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标签：在任何粒度上跟踪
我们在任何粒度（标签）中介绍跟踪：用于跟踪视频中任意目标的新任务，模型和数据集。我们寻求一种跟踪方法，将点，零件和对象视为同样可跟踪的目标类型，这是一个事实，即这些粒度之间的区别是模棱两可的。我们为任务介绍了通用的高容量变压器，作为输入视频和目标提示（指示要跟踪的内容，以单击，框或掩码的形式跟踪），并在每个帧上输出目标的分割时产生。为了训练模型，我们几乎汇总了我们所知道的几乎所有公共可用的跟踪数据集，目前总计75个，总计数百万的带有跟踪注释的剪辑，包括长长的稀有主题，例如昆虫上的身体关键点和显微镜数据。我们的模型在标准基准测试基准上具有竞争力，用于点跟踪，掩盖跟踪和盒子跟踪，但更重要的是，在很大程度上要归功于数据工作。我们将公开发布我们的代码，模型和汇总数据集，以提供运动和视频理解的基础模型，并促进该方向的未来研究。
脑肿瘤大数据的度上分类 - UTS的作品
Manikandan Ramachandran 1，Rizwan Patan 2，Ambeshwar Kumar 3，Soheil Hosseini 4，Amir H. Gandomi 5抽象机器学习算法，例如支持向量机（SVM），已广泛用于检测大数据环境中的脑肿瘤。但是，由于发现涉及的复杂性很高，因此SVM分类器不适合大型数据集。因此，在这项研究中，使用SVM引入MapReduce模型来处理大规模数据并处理此问题。在本文中，引入了一个称为相互信息的MAPREDUCE和最小四边形分类（MIMR-MQC）的框架，用于脑肿瘤检测，以应对与大数据分类相关的挑战。在这里，使用MIMR进行预处理，该过程消除了脑肿瘤数据集中有害和冗余属性。使用大数据集检测脑肿瘤，该技术可降低计算复杂性和时间。然后，使用Lagrange乘数和径向基核函数创建最小四边形支持向量机模型，以提高分类过程的效率。MIMR-MQC框架已在美国中央脑肿瘤注册中心（CBTRUS）上进行了验证。结果表明，与现有模型相比，提出的模型分别将计算复杂性和检测时间分别降低了37％和27％，从而观察到了较高检测准确性的21％。与最先进的机器学习技术进行了比较，MIMR-MQC框架在脑肿瘤检测时间和由于数据分布更好而导致的准确性方面表现更好。
在什么方面以及外国援助在多大程度上增加...
外源 - 包括𝑃𝑜𝑙𝑖𝑐𝑦𝑃𝑜𝑙𝑖𝑐𝑦𝑖𝑡𝑖𝑡𝑃𝑜𝑙𝑖𝑐𝑦𝑖𝑡𝑖𝑡𝑖𝑡𝑖𝑡𝑖𝑡𝑃𝑜𝑙𝑖𝑐𝑦𝑃𝑜𝑙𝑖𝑐𝑦 -1外源 - 包括𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖𝑡𝑖𝑡𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖𝑡𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖𝑡𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖𝑡𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖𝑡𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖𝑡𝑖𝑡𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖𝑡𝑖𝑡𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖𝑡𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑐𝑎𝑝𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖𝑡𝑖𝑡𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝑖𝑡𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝑖𝑡𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝑖𝑡𝑖𝑡𝑖𝑡𝑖𝑡𝑖𝑡𝑖𝑡𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝑖𝑡𝑖𝑡𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑐𝑎𝑝𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥
缺席声明（纳米尺度上的物质）-MCAM
