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基于优化的U-NET的2D图像的单眼深度估计
从2D图像中估算深度在各种应用中至关重要，例如对象识别，场景重建和导航至关重要。它在增强现实，图像重新关注和细分方面具有显着优势。在本文中，我们根据传输学习编码器和高级解码器结构提出了一个优化的U-NET网络，以估算单个2D图像的深度。编码器– decoder架构是从Resnet152v2构建的，作为编码器和改进的基于U-NET的解码器，以实现准确的深度预测。引入的RESNET152V2网络已在广泛的Imagenet数据集上进行了预估计，该数据集具有为大规模图像分类提取丰富且可推广的特征的权重。该提出的编码器可以具有先验知识来减少训练时间并改善对象位置识别。在解码器中设计的提议的复合上采样块（CUB）应用了2倍和4倍双线性插值，结合了一速式转置卷积，以扩展从编码器获得的低分辨率特征图，从而使网络恢复了更详细的细节。跳过连接用于增强解码器的表示能力。每个向上采样块的输出与相应的池化层串联。来自不同量表的特征融合有助于捕获本地和全球上下文信息，从而有助于更准确的深度预测。此方法利用RGB图像和深度图作为NYU DEPTH DATASET V2的训练输入。实验结果表明，基于转移学习的编码器，再加上我们提出的解码器和数据增强技术，可以使复杂的RGB图像转换为准确的深度图。系统根据深度数据范围为0.4至10 m，准确地对不同的深度范围进行了分类。通过使用渐变色尺度将不同的深度映射到相应的颜色，可以在2D图像上执行精确的深度分类。
定向搜索来自……的连续引力波
年轻的孤立中子星及其疑似位置是定向搜索连续引力波 (GWs) 的有希望的目标 [1]。即使没有从脉冲星的电磁观测中获得计时信息，这种搜索也可以以合理的计算成本实现有趣的灵敏度 [2]。包含候选非脉冲中子星的年轻超新星遗迹 (SNR) 是此类搜索的自然目标，即使在没有候选中子星的情况下，小型 SNR 或脉冲星风星云也是如此（只要 SNR 不是 Ia 型，即不会留下致密物体）。过去十年，已经发表了许多关于孤立、定位良好的中子星（除已知脉冲星外）的连续引力波的上限。它们使用的数据范围从初始 LIGO 运行到高级 LIGO 的第一次观测运行（O1）和第二次观测运行（O2）。大多数搜索都针对相对年轻的 SNR [3-11]。一些搜索瞄准了银河系中心等有希望的小区域 [4, 8, 11–13]。一项搜索瞄准了附近的球状星团，那里的多体相互作用可能会有效地使一颗老中子星恢复活力，从而产生连续的引力波 [14]。一些搜索使用了较短的相干时间和最初为随机引力波背景开发的快速、计算成本低的方法 [4, 8, 11]。大多数搜索速度较慢但灵敏度更高，使用较长的相干时间和基于匹配滤波和类似技术的针对连续波的专用方法。这里我们展示了对 12 个 SNR 的 O2 数据的首次搜索，使用完全相干的 F 统计量，该统计量是在代码流水线中实现的，该流水线源自首次发布的搜索 [3] 等 [5, 9] 中使用的代码流水线。由于 O2 噪声频谱并不比 O1 低很多，我们通过专注于与年轻脉冲星观测到的低频兼容的低频，加深了这些搜索（相对于 O1 搜索 [9]）。这一重点使我们能够增加相干时间，并获得显着的改进
毒力表型是由病原体倍性和遗传背景相互作用产生的
图 1 白色念珠菌遗传背景对健康宿主适应性有不同的影响。 （a）未感染（仅暴露于大肠杆菌食物源，灰色）或感染不同白色念珠菌菌株（图例中所示）的健康野生型线虫宿主种群的生存曲线。误差线表示±SE。每个处理中分析的宿主数量（n）如表 S1 所示。使用生存曲线的成对比较和 Log-rank（Mantel-Cox）检验来检验统计学显着性。星号表示与未感染对照相比具有统计学显着性（* 表示 p < .05；**** 表示 p < .0001）。具有相同字母的白色念珠菌处理没有显著差异，而具有不同字母的处理在统计学上存在差异。 (b) 宿主谱系生长的箱线图，以 7 天内产生的单个创始宿主的 F1 和 F2 后代的总种群大小表示。方框表示 25 到 75 分位数，平均值表示为一条线。误差线是标准化的数据范围，圆圈表示异常值。未感染对照处理的平均值和 95% 置信区间分别用灰色虚线和阴影灰色方框表示。使用单因素方差分析检验统计显著性。星号表示与未感染对照相比的统计差异（* 表示 p < .05；*** 表示 p < .001）。事后 Dunn 多重比较检验表明，字母相同的白色念珠菌处理没有显著差异，而字母不同的处理有统计学差异。 （c）感染白色念珠菌的宿主成年期第 1-3 天（正常繁殖时间）产生的（d）宿主幼虫总数和宿主幼虫百分比。数据和统计分析与（b）相同。（e）二倍体（dip）和四倍体（tet）白色念珠菌菌株在第 7 天的宿主存活率（彩色符号表示特定的白色念珠菌遗传背景）。使用 Wilcoxon 配对符号秩检验检验统计学意义，并标明 p 值。（f）感染白色念珠菌二倍体和四倍体菌株的宿主的谱系生长、（g）幼虫数量和（h）繁殖时间。数据和统计分析与（e）相同
