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World File Search System挑战性
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
从挑战性数据中学习的机器学习2025（DS113）
现代技术取决于无处不在的数据收集以及机器学习在获取见解和创造知识方面的应用。of-10，考虑了精心策划的数据集，开发了机器学习方法。但是，现实世界中的数据通常是在非理想条件下收集的，感应，存储，处理和标签有限，可以将帽子，环境变化和干扰，攻击以及策略修复。因此，现实世界中的数据提出了重大挑战，例如腐败，离群值，缺失条目或标签，偏见，分配变化和安全/隐私问题，仅举几例。这些挑战通常将标准机器学习方法的有效性限制在现实世界中。从具有挑战性的数据I会议（MLCD I）中学习的机器学习旨在通过推进针对复杂的现实世界数据挑战量身定制的实用，高效和有效的机器学习解决方案来弥合这一差距。
学会反思具有挑战性的经历：人工智能镜像方法
当公民面临重大社会变革时，他们发现自己的假设受到挑战，身份受到威胁，这让他们有退缩到志同道合的“泡沫”中的风险，而不是思考自己是否有东西可以学习。算法驱动的媒体平台通过放大认知偏见和两极分化辩论加剧了这一过程。本文主张人工智能 (AI) 可以发挥独特的作用，它为在线作家举起一面隐喻性的“镜子”，通过精心设计的反馈，使他们更加了解并反思自己对具有挑战性的情况的反应和方法。作为一个例子，我们描述了一个使用自然语言处理来注释个人对具有挑战性的经历的书面反应的 Web 应用程序，突出显示作者似乎在浅显或深刻地思考的地方。学生已经在使用这个开源工具来帮助他们理解他们遇到的工作安排挑战，但可以找到更广泛的应用。我们的愿景是，这样的工具可以让公民更多地意识到自己的偏见，让他们不那么被动，当他们的假设受到挑战时，他们更愿意接受新的观点。
具有挑战性的收藏：近来科学技术遗产的保护方法
美国国会图书馆在版编目数据名称：Boyle, Alison, 1977– 编辑。| Hagmann, Johannes- Geert，编辑。| 史密森学会学术出版社，出版商。标题：挑战性收藏：近来科学技术遗产研究方法 / 由 Alison Boyle 和 Johannes- Geert Hagmann 编辑。其他标题：近来科学技术遗产研究方法 | 文物系列；第 11 卷。说明：华盛顿特区：史密森学会学术出版社，2017 年。| 系列：文物：科学技术史研究；第 11 卷 | 包括参考书目和索引。标识符：LCCN 2017003406| ISBN 9781944466107（印刷版）| ISBN 9781944466121（在线）主题：LCSH：技术与文明。| 科学与文明。| 文化财产——保护。| 博物馆——收藏管理。| 博物馆展品——社会方面。| 科学博物馆。| 科学仪器和仪器——收藏家和收藏。分类：LCC CB478 .C4935 2017 | DDC 303.48/3—dc23 | SUDOC SI 1.2:SCI 2/5 LC 记录可在 https:// lccn .loc .gov / 2017003406 上找到
极具挑战性的环境：了解太空旅行的分子和生理反应
Bowles 博士及其同事将大鼠心肌细胞置于模拟微重力或正常重力条件下，放置时间为 12 小时、48 小时或 120 小时。研究小组报告称，尽管在两种条件下，12 小时和 48 小时后蛋白质丰度没有差异或略有差异，但在模拟微重力 120 小时后，蛋白质丰度差异明显增大。研究小组随后使用一种新颖的改良型细胞培养技术，测量标记氨基酸与新合成蛋白质的结合情况，以确定心肌中的蛋白质周转率。结果表明，与正常重力环境相比，随着时间的推移，微重力环境中的蛋白质周转率急剧下降。
欧洲：在具有挑战性的时期迈向清洁和绿色的生产
