境，孵化和启动生态系统，每年的范围和整体学习的学生以及各种挑战的学生，以及各自的挑战，以及每个人的范围，以及各自的学生，以及每个人的范围，以及各自的学生，以及每个人的范围，以及每个人的界限，以及每个人的界限， jecrc大学已成为一个值得考虑的品牌。 ，我们在JECRC大学坚信，当一所大学的学生毕业时，她 /他的知识，技能，行为，行为和态度必须具有肯定的改变，以使其在雇主最终负责工作责任时做好准备。 JECRC大学的整个教学学习生态系统都已牢记，上述信念及其在课程中和课堂活动之外都强烈反映。 完全关注基于结果的教育和基于项目的学习。jecrc大学已成为一个值得考虑的品牌。，我们在JECRC大学坚信，当一所大学的学生毕业时，她 /他的知识，技能，行为，行为和态度必须具有肯定的改变，以使其在雇主最终负责工作责任时做好准备。JECRC大学的整个教学学习生态系统都已牢记，上述信念及其在课程中和课堂活动之外都强烈反映。完全关注基于结果的教育和基于项目的学习。一旦您进入JECRC大学，请放心，只要您承诺并以职业为导向，您将处于职业生涯的正确轨道。而不必重复本录取小册子所反映的JECRC大学的优势，我可以向您保证，您将享受与我们的旅程，并实现自己为自己设定的任何目标。请记住，在Bhagwad Geeta中的Ramcharit Manas中的Swami Tulsidas的路线：-Shri Krishna告诉Arjun，“您的目标不是障碍，而是通过较清晰的目标远离目标。”一旦您选择安息对JECRC大学的信仰，请放心，唯一可以停止的人，您将仅仅是您。