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World File Search System使用实例
使用实例和实体中心分割损失函数
在本文中，我们提出了一种新型的两组分损失，用于生物医学图像分割任务，称为实例和实例中心（ICI）损失，这是一种损失函数，在使用像素损失功能（例如骰子损失）时，通常会遇到实例不平衡问题。实例组件改善了具有大型和小实例的图像数据集中的小实例或“斑点”的检测。实体中心组件提高了整体检测准确性。我们使用ATLAS R2.0挑战数据集的Miccai 2022。与其他损失相比，ICI损失提供了更好的平衡分段，并以改进1的改善而显着超过了骰子损失。7-3。7％，斑点损失为0。6-5。0％的骰子相似性系数在验证和测试集中，这表明ICI损失是实例不平衡问题的潜在解决方案。关键字：实例和实体中心细分损失，细分损失。
MarineSt：使用实例视觉描述的海洋图像分析的基础模型
摘要。最近在大量数据的基础模型中表现出了广泛的计算机视觉任务和应用程序领域的巨大希望。但是，对海洋领域的关注较少，相比之下，这涵盖了我们蓝色星球的大多数。标记数据的稀缺性是最受阻碍的问题，海洋照片说明了与一般空中图像的外观和内容的明显不同。使用现有的基础模型进行海洋视觉分析不会产生令人满意的性能，这不仅是数据分布的变化，而且还因为现有基础模型的内在限制（例如，缺乏语义，冗余掩码生成或限于图像级别的场景理解）。在这项工作中，我们强调了了解海洋生态系统的模型和数据方法。我们介绍了MarineSt，这是一个使用实例视觉描述分析海洋领域的基础模型，该模型可为海上对象实例输出实例掩盖和字幕。to
高级周期经济学 - 学习成果
• 了解模型、概念和数据在探索经济行为、相互作用、政策和结果中的作用 • 区分实证经济陈述和规范经济陈述；确定它们在地方、国家或国际媒体/经济评论中的使用实例 • 讨论和评估解决经济问题的方法为何不同，以及解决经济挑战的经济观点如何随时间而变化 • 讨论大萧条、20 世纪 50 年代的爱尔兰经济危机和大衰退（自 2007 年起）等现实世界事件如何影响我们对经济学的理解和政策制定者的反应 • 收集、组织、呈现、分析和解释数据（使用或不使用技术），以得出明智的看法并评估当前的经济问题/政策
mg温莎电动汽车充电优惠
Gurugram，2025年2月11日：MG致力于使电动汽车（EV）所有权可访问，并领导了多项举措以支持这项任务，例如提供免费的家庭充电器，公共和社区充电器的安装，为统一的充电平台安装，并为MG Windsor EV客户提供免费的公共收费，以供限时使用MG Windsor EV客户。但是，为了解决超出我们公平使用政策的增加的使用实例，并且由于不建议的充电惯例而冒着电池健康的风险，我们正在更新新的公共充电使用限额。这种调整使我们能够继续以公平的用法提供充电，同时防止滥用并确保所有合格的MG Windsor EV所有者的公平访问权限，从而增强整体充电体验。
红色AI是什么？界定人工智能的能量和环境影响
对AI的直接能源使用实例的分析提出了因果关系，责任和边界的概念问题。可以通过机器人和自动驾驶汽车的例子来说明因果关系问题。如果使用机器人会导致环境损坏，并且机器人在其功能中采用AI，则尚不清楚是否应将损坏视为AI的影响，而不会将其组成的材料视为造成损坏。1辆自动驾驶汽车（AV）在定义红色AI时提出了另一个Conun鼓。AV的环境影响可能主要源于它们产生的跨性别和排放的增加，但是与其他某些技术不同，AVS在没有AI的情况下完全不存在。关于AV的能源使用的大量文献，集中精力估算可能的类型和使用范围（Taiebat等人。，2018年）。出现了关于数据处理和传输的足迹，包括自动驾驶汽车中的AI（Sudhakar，Sze和Karaman，2023年）。
大师研讨会 - 夏季学期2025