欧洲正处于新的工业革命的边缘。钢铁生产面临重大挑战，不仅使钢生产脱碳以满足气候目标，而且还成为闭环经济的重要组成部分，其环境足迹最少。许多项目正在运行以使钢铁行业脱碳并促进向基于氢的钢制造的过渡。这需要大量的投资，并且必须采用碳边境机制立法，以与其他全球地区保持更苗条的立法。绿色能源过渡还将对1）镀锌线的未来炉布局，2）关于线路镀锌期间钢的加工性和3）由于更高的再生含量而在客户制造过程中的加工性。对于驱车市场，预计汽车将保持稳定，而预计在建筑和工程方面有望增长，尤其是在绿色过渡和室内气候控制方面。锌的出色腐蚀保护将成为一个耐用社会的推动力。
通过两相训练使类人动力运动超过具有挑战性的地形
摘要：人形机器人是机器人技术的关键重点，其导航艰难地形对于许多用途至关重要。虽然取得了进步，但为复杂环境创建适应性的运动仍然很困难。基于学习的系统的进展为强大的腿部运动提供了希望，但挑战持续存在，例如在高速和不平衡的地面跟踪准确性，以及实际机器人的关节振荡。本文提出了一个新颖的培训框架，以通过强化学习采用两阶段的训练范式来应对这些挑战。通过整合命令课程学习，完善我们方法的预知和适应性，进一步构成了所提出的框架。此外，我们将Dreamwaq适应了我们的人形运动系统，并将其改进以减轻关节振荡。，我们实现了我们方法的SIM到真实传输。一系列经验结果表明，与最先进的方法相比，我们提出的方法的出色表现。
受大脑启发的预测编码提高了机器挑战性任务的性能
反向传播被认为是训练人工神经网络最有利的算法。然而，由于其学习机制与人脑相矛盾，反向传播因其生物学上的不合理性而受到批评。尽管反向传播在各种机器学习应用中取得了超人的表现，但它在特定任务中的表现往往有限。我们将此类任务统称为机器挑战任务 (MCT)，旨在研究增强 MCT 机器学习的方法。具体来说，我们从一个自然的问题开始：模仿人脑的学习机制能否提高 MCT 的性能？我们假设，复制人脑的学习机制对于机器智能难以完成的任务是有效的。使用预测编码（一种比反向传播更具生物学合理性的学习算法）进行了多个对应于特定类型的 MCT 的实验，其中机器智能有提高性能的空间。本研究将增量学习、长尾和小样本识别视为代表性的 MCT。通过大量实验，我们检验了预测编码的有效性，它对 MCT 的表现远优于反向传播训练的网络。我们证明了基于预测编码的增量学习可以减轻灾难性遗忘的影响。接下来，基于预测编码的学习可以减轻长尾识别中的分类偏差。最后，我们验证了用预测编码训练的网络可以用少量样本正确预测相应的目标。我们通过将预测编码网络的特性与人脑的特性进行比较并讨论预测编码网络在一般机器学习中的潜力来分析实验结果。
问题复杂性和LLM：在具有挑战性的环境中的H-M团队可靠性
在巴西大西洋森林中的物种灭绝风险评估中应考虑观察到的气候变化，这是气候不稳定的领域（主要文本，图。3e）。大西洋森林生物群落被严重碎裂和孤立（Ribeiro等，2009; Rosa等，2021），严格的青蛙的种群也是如此（Dixo等，2009），甚至是栖息地的人群（Telles等，2007年）。这部分是由于农业活动的土地覆盖率变化以及随之而来的农药在农业景观中的使用增加（Ferrante等，2019），这导致了巴西两栖动物的局部突变和灭绝（Ferrante＆Fearnse，2020c，2020c）。森林碎片周围的农业矩阵对许多物种变得无法通行和荒凉（Ferrante等，2017）。我们的结果表明气候应力（图4E）和这些区域中的气候异常（主要文本，图。5）可能是导致阿罗拉人种群分裂的因素之一，因为开放区域和农作物的湿度较低，温度较高，这使得它们对许多两栖动物都造。
抗危机蚊子抑制基因驱动在挑战性的行为条件下扩散的大笼子
男性蚊子的蜂群行为。笼子的设置类似于5。在每个笼子里，都放置了陶土砖块的底座避难所，并用浸泡的海绵湿润；使用无菌牛血（意大利，意大利Teramo），允许蚊子以10％的蔗糖和0.1％的甲基甲基苯甲酸溶液和0.1％的甲基糖溶液和每周双喂养双喂养双喂养双喂养双喂养双喂养的双喂养。将两个直径为12 cm的培养皿带有湿滤纸带，将每个笼子引入每个笼子中，以允许血液粉两天后的鸡蛋沉积。将一个黑色的塑料标记（侧面50厘米）放在白地板上，以作为视觉标记，以刺激蜂群行为。在每个笼子的前面，两个开口允许蚊子的介绍重新填充蛋白盘的笼子，引入和收集鸡蛋盘，糖喂食器和hemotek喂食器，而无需任何