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World File Search System图仪
M31手持式热仪摄像机∎功能
Hikmicro M31手持式相机是专门设计用于温度测量的。它配备了384 x 288分辨率的热检测器。它可以帮助工作人员快速找到环境中的高温目标。同时，它为决策提供了帮助并确保安全。该设备主要应用于建筑物，HVAC，汽车行业等各种行业。
共聚焦定量图像细胞仪
a：细胞培养的明胶纤维底物（用于心肌评估的Genocell®板，日本羊毛Co. A：在细胞培养的明胶纤维底物上培养的IPSC衍生的心肌细胞（Genocell®心肌评估板）明亮的场图像（左），用钙敏感的荧光染料（右）染色。b：钙信号波形因心肌搏动（上图）周期性地流动。以每秒100帧的速度高速成像允许以功率采样频率捕获波形的快速升高部分。以每秒100帧的速度高速成像允许以功率采样频率捕获波形的快速升高部分。
纳米仪与社会5.0供应范式变化...
摘要 - 在这项开创性的研究中，我们利用书目分析来探索社会5.0背景下供应链不断发展的景观。我们的调查突出了有关此新兴范式中有关“纳米棒”的关键研究差距。通过关注这一迷人的异常现象，我们的目标是阐明社会时代的供应链的不受欢迎的方面。这种引人注目的启示是从对10个国家的学术著作的广泛回顾中提取的，不仅强调了社会5.0的不断提高的意义，而且还标识了等待探索的知识相关或进一步的差距。当我们站在深刻的技术进步和社会变态的边缘时，这项研究突显了对纳米斯托勒斯和社会5.0之间复杂联系的不深度探索的迫切需求。作为一个澄清的呼吁，我们的研究引发了话语，并敦促进一步的调查以在这种范式转变中释放纳米斯托尔斯的潜在潜力和深刻含义。与我们一起进入供应链的未来之旅，纳米诺斯顿（Nanostores）成为关键的参与者，有可能掌握着社会未知领域5.0的关键。为您自己的精神探索，以探究纳米恒星在这种变革性范式中存在的可能性领域。
GA3N：生成对抗性自动仪网络
数据增强对改善深度元学习的鲁棒性是有益的。然而，最近的深度元学习的数据预言方法仍然基于光度或几何操作或图像的组合。本文提出了一个生成的对抗自动说明网络（GA3N），用于扩大增强搜索空间并提高分类精度。要实现，我们首先使用gans扩展了图像增强的搜索空间。但是，主要的挑战是生成适合任务的图像。对于解决方案，我们通过优化目标和gan损失来找到最佳策略。然后，我们使用由策略网络确定的操纵和生成的样本作为改进目标任务的增强样本。为了显示我们的方法的效果，我们通过组合GA3N并在CIFAR-100和Tiny-ImageNet数据集上进行评估来实现分类网络。因此，我们比每个数据集上的最新自动说明方法获得了更好的准确性。
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
图 2：教学手册
有时索赔人选择向其保险公司提出索赔，要求立即完成维修。保险公司可能会向政府提出索赔，以收回他们已支付的费用。您的免赔额不会自动支付给保险公司；您必须向他们提供书面授权，授权他们代表他们收取这笔款项或为此提出单独的索赔。*上述内容是索赔人向美国空军 (USAF) 提出索赔的指南。本文件中的任何内容均不应被视为美国空军的法律建议，也不会产生任何诉讼原因，也不会对本文件中说明的任何内容对美国空军施加任何责任。这些说明或任何美国空军人员的声明均不应被解释为索赔（如果提交）将获得批准。文件的类型和数量因索赔而异，但此引用符合《联邦法规法典》（CFR）第 28 章第 14.4 部分的规定。