XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System培训程序
生成模型的最佳预算拒绝采样
最近提出了拒绝抽样方法，以提高基于歧视者的生成模型的性能。但是，这些方法仅是无限的采样预算的最佳选择，并且通常应用于经过拒绝程序的非独立培训的发电机。我们首先提出了一个最佳的预算拒绝抽样（OBRS）方案，该方案对于给定的采样预算而言，在真实分布和拒绝后分布之间，对于任何F-差异而言是最佳的。第二，我们提出了一种端到端方法，将抽样方案纳入培训程序，以进一步增强模型的整体性能。通过实验和支持理论，我们表明所提出的方法在显着提高样品的质量和多样性方面是有效的。
Artemis 月球表面 VR/ARGOS 训练器
这项工作将作为第二年中心创新基金奖项目继续进行，旨在提高视觉保真度并在模拟中包含其他功能。与 Samuel Lawrence (XI) 团队、天体材料和研究探索科学 (ARES) 小组合作，为场地制作提供意见，并提供来自月球勘测轨道器 (LRO) 的最新权威数字高程地图。这与基于 SPICE 的插件相结合，该插件可以在模拟中设置日期/时间特定的星历表，并能够交换着陆器、探测车、工具和设备等地面资产，将有助于在任何拟议的感兴趣地点创建尽可能准确的环境。ARGOS 中的人机工程测试运行将用于改进混合现实界面与模型平台的性能并定义培训程序。
TU数字化策略PLA N，2O23 -TU登录门户
'建立和增强可靠的互联网连接性和基础架构，以确保接缝少于访问Eservices，Digitar Resources和Onrine Rentning Pratforms。o在LMS和VLE平台内开发和实施在线和混合学习模块，以促进在虚拟和混合学习环境中积极的学生参与，共生和知识获取。o在数字平台内创建和促进多种高质量的学习资源和开放教育资源（OER），以促进学生和教育工作者的持续访问，负担能力和持续的学习机会。o通过有针对性的培训程序和MOOC平台来增强教师，Stafi和学生的数字能力和能力。r实施EML和电子政务框架来流媒体行政流程并在大学中证明数据管理。
当联合学习符合水印时
摘要：联合学习（FL）是一种允许多个参与者协作训练深神经网络（DNN）的技术，而无需集中数据。除其他优点外，它具有保护隐私性的财产，使其对在敏感环境（例如医疗保健或军方）的应用中具有吸引力。尽管没有明确交换数据，但培训程序需要共享有关参与者模型的信息。这使各个模型容易受到恶意演员的盗窃或未经授权的分配的影响。为了解决机器学习（ML）的所有权保护问题，在过去的五年中已经开发了DNN水印方法。大多数现有的作品都以集中式的方式着重于水印，但仅针对FL及其独特的限制设计了一些方法。在本文中，我们概述了联合学习水印的最新进步，阐明了这一领域中出现的新挑战和机遇。
使用脑电图和游戏化的神经反馈环境来...