实例空间分析超越了传统的性能指标，例如准确性或R 2，通过提供对算法质量的更深入的了解。此方法对于数据分析和机器学习特别有价值，因为它可以可视化不同算法在不同类型的问题上的性能。在本研讨会中，您将使用实例空间分析来研究位置计划算法的有效性。通过设计具有不同复杂性的测试数据集，您将映射和解释这些算法的优势和劣势。这个主题不仅可以增强您的分析技能，而且还向您介绍了高级工具进行算法评估。de Coster，A.，Musliu，N.，Smith-Miles，K。（2022）。 基于课程的课程时间表Haase的算法选择和实例空间分析，Knut（2009）。 离散位置计划de Coster，A.，Musliu，N.，Smith-Miles，K。（2022）。基于课程的课程时间表Haase的算法选择和实例空间分析，Knut（2009）。离散位置计划
内华达州塞拉利昂地区2023财政年度
当西方使用其自身以外的传输设施供应西方电力和成本时，西方为使用这种设施而产生的成本时，客户将支付所有费用，包括传输损失，在交付此类权力时产生。当传输客户使用尚未保留或使用超出其保留容量的传输服务的传输服务时，提供了UUP服务。在任何收据或任何交货点都没有保留能力或超过其公司或非公司保留能力的传输客户将被评估。从事未保留使用的传输客户的罚款是Western批准的PTP传输服务率的200％，如下所示：（1）单个小时未保留使用的UUP将基于每日公司PTP服务的速率； （2）在给定持续时间内（例如，每天）进行多次评估的UUP将增加到下一个最长的持续时间（例如每周）； （3）在一天之内使用多种未保留用途的UUP（例如，超过1小时）将基于每日公司PTP服务的速率。多种未保留使用实例隔离到单calendar周的罚款将根据每周公司PTP服务的费用造成罚款。在一个日历月内超过一周的多次使用实例的罚款是基于每月公司PTP服务的费用。由于采取了支持可靠性的行动，UP将不适用于使用Western的开放访问传输关税（OATT）采用PTP传输服务的传输客户。此类行动包括储备金激活或不受控制的事件响应。超过其公司或非公司预留容量的传输客户必须为Western's Oatt中与未保留的传输服务相关的所有辅助服务付费。根据现有费率时间表，传输客户或合格的客户将根据其使用但未保留的传输服务量，为辅助服务付费。根据未来传输收入要求的信用，将收集到的UP在基本PTP利率之上及以上收集的UUP。所有上述费率包括3个组件。此表中列出的费率和收入要求仅适用于组件1。有关组件2和3的信息，请参见此PDF文档的组件部分。
患者报告结果指标在 I 期肿瘤临床试验中的应用
摘要 目的：调查 I 期肿瘤临床试验中患者报告结果 (PRO) 的使用情况，包括 PRO 指标的类型及其随时间的变化。方法：我们分析了 ClinicalTrials.gov 上截至 2019 年 12 月完成的 I 期肿瘤临床试验记录。结果：在所有符合条件的试验中，2.3% (129/5,515) 报告了≥1 个 PRO，共计 181 次 PRO 使用实例。PRO 的使用率随着时间的推移而增加，从 0.6%（2000 年之前启动的试验）增加到 3.4%（2015 年至 2019 年之间开始的试验）。最常见的 PRO 指标是未指明（29%）、肿瘤特异性（24%）和一般癌症（19%）。结论：尽管在 I 期肿瘤临床试验中 PRO 的使用并不常见，但随着时间的推移，PRO 的使用率正在增加。ClinicalTrials.gov 上的 PRO 指标通常未指明，这表明需要更精确的报告和标准化。 © 2021 作者由 S. Karger AG, Basel 出版
人工智能技术Deepfake应用的当前使用领域1
摘要 人工智能的概念在历史上一直占有重要地位，在当代也一直是人们经常讨论和探索的主题。人工智能 (AI) 是众多文学作品和电影中反复出现的主题，其在未来背景下具有重大意义。对人工智能的主题探索一直是数十年来创造性努力的主题。近年来，深度伪造技术已成为人工智能领域的一个突出主题。深度伪造技术被广泛认为是一项基于人工智能和深度学习的创新。近年来，众多深度伪造应用对公众产生了巨大影响。除了制作针对高知名度人物的操纵电影外，很明显，深度伪造技术在多个领域都具有许多潜在应用。本研究的目的是探索深度伪造技术在许多领域的潜在应用。本研究通过集中学习概念并参考人工智能技术来研究深度伪造技术。该研究通过进行全面的文献分析并分析其在不同领域的使用实例，对深度伪造技术的众多应用进行了分类。根据研究结果，可以将深度伪造技术的重要应用分为四个不同的类别。前面提到的类别包括艺术和娱乐、广告和营销、电影业、政治传播和媒体。关键词：人工智能、深度学习、深度伪造、超现实。