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城市研究在线
无监督异常检测 (UAD) 技术旨在不依赖注释来识别和定位异常，而只利用在已知没有异常的数据集上训练的模型。扩散模型学习修改输入 x 以增加其属于所需分布的概率，即，它们对得分函数 ∇ x log p ( x ) 进行建模。这样的得分函数可能与 UAD 相关，因为 ∇ x log p ( x ) 本身就是逐像素异常得分。然而，扩散模型被训练来反转基于高斯噪声的腐败过程，并且学习到的得分函数不太可能推广到医学异常。这项工作解决了如何学习与 UAD 相关的得分函数的问题，并提出了 DISYRE：受扩散启发的合成恢复。我们保留了类似扩散的管道，但用渐进的合成异常损坏代替了高斯噪声损坏，因此学习到的评分函数可以推广到医学上自然发生的异常。我们在三个常见的 Brain MRI UAD 基准上评估了 DISYRE，发现它在三个任务中的两个中都大大优于其他方法。
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Chen，Po Han和Thanh Chuong Nguyen。2019。“用于建筑中供应链管理的BIM-WMS集成决策支持工具。”建筑自动化98（2018年8月）：289–301。https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.11.019。https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.11.019。
BBC在线本地新闻分析
先前的研究（毕马威（KPMG）2015）发现有限的证据表明，英国广播公司（BBC）在上一本宪章期间对商业新闻提供商产生了严重的负面影响或拥挤的商业新闻提供商。然而，新闻发布者仍然担心英国广播公司（BBC）的主导地位使他们更难在数字市场上竞争。自2016年上一次宪章审查以来，新闻提供者面临的急性财务挑战恶化，尤其是在地方一级。是2019年Cairncross审查所强调的，这些挑战来自从印刷到在线新闻消费的转变，这是由于Covid-19的大流行而加速的过渡。在印刷发行和广告收入下降的驱动下，当地新闻界的总体收入在2010年至2018年期间下降了37％，而面临负利润率的提供者数量越来越多。区域印刷每日报纸的读者在2020年下半年下降了18％，尽管最大的提供商发现在线读者和订阅量增加了，但仍不清楚订户是否会保持足够的数量以抵消印刷循环的进一步下降（经济洞察力，2021年）。这些财务挑战一直是推动当地新闻行业日益巩固（Ramsay and Moore，2016年）的一个因素，以及随着时间的推移，本地新闻的信息作用的下降（Firmstone 2016，Reardon等人，Reardon等人。2020）。
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一个94岁的建立，以传播权力，灌溉和可再生部门的知识。该国几乎所有知名的权力，灌溉和可再生部门的公用事业都是机构成员，而这些部门的首席工程师及以上的至少3000名高级官员是成员。由于以上两个事实，容易供应并访问知名和经验丰富的教师。 Has a strong base of the very senior officers with deep experience of various disciplines of Power and irrigation sector Has the secretariat of at least 10 international organizations and the Secretary CBIP is the secretary or the member secretary of their India chapters CBIP has also signed a Memorandum of Understanding (MoU) with Indian Electrical and Electronics Manufacturers Association (IEEMA), Tata Power, ABB, L&T,西门子Erda等引言到2022年，风能估计贡献了60吉瓦（GW），然后在100 gW时进行太阳能，以及15 gW的生物质和水力发电。到2022年，可再生能源的目标已增加到175 gw。截至2021年3月印度政府已将包括可再生能源在内的电力部门确定为促进持续工业增长的关注行业。该课程也针对来自SEB，Power Litistilities and Industries（公共和私人）的赞助候选人开放。课程完成后，参与者将获得对主题的广泛基本知识。在电力工程师协会（印度）的宙斯盾下保持这一方面，该计划已将这项计划启动了可再生能源开发的认证课程，包括网格整合和储能系统（在线），用于工作专业人员以及毕业生 /文凭工程师 /文凭工程师，以更新其在包括电网集成和能源存储在内的可再生能源领域的知识。
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