Date: 14 December 2023 ( 1 ) Version 1.0 Products: the Mitsubishi Chemical Advanced Materials stock shapes mentioned below: PE 500 natural and colors (black, blue, green, red, and yellow) Proteus ® Copolymer PP Proteus ® HDPE natural, black, FDA black natural, black, and eurogrey Proteus ® Homopolymer PP Proteus ® Lay Flat PP natural, grey, white plus, black proteus®LDPEProteus®O和PPPPPESanalite®HDPE天然和黑色Sanalite®均聚物PP天然和黑色符合我们的最佳知识，我们在此之后确认，上述三菱化学高级材料的库存形状不是Nano量表2的物质。Proteus®和Sultron®是三菱化学高级材料组的注册商标。所有声明，技术信息，建议和建议仅用于信息目的，不打算，不应将其解释为任何类型或销售期限的保修。读者被告知，三菱化学高级材料不能保证此信息的准确性或完整性，并且客户有责任测试和评估在任何给定应用中或用于完成设备中使用的三菱化学高级材料产品的适用性。
人工智能在多大程度上可以增强医生的想象力？
反事实思维正在想象过去可能影响情绪，行为，决策和表现的替代方案[28,29]。医生通常会考虑替代方案和结果，即使它们没有发生。反事实思维的医生会反思过去的决定和不同的患者护理方法，并从假设的结果中学习。通过探索各种可能性和后果来实现他们的诊断，治疗和沟通策略。
缺席声明（纳米尺度上的物质）-MCAM
日期：2023年12月19日（1）版1.0版产品：三菱化学高级材料库存形状下面提到的库存形状：Borotron®HM015 / HM015 / HM030 / HM050 UHMW-PE-PE-PEBorotron®UH015 / UH030 / UH030 / UH030 / UH050 UHMW-PE，以确认我们的知识，以下是我们的知识，我们在此上提到了以下几点。纳米量表2的物质。Borotron®是三菱化学高级材料组的注册商标。所有声明，技术信息，建议和建议仅用于信息目的，不打算，不应将其解释为任何类型或销售期限的保修。读者被告知，三菱化学高级材料不能保证此信息的准确性或完整性，并且客户有责任测试和评估在任何给定应用中或用于完成设备中使用的三菱化学高级材料产品的适用性。
可再生电力能力计划在多个尺度上不确定性 *†‡
摘要我们使用一套社会计划模型来制定和比较可再生生成投资的优化模型，这些模型构建了最佳的产能投资，用于水力主导的电力系统，其中影响不确定性会导致能源短缺的风险。模型优化了容量扩展和运营成本（可能是风险调整的），允许对水电，地热，太阳能，风和热植物进行投资，以及用于平滑负载的电池存储。新颖的特征是在两阶段随机编程框架中的不确定季节性水力发电供应和可再生供应中的短期变化的整合。模型应用于新西兰电力系统的数据，并用于估算到2035年到达100％可再生电力系统的成本。我们还探讨了在应用CO 2约束的不同形式时获得的结果，该约束分别限制了不可再生能力，不可再生的生成以及CO 2排放，几乎可以肯定，肯定或在机会约束的环境中，并显示我们的模型如何用于调查拟议的泵送泵送Zealand Island Island Island Island Island Island Island的优点。
在已知蛋白质宇宙的尺度上预测的结构
蛋白质是所有细胞过程的关键，其结构对于理解其功能和进化很重要。基于蛋白质结构的基于序列的预测在精度1中增加了，超过214）在Alphafold数据库2中可用预测结构。但是，在此规模上研究蛋白质结构需要高度焦虑的方法。在这里，我们开发了一个基于结构对齐的聚类算法4foldseek cluster4that可以群集数亿个结构。使用此方法，我们聚集了Alphafold数据库中的所有结构，识别2.30）百万个非辛氏结构簇，其中31％缺乏代表可能先前未描述过结构的注释。没有注释的群集往往很少有代表覆盖Alphafold数据库中所有蛋白质的4％。进化分析表明，大多数簇的起源都是古老的，但似乎有4％是物种，代表了较低的质量预测或从头基因出生的示例。我们还展示了如何使用结构比较来预测领域家庭及其关系，从而确定了远程结构相似性的示例。在这些分析的基础上，我们确定了与原核生物中假定的远程同源性人类免疫相关蛋白质的几个例子，这说明了该资源对研究蛋白质功能和生命树的进化的价值。
在线xxxxxxxxxxxxxxxx在气候变化和人类流动性的劳动维度上
气候变化被称为实现千年发展目标的最大风险。气候问题会影响发展的许多方面，从粮食安全和健康挑战到稀缺资源的冲突，这导致了不安全感和流离失所。在许多流离失所的驱动因素中，突然的灾难以及气候变化造成的缓慢发作危害现在已经越来越重要。在气候变化的背景下，迁移通常被视为适应失败。但是，迁移可能是一个重要的适应性反应：管理良好的劳动力流动性和适应性政策可以为增强弹性和增强发展的机会提供机会，同时降低未来流离失所的风险。解决了体面的工作缺陷及其与气候相关影响的互动，因为迁移的根本原因可以使移民成为选择，而不是必需的。本在线课程探讨了气候变化与流动性的复杂交集，特别是对劳动力流动性的影响，对体面的工作和就业，劳动力市场以及向环境可持续经济体的过渡。它将探索安全和受监管的劳动力流动性作为应对气候变化的一种适应性策略的潜力，并考虑由于灾难，环境退化和气候变化而导致人们流离失所的人们的有效劳动力市场整合的具体策略。
如何在程度上创建和编辑计划（Rev 1.23.23）
从侧边栏菜单中添加课程要求选择课程的学期。键入确切的课程要求（例如Engl 1020），等待课程验证在文本框下方显示。单击已验证的课程以添加要求。积分将自动填充。或，输入标题的一部分，然后单击已验证的搜索列表中的课程。