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桥接数值模型和机器之间的缝隙...
许多地下流动应用涉及对物理定律充分了解的组成部分，以及在物理定律了解不足或不适用的其他组件中。数值建模在前者方面擅长于以前的机器学习（ML）在后者方面的插值数据，但是两种方法都无法同时解决这些组件。现有的ML方法（通常称为具有物理信息的ML或PIML）同时处理这些类型的组件是对标准ML方法的较小调整（例如，PIML可能会使用物理数据进行训练或损失功能来鼓励ML遵守ML，而无需任何准确保证方程式）。调整黑盒ML模型在根本上受到限制，因为“大数据没有解释自身” - 在模型中意味着，可解释的结构是提高可预测性，使人类理解和最大化小数据影响的必要性。我们展示了可区分的编程（DP）如何使我们能够使用可训练的ML融合值得信赖的数值建模，从而增强了用于物理模型开发，倒数分析和机器学习的工作流程。
我的姐姐，我的自我：Colleen Kenyon和Kathleen Kenyon的照片1月18日至2025年5月4日开幕接待：2025年1月18日，星期六，5：00-8：00
在1970年代和80年代，摄影师Colleen Kenyon（美国，1951 - 2022年）和Kathleen Kenyon（American，1951-2023）是女性艺术家运动的一部分，他们以创新的方法对媒体进行了挑战。Colleen Kenyon是使用手着色来增强自己和姐姐在家庭环境中的肖像的先驱。凯瑟琳·肯尼恩（Kathleen Kenyon）擅长于大众媒体的女性的性别特定图像来创造具有讽刺意味的光焦点。从1981年开始，两个姐妹还担任伍德斯托克摄影中心的董事，他们继续倡导妇女在艺术和有色艺术家中的发展。我的姐姐，我的自我由艺术史学家汤姆·沃尔夫（Tom Wolf）和劳里·达尔伯格（Laurie Dahlberg）策划。由CPW组织，此回顾展具有肯尼亚斯最具标志性的作品，并在纽约金斯敦的CPW和纽约州伍德斯托克的Kleinert/James Center展出。展览材料是从CPW现在持有的作品的档案中得出的。
流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。
动议JVCO Limited年度报告和帐户2023
我们的目的我们带来欢乐，建立联系并创造回忆。我们的愿景是成为品牌娱乐目的地的全球领导者，也是最伟大的工作和娱乐场所。我们的策略继续成为世界上最受欢迎品牌所有者的首选合作伙伴，我们通过与标志性IP的所有者共同创造了长期成功，以使其品牌栩栩如生。使用我们的“思想对体验”专业知识，我们创建了沉浸式的景点，将物理构建，数字创新和出色的客人服务融合在一起。提高客人体验并溢出我们的投资组合，我们正在吸引更多的客人与我们共度时光，并通过提升我们的房地产，创建世界一流的短暂休息胜地，发展我们的市中心景点集群并在全球范围内开发强大的IP来享受更多的景点。将我们的操作模型转换为解锁增长，我们正在使Merlin成为全球综合的公司，擅长于以速度扩展成功格式，并擅长使用深厚的客户见解，AI和数据来推动有效的定价，营销和运营。
未来AI劳动力
由Chatgpt，Dall-E 2和Google的Palm等系统举例说明，强调了熟练的劳动力擅长于导航AI应用程序的复杂性。1,7-8此外，计算机科学以外的技能的增长需求甚至更大。具体来说，行业正在寻求具有人工智能素养的人，并在各个行业中负责任地有效地了解，使用和互动的知识和技能。随着AI改变行业和学术界各个方面的规模和速度，AI技能差距正在出现，这可能会对行业进步，AI发展以及未来的劳动力供应产生重大影响。为了满足对AI专业知识和技能差距不断升级的需求，我们开发了领导者框架，概述了培训和发展未来行业领导者和开发商所需的必要技能。领导者框架是一个模型，包括对AI培训必不可少的七个关键支柱：识字，支持，应用，发展，伦理与治理，研究与改进以及社会。每个支柱旨在满足与AI和AI开发有关学术界和/或行业范围内的所有专业角色，从而创造了定制的途径来发展和培训个人以发展AI的能力。通过与技术进化一致的三个角色类别进行了说明。传统技术角色得到识字和
对工业螺丝驾驶数据中异常检测的机器学习方法的比较研究Nikolai West
摘要本文研究了机器学习的应用（ML）方法在螺丝驾驶操作中的时间序列数据中的异常检测方法，这是制造业中关键的过程。利用一个新颖的开放访问现实世界数据集，我们探讨了几种无监督和监督的ML模型的功效。在无监督的模型中，DBSCAN以96.68％的精度和90.70％的宏F1得分表现出最佳性能。在监督模型中，随机森林分类器擅长于99.02％的精度，宏F1得分为98.36％。这些结果不仅强调了ML在提高制造质量和效率方面的潜力，而且还强调了其实际部署的挑战。这项研究鼓励对工业异常检测的ML技术进行进一步的研究和完善，从而有助于提高弹性，高效和可持续的制造过程。包括完整数据集以及基于Python的脚本的整个分析是通过专用存储库公开提供的。这种对开放科学的承诺旨在支持我们工作的实际应用和未来改编，以支持质量管理和制造业中的业务决策。关键字：异常检测，螺丝驾驶操作，收紧过程，监督学习，无监督学习。
可访问性策略2023-2026