2018 - 2023 年环境数据 - Thermo Fisher
1. 本表中的环境数据涵盖全球所有运营，包括制造工厂、仓库、办公室、实验室、商业车队和合并子公司。本报告中呈现的环境数据范围包括我们控制的运营。如果数据不可用，则使用基于区域能源强度因子或其他现有数据的估算。由于数据源重述和方法更新，历史数据可能会有所修订。由于业务变化需要根据温室气体议定书进行基线调整，因此基线和后续报告年度的值可能会有所不同。环境数据是使用世界资源研究所 (WRI) 温室气体议定书企业报告标准的报告边界进行基线调整的（强度值的收入部分未进行基线调整）。2. 此处呈现的数据包括 2021 年和 2022 年报告年度的重述环境数据，以反映与 2022 年 10 月 31 日收购 The Binding Site、运营数据收集改进和排放因子更新相关的基线调整。 3. 可解决支出包括购买的商品和服务（范围 3 类别 1）和资本货物（范围 3 类别 2）中的所有支出。边界是截至 2023 年 12 月 31 日通过科学基础目标倡议 (SBTi)、CDP、EcoVadis 或其公司网站报告基于科学的目标的公司。4. 2023 年的数值包括与部分航空旅行可持续航空燃料消耗相关的 237 MTCO 2 e 减排。5. 基于支出的分析目前无法区分上游和下游运输和配送。上游运输和配送中呈现的数字代表上游和下游排放。6. 值包括范围 1、2 和范围 3（类别 1、2、3、4、5、6、7 和 8）。其他类别的排放已在客户的范围 1、2 和下游范围 3 中捕获，因此不包括在内。 7. 本指标不包括 2021 年和 2022 年分别使用生物炭等技术购买和退出的 88 和 130 MTCO 2 e 碳去除额度。根据 SBTi 净零排放标准，本报告中提供的排放值不考虑碳补偿和碳信用额度。8. 退出的环境属性证书包括非捆绑的 Green-e 认证可再生能源认证 (REC)、EECS AIB 原产地保证和国际 REC，以匹配美国/加拿大、欧洲、巴西、中国、印度、墨西哥和南非的电力使用情况。9. 无化石燃料设施的定义是总能源消耗中 99% 以上来自可再生能源。10. 使用 WWF 水风险过滤工具确定了缺水地区。11. 零废物定义为将不到 10% 的废物转移到垃圾填埋场，焚烧或废物转化能源设施，但不包括受管制的废物。
乙型肝炎（急性，慢性，围产期）-NJ.GOV
高管摘要2022年的长期经济监测报告，添加了2018年至2022年的数据，提供了正在进行的监测计划的结果，该计划跟踪了Pinelands地区的经济状况。本报告介绍了经济数据，并描述了人口，房地产，经济增长和市政财务领域的关键趋势。可用时每年更新数据。一般的分析方法是比较Pinelands市政当局与非平地城市和整个国家的经济趋势（从1980年开始）。努力以获取代表Pinelands地区的数据。当没有此数据范围时，将使用市政数据。在本报告中，“ Pinelands”或“ Pinelands市政当局”是指47个市政当局，在州指定的Pinelands地区至少有10％的土地面积（其中只有11个完全在Pinelands地区；其余的城市遍布Pinelands地区）。“非平地城市”是指位于新泽西州南部八个县的剩余155个市政当局。在本报告的时间表中捕获的是2020年的人口普查，在适当的情况下，十年中的人口普查数据优先于企业间年度估计。在本报告的研究期间还捕获了全球COVID-19大流行，他的2020年爆发可以在整个过程中介绍的数据中辨别出来，尤其是房地产和经济参数。上升的增加约为3％。人口到2020年，人口普查局估计表明，Pineland在2010年，市政当局的总人口增长了19,350人。非Pinelands市政当局增加了72,242人，比2010年增长4％。在过去的四十年中，Pinelands市政当局的人口增长率大大放缓，2010年至2020年之间实际上低于整个国家。Pinelands的估计中位年龄持续增加，到2020年，已有45岁的年龄。除了报告中位年龄的统计数据外，该报告还介绍了两个年龄段的统计数据：不到18岁的儿童和65岁以上的成年人。房地产居民销售的数量继续在宾夕法尼亚州以及该州其他地区的其他地区攀升。在2000年代后期大衰退之后稳定增长后，家庭交易的数量在2021年飙升。在2022年，Pinelands市政当局的住宅销售数量为12,559，比2016年增长了92％。平均房屋销售价格在过去十年结束之前一直保持稳定，然后在2021年同样急剧上升。根据通货膨胀进行调整，Pinelands的平均房价从2016年的288,000美元上涨至2022年的349,000美元。在非二元组中，价格从2016年的平均约378,000美元增加到2022年的420,000美元。在全州范围内，平均房价从2016年的482,000美元上升到2022年的493,000美元。经济估计2022年的最新估计表明，自2016年以来，Pinelands市政当局的人均收入增长了18％，在非平地地区的非平地岛地区增长了12％。2022人均收入估计在Pinelands地区估计为43,706美元，在非平地地区地区为52,795美元。
