XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System损失的
带整流 IoU 损失的单次双叉检测器
基于CNN的目标检测器中，特征金字塔被广泛使用来缓解目标实例间尺度变化的问题。这些目标检测器通过自上而下的路径和横向连接来强化特征，主要是为了丰富低级特征的语义信息，而忽略了高级特征的增强，这会导致不同层次的特征之间不平衡，特别是高级特征中严重缺乏细节信息，从而难以得到准确的边界框。在本文中，我们引入了一种新的双管齐下的传导思想，从前向和后向探索不同层之间的关系，可以同时丰富低级特征的语义信息和高级特征的细节信息。在双管齐下的思想指导下，我们提出了一个双管齐下网络（TPNet）来实现高级特征和低级特征之间的双向传递，这有助于准确地检测不同尺度的目标。此外，由于单阶段检测器中难样本和易样本的分布不平衡，定位损失的梯度总是由定位精度较差的难样本主导。这将导致模型偏向难样本。因此，在我们的 TPNet 中，提出了一种基于 IoU 的自适应定位损失，称为 Rectified IoU (RIoU) 损失，以校正每种样本的梯度。Rectified IoU 损失会增加高 IoU 样本的梯度，同时抑制低 IoU 样本的梯度，从而提高模型的整体定位精度。大量实验证明了我们的 TPNet 和 RIoU 损失的优越性。
减少水资源损失的行动计划.pdf - Nagar Nigam Agra
城市发展能力建设（CBUD）项目是作为一项中央计划提出的，旨在利用世界银行按国际开发协会条款提供的信贷，加强选定城市地方机构的能力建设和机构建设，以实施城市改革。印度政府已从国际开发协会（IDA）获得融资，以信贷形式用于支付城市发展能力建设（CBUD）项目的费用。印度政府城市发展部（MOUD）是客户的执行机构，打算将这笔信贷收益的一部分用于合同规定的合格付款印度城市发展能力建设项目的目标是协助受援国改善选定城市地方政府机构的城市管理体系和技能，并支持受援国实施各种城市政策和机构改革。
威胁生物多样性和生物多样性损失的根本原因
非洲以及世界许多其他地区的生物多样性正在遭受严重的衰落和灭绝威胁。这是由于动植物的几种物种和群落的生存能力，危害和灭绝以及生态系统功能的崩溃而表现出来的。大量的森林，湿地，沿海和农业生态系统以及干旱和半干旱地区已被降解，因此，几种动植物已经丢失了几种动植物，其他动物和动物物种濒临灭绝，遗传多样性严重侵蚀。可用的证据表明，每年正在清除大约1700万公顷的热带森林，科学家估计，以这种速度，在未来30年中，森林中高达10％的生物多样性可能面临灭绝。1
美国联邦航空管理局追踪和减轻空中交通分离损失的努力受到数据收集和实施挑战的限制
据 FAA 称，2009 财年和 2010 财年之间报告的运营错误急剧增加，主要是由于通过空中交通安全行动计划 (ATSAP) 2 和交通分析与审查计划 (TARP) 等计划报告的增加，交通分析与审查计划 (TARP) 是一种用于检测空中交通终端设施分离损失的自动化系统。 3 然而，我们发现报告的错误增加部分与实际错误的增加有关，而不是报告的增加。例如，FAA 的空中交通管制中心 (ARTCC) 4 — 多年来一直采用自动化系统来检测和调查报告的错误 — 在同一时期的运营错误增加了 39%。此外，我们还发现了导致运营错误数量增加的其他因素。例如，近四分之一的增长是由于南加州终端雷达进近管制 (TRACON) 撤销了分离豁免，导致许多常规进近和着陆被重新归类为运营错误。 5