我们将对可以实现的目标诚实。我们将从一开始就可以清楚地了解我们可以为时间，资源和法律做些什么。我们将清楚为什么会发生事情。我们的目标是首次正确地将其纠正，并继续从我们的经验中学习以告知变化。我们将努力使事情正常工作，如果他们不工作，我们将尝试了解出了什么问题，以便我们可以确保它不会再发生。我们将有需要在需要时在其他地方完成工作或路标的技能。我们将确保我们所有的员工都经过良好的培训，并且他们知道最合适的人是谁能提供帮助。我们将以公开而诚实的方式一起工作。我们不会让我们来自不同组织的事实阻止我们一起工作。儿童和年轻人和家人的观点将成为我们所做的一切的中心。我们将聆听对您重要的事情，以您的想法为基础，并始终记住我们正在努力帮助您获得所需的结果。我们将认识到儿童和年轻人的优势和能力，我们将在这些基础上进行。我们将专注于什么有效和您擅长于什么，以便我们可以在此基础上进行。我们将以CYP选择的方式进行交流。我们将与您讨论您喜欢如何提供和接收信息，并共同找到一种将有效的方法。我们将共同努力实现积极的解决方案和结果。我们将具有创造力，并开放考虑新想法，以帮助您获得所需的结果。
扩散反馈有助于剪辑查看更好的
对比性语言图像预训练（剪辑），它擅长于跨领域和模态提取开放世界的表示，已成为各种愿景和多模式任务的基础。然而，最近的研究表明，剪辑具有严重的视觉缺陷，例如几乎无法区分方向，数量，颜色，结构等。这些视觉缺点还限制了剪辑上构建的多模式大语模型（MLLM）的感知能力。主要原因可能是由于缺乏文本的独特性和图像的多样性，用于训练剪辑的图像文本对固有地存在偏差。在这项工作中，我们为剪辑模型提供了一种简单的培训方法，该方法在很大程度上通过自我监督的扩散过程克服了其视觉缺陷。我们介绍了Diva，该Diva使用Di Flupusion模型作为vrip ssistant的v。具体来说，Diva利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化剪辑表示，仅具有图像（没有相应的文本）。我们证明，Diva提高了夹在具有挑战性的MMVP-VLM基准上的表现，该基准在很大程度上评估了细粒度的视觉能力（例如g。，3-7％↑），并在多模式理解和分割任务上增强了MLLM和视觉模型的性能。对29个图像分类和检索基准测试的广泛评估证实，我们的框架保留了夹子强的零击功能。该代码将在https://github.com/baaivision/diva上找到。
引用：Nadeem M. (2024) 《金钥匙：通过软技能的力量解锁可持续人工智能！》《英国市场营销研究杂志》，第 12 卷，第 4 期，第 1-18 页
摘要：软技能和人工智能 (AI) 在当今的商业世界中至关重要。虽然人工智能擅长于自动化技术任务，但蓬勃发展的劳动力队伍的关键在于软技能所培养的独特人类能力。这项研究揭示了软技能在确保人工智能成功整合和在组织内长期生存方面的关键作用。它旨在强调沟通、解决问题、创造力、情商和协作等软技能在推动创新方面不可或缺且令人兴奋。这些技能实现了无缝的人机交互，推动了创新并为劳动力队伍的未来做好了准备。这项开创性的研究深入探讨了以下关键问题：1. 完全依赖人工智能开发的技术能力会产生什么后果？2. 组织如何将软技能的发展无缝地纳入其人工智能培训计划？3. 软技能在增强人机协作方面具有什么意义？本文探讨了软技能发展的现状和挑战，强调了对先进评估工具、创新培训方法和文化转变的需求，这些转变迫切需要组织内部优先考虑这些技能。本文的研究结果概述了雇主有效整合和促进软技能发展的实用策略，使他们能够驾驭不断发展的人工智能驱动的商业环境。这项研究为探索人工智能革命的学者、从业者、政策制定者、企业高管和人力资源专业人士提供了宝贵的见解，同时利用软技能在工作场所的变革潜力，激发新的思维和工作方式。关键词：软技能、人工智能 (AI)、人机交互、劳动力可持续性、组织发展。
培训手册传染病感染性...
欢迎来到亚利桑那大学的传染病分裂！我们的教师在传染病以及艾滋病毒，球虫病，锥虫病，移植感染，抗菌管理，预防感染，公共卫生，公共卫生和结核病方面具有广泛的专业知识。我们的一些教师进行临床研究和其他基础科学研究。我们位于班纳 - 图森大学医学中心（BUMCT）主校区，南校园（BUMCS）和亚利桑那州南部VA医疗保健系统（Savahcs）。我们的教师致力于为您提供最好的教育。我们计划提供的临床经验非常出色。我们的部门在为艾滋病毒感染的人提供医疗服务方面具有卓越的卓越历史。重要的是，您在这一领域变得熟练，因为艾滋病毒血清阳性人群不仅在亚利桑那州而且在世界各地都在增长。当务之急，亚利桑那州的所有传染病医师都擅长于诊断和治疗球虫病，这是该州特有的疾病。我们的计划将在该领域的领导者的教职员工中提供特定的培训。您也将在住院和门诊设置中暴露于广泛的传染病。您将接受微生物学实验室的培训以及性传播疾病和结核病的诊断和治疗。在您的研究金结束时，您应该是一位高技能的传染病医师。在传染病领域中，有不同的职业道路，包括私人执业，公共卫生，普通感染疾病，移植传染病，艾滋病毒护理，抗菌治疗，预防感染和临床研究以及基础研究。在您的团契期间，我们将为您提供选修活动，以帮助您识别和发展职业道路。所有研究员都有望从事学术活动。我们的教师将根据您的兴趣，与您合作开发和实施基于临床或实验室的研究项目。研究员的培训计划将被个性化，以确保您获得所需的技能。我们的目标是支持您实现您寻求的职业。我们很荣幸与您一起培训下一代传染病专家。我们对我们的工作和我们的教育使命充满热情，并希望我们会激发您对您的同样的激情。