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用于机器学习和优化的热带几何
TG对机器学习的某些应用：•L。Pachter＆B。Sturmfels，统计模型的热带几何形状，PNAS2004。•V.Charisopoulos和P.M.，具有分段线性激活的神经网的热带方法，ISMM2017，ARXIV2018。•L。Zhang，G。Naitzat，L.-H。 Lim，深神经网络的热带几何形状，ICML 2018。•IEEE 2021。
请愿书编号 320/TL/2024 第 1 页中的命令
• 400 kV 线路间隔及可切换线路电抗器 –4 个。• 400 kV 线路间隔 –4 个。• 400 kV 母线电抗器及间隔：1 个。• 400 kV 分段间隔：2 套。• 400/220 kV ICT 及间隔 – 6 个。• 220 kV 线路间隔 –10 个。• 220 kV 分段间隔：2 套。• 220 kV BC（3 个）和 TBC（3 个）• STATCOM（2x±300 MVAR）及 MSC（4x125 MVAR）和 MSR（2x125 MVAR）以及两个 400 kV 间隔。 2. Fatehgarh-IV（第 2 区）PS – Sirohi PS 765 kV D/c 线路以及两端每条电路的 240 MVAR 可切换线路电抗器 • Fatehgarh-IV（第 2 区）PS 的 765 kV、240 MVAR 可切换线路电抗器 – 2 台。 • Sirohi PS 的 765 kV、240 MVAR 可切换线路电抗器 – 2 台。 • Fatehgarh-IV（第 2 区）PS 的 765 kV、240 MVAR 可切换线路电抗器的开关设备 – 2 台。 • Sirohi PS 的 765 kV、240 MVAR 可切换线路电抗器的开关设备 – 2 台。
![arxiv：2501.15156V1 [CS.LO] 2025年1月25日](/simg/5\5405ac3926516012a20e4a50d99b699c92bc33ff.webp)
arxiv：2501.15156V1 [CS.LO] 2025年1月25日
摘要。量化器消除（QE）和CRAIG插值（CI）对于用于硬件和软件验证的各种最新自动化方法至关重要。它们植根于布尔设置，并成功地，例如，诸如线性有理算术之类的一阶理论。它们在定量环境中的适用性如何，公式评估数量和定量至高无上的量词是传统布尔量词的天然吊坠？应用程序包括建立程序的定量属性，例如基于概率计划的预期结果的界限，这些计划的预期结果具有无限的非确定性，并通过程序分析信息的流程。在本文中，我们介绍了我们的最佳知识 - 可能是无限的∞-或（ - ∞）值或不连续的分段线性线性数量的第一个QE算法。它们是局限性算术的定量对应物，并且是概率程序验证的流行定量断言语言。我们提供严格的声音证明以及上空复杂性的边界。此外，我们的算法得出定量的CI定理：给定任意分段线性量f，g with f | = g，F和G的最强和最弱的Craig插入剂都是无量化的，有效的。
礁石水下视频的3D计算机视觉
3D计算机视觉是ECEO的礁石水下视频，我们正在开发一种新方法来监视水下视频的珊瑚礁[2]。 来自跨国红海中心在以色列，约旦和吉布提的探险队的一部分收集的珊瑚礁地点的视频。 使用框架的语义分段对视频进行分析，并使用同时本地化和映射（SLAM）从访问的礁石站点创建3D点云，每个点都具有其RGB颜色及其语义类别（例如，>3D计算机视觉是ECEO的礁石水下视频，我们正在开发一种新方法来监视水下视频的珊瑚礁[2]。来自跨国红海中心在以色列，约旦和吉布提的探险队的一部分收集的珊瑚礁地点的视频。使用框架的语义分段对视频进行分析，并使用同时本地化和映射（SLAM）从访问的礁石站点创建3D点云，每个点都具有其RGB颜色及其语义类别（例如，岩石，沙子，活珊瑚，死珊瑚等）附件。可以收集此类视频的便利性有望通过数量级提高珊瑚礁监测方法的可伸缩性。
clearclip：分解剪辑表示密集的视觉语言推理
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型（VLM）尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑，但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性，从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中，我们仔细地重新调查了剪辑的架构，并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出，我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征，以牺牲局部歧视，从而导致嘈杂的分割结果。在响应中，我们提出了一种新型方法，该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改：删除剩余连接，实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰，更准确的绘制图，并在多个基准测试中胜过现有的方法，从而确认了我们发现的重要性。
安捷伦科技脉冲模式和数据发生器...
脉冲模式发生器提供生成数字总线设备测试所需的数据包所需的所有工具：集成模式编辑器、基于 PC 的图形增强数据和模式管理软件、分段循环功能以及硬件生成的 PRBS。这使工程师能够快速详细了解他们的数字总线设备 - 包括 • USB 2.0 • 串行 ATA • PCI Express • Firewire 等设备
10:30 UTC组织病理学图像分析A 5月5日
黄，中Yi; ding，Yao;歌曲，鸟着；王，林； Geng，Ruizhe；他，洪林； DU，Shan；刘，夏；天，钟； Liang，Yongsheng；周，凯文； Chen，Jie电子和计算机工程学院，北京大学基于点注释弱监督的核分段：一种粗到精细的自我刺激的学习策略
ClearClip：分解密度的剪辑表示...
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型（VLM）尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑，但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性，从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中，我们仔细地重新调查了剪辑的架构，并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出，我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征，以牺牲局部歧视，从而导致嘈杂的分割结果。在响应中，我们提出了一种新型方法，该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改：删除剩余连接，实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰，更准确的绘制图，并在多个基准测试中胜过现有的方法，从而确认了我们发现的重要性。
文章 - 工程、技术和技巧基于卷积深度神经网络的脑肿瘤诊断，使用聚类图像和特征- Sup
摘要：识别和分类胶质瘤脑肿瘤是医学领域的一项艰巨任务，为了延长患者的寿命，尽早识别恶性肿瘤至关重要。已经进行了医学图像分析研究以帮助检测恶性脑肿瘤。为了实现高分类性能，提取的特征必须既具有描述性又具有判别性。机器学习在分类中至关重要，因为它具有灵活性和对不同问题的适应性。我们提出了一种聚类图像和特征支持分类器 (CIFC) 以及一个深度卷积神经网络框架来对脑肿瘤图像进行分类。所提出的模型由各种分类器组成，例如：(i) 原始和分段图像特征支持的分类器；(ii) 原始和分段图像支持的分类器和 (iii) 聚类图像和特征支持的分类器。免费和开放访问的图像数据集 BRATS 2021 用于训练和测试所提出的肿瘤检测系统框架。 CFIC 的表现优于迄今为止提出的几乎所有分类器。所提出的系统的性能指标结果为灵敏度 99.76%、特异性 98.04% 和准确度 99.87%。因此，与其他现有技术相比，所提出的系统结果在肿瘤检测方面表现良好。