From chess (De Groot, 2014; Simon and Chase, 1988; Chase and Simon, 1973) to air-pistol shooting (Cheng et al., 2017), going through other massive (like foot- ball (Savelsbergh et al., 2002)) or non-massive sports (like squash (Abernethy, 1990)) have been object of research aiming a double goal: (a) Identify and iso- late psychological, cognitive以及最佳性能者（专家）和（b）尝试通过培训程序将这些特征实施到非专家中的运动特征。对于那些跟随认知能力的研究人员而言，运动在运动中的表现与熟练的观察和熟练的动作的结合具有传统性（Craig and Watson，2011; Williams et al。，1999）。此外，诸如决策（Chamberlain and Coelho，1993; Araujo等，2006）或风险（Pain and Pain，2005; Kontos，2004）等其他心理学观点（Coeldlain and Coelho，1993; Araujo等人，2004年）。
学术委员会
a）目前，Haldia的AICTE-IDEA实验室项目（项目价值-1.10 Cr），技术研究所处于全面运营状态并从事各种活动。dl.jringay.292 4：p？5“，。（tilldate），该中心已经安排了多个培训程序/l_abinthe是〜A的！; 1cjjtiv〜〜，slq;！，lfacturin9＆嵌入式系统 - （i）06 nosiskili dev prog。受命中的学生[beneficia〜 -120 Stua〜mv（ii）cl6nos cl6nos cl6nos dev dev dev for facutty for facutty for facutty for facutty [受益人-60教师-60师生]，（iii）专业的学生 - （iii）学生 - （iii）学生 - 30 nos squill＆30 nos -ficific＆30 nos -ficife f（III） （iv）实习2组受益学生[受益-20学生]还要求协调员AICTE-IDEA实验室采取主修，以安排本地行业的额外行业{通过产品开发 /培训等。} < / div>维护：，所说的体验。
草稿 - 对现实世界图像字幕和场景标识的全面分析
图像字幕是一项计算机视觉任务，涉及为图像生成自然语言描述。此方法在各个领域都有许多应用，包括图像检索系统，医学和各种行业。但是，尽管图像字幕进行了重要的研究，但大多数研究都集中在高质量的图像或受控环境上，而没有探索现实世界图像字幕的挑战。现实世界的图像字幕涉及复杂而动态的环境，具有许多关注点，图像通常在质量上非常差，甚至对于人类而言，这也是一项艰巨的任务。本文评估了在不同编码机制，语言解码器和培训程序之上构建的各种模型的性能，使用新创建的现实世界数据集由使用MIT室内场景数据集构建的65多个不同场景类的800多个图像组成。该数据集使用IC3方法字幕，该方法通过汇总来自图像的唯一视图点的标准图像字幕模型所涵盖的详细信息来生成更具描述性字幕。
主题标准值 1-A. 使命宣言、战略计划和...
标准 2-I：机构必须拥有经批准的银行和抵押贷款监管培训手册。可以使用联邦手册；但是，机构必须拥有“特定于州”的检查程序（如适用）。1.手册应包括受训人员要执行的职责列表以及建议的时间表和按主题参考的阅读材料列表。2.银行手册必须涉及以下领域：运营、信贷和 EIC 以及适用的专业领域。3.抵押贷款手册必须包括以下领域：财务状况、管理、合规性、消费者保护 4.在职培训程序应包括在考官被分配到新的培训领域时为他们使用教练。5.在培训期间，应在每项工作结束时对受训人员进行书面评估。使用培训清单可确保受训人员已熟练掌握所有领域，并为培训新员工和新晋升的审查员提供一致性。
增强了辣椒植物中植物疾病检测的深度学习模型结构
摘要。描述了一种用于分类和检测辣椒植物中植物疾病的新的深度学习模型。它是建立在Mobilenet架构的修改版本上的。该模型通过结合复杂的优化模型和可靠的培训程序来克服了常规诊断工具的高计算成本和限制适应性。该模型大大减少了准确诊断所需的时间和资源，同时有效地管理复杂的疾病表现，诊断精度为97.18％。使用Chilli Leaf图片数据集，数据增强和精细调整技术，该模型显示出在农业环境中实时疾病诊断的希望。该研究强调了高质量图像数据和广泛的培训数据集的重要性，呼吁在各种气候和环境条件下进行进一步评估，以确保鲁棒性和适应性。这项研究为不同农业背景下的基于AI的模型打开了新的机会，有可能导致精确耕作的重大进步。
2020-11 年封锁计划 - 纽约州国务院
“确定有权发布封锁令的个人”和“有权发布封锁终止令的个人”。 “建筑物被占用时，正常运行期间使用的安全措施可能会对出口或消防部门的运营产生不利影响。” “对计划中确定的紧急和安全威胁的描述，包括针对每种威胁情况实施的封锁程序。” “针对每种威胁情况启动封锁计划的方式和方法 […]。” “向消防部门报告任何影响出口或消防部门运营的封锁情况的程序。” “在封锁期间确定并向应急响应机构报告占用者在场或不在场的程序。” “在封锁期间，在中心位置和每个受保护区域之间提供双向通信的方式。” “确定终止封锁的预定信号。” “在封锁终止后，解锁门并验证出口是否已恢复正常运行的程序。” “培训程序和封锁计划演习的频率。”另请注意，根据第 406.3.4 节，“如果设施有封锁计划，则应对员工进行紧急封锁时分配的职责和程序的培训。”