Thomas Opitz引用此版本
作者巧妙地开发了一个非平稳生成统计模型，以在气候变化下为空间温度极端变化，从而允许对空间风险度量的蒙特卡洛估计。基于对空间风险功能的阈值超出阈值的基础，该模型将来自不规则间隔的气象站的数据与定期空间网格上的物理气候模型的模拟结合在一起。他们的工作解决了对极端天气的频率，幅度和程度的全面统计评估的普遍需求。此任务是复杂的，因为温度是全球变暖的关键变量，在三维时空和时间上表现出强烈的异质趋势。物理模型的数值模拟提供了大量的“大”数据，但具有强大的局限性：模拟是确定性的，不是概率的，并且是在相对粗糙的空间网格上进行的，即，不是在天气站级别基于点；关于真实气候的模拟很大的偏见是可能的。计算成本很高，并防止模拟大量的全时代编年史和极端事件目录。相反，所提出的方法转移了有关从物理模拟到统计模型的稀疏观察到的空间温度生物性的信息，以获得基于点的随机天气发生器（SWG），而没有受到这种限制。它展示了SWG是增强物理模拟提供的数据的关键工具。，2024）。作者通过为批量模型进行多个分位回归来解决问题。，2023）。可以以低的计算成本来校准各种目的：仿真物理模型，从网格的大规模输入数据到基于点的分布的缩小，以及对罕见事件的大型样本的随机模拟。该纸张利用极值理论（EVT）的灵活最新方法用于基于年度位置的最大值的依赖峰值阈值，而不是传统方法，因此，来自数据的信息得到了更好的保存和解释（Horser等人的解释）（Horser等人。不过，这是有代价的：总空间风险的阈值超出了所有位置的总阈值超出阈值的阈值，因此必须适合将协变量的模型适合边缘分布的整体和尾部。另一种选择位于亚震荡模型中，也称为扩展的广义帕累托分布，它们可以灵活地捕获全部数据范围，同时在两个尾巴中都与渐近模型保持一致性（Papastathopoulos和Tawn，2013; Naveau等，2013; Naveau等人。，2016年； Yadav等。这有助于避免由于在明确的固定阈值下方和更高上方的拆分建模而增加的不确定性和建模开销。所提出的模型使用大规模的物理协变量（例如，温度均值）将大规模信号传播到局部（基于点）温度。规定可以确定协变量对温度响应的因果影响，这些模型将允许模拟未来的极端温度，并从气候变化的场景和物理模拟中获得未来的协变量。时间序列极端的因果推断工具（Bodik等人，2024）可以承诺确认大规模变量的因果影响。
波兰的BWRX-300技术使用
根据Orlen Synthos绿色能源SpółkaZograniczonąOdpowiedzialnością（“客户”）和KPMG咨询SpółkaZograniczonąOdpowiedzialnościąsp.K.（“毕马威”）（“协议”），准备了一份报告，其中包含对小型模块化反应堆（SMR）对波兰市场的影响的分析，以下是该报告。报告中描述的主题，图表和问题的范围来自协议。这项研究是题为“在波兰使用BWRX-300技术 - 福利分析”的完整报告的摘录。该报告以及其中提出的所有分析和结论都遵守下面报告本身和协议中所述的条件和保留。该报告可以在数字平台上公开显示，发布和提供，并提供以下预订。以任何方式使用报告，包括其共享，均与报告中列出的所有条件和预订的同意。报告日期根据协议的日期，截至2023年3月6日，该报告是在2023年5月16日进行的，并反映了毕马威（KPMG）的知识状态，截至协议之日和报告准备。报告中提出的分析和结论是在准备之日起有效的，并且在客户提供更多文档和材料之后或在新信息公开之后可能会发生变化。缺乏对毕马威（KPMG）的数据验证的基础，其分析和结论是对客户提供的文档，信息和假设的结论。在报告中，毕马威会计师仅针对与报告相关的公开可用或提供的数据范围。鉴于该报告的目的以及2022年和2023年宏观经济参数的高波动性是由于通货膨胀和乌克兰的战争引起的，乌克兰始于2022年2月24日，除其他因素外，此类信息的纳入被认为很重要。由于未来的不确定性，该报告仅提供了非常粗略的估计，对乌克兰武装冲突的宏观经济后果。有关这场冲突及其宏观经济后果的任何新信息都可能对报告中包括的结论产生重大影响。因此，尤其不应假定报告的内容在创建之日之日起有效和完整。根据客户提供的信息和可能的分包商的经验和知识，根据客户提供的信息和可能的分包商的经验和知识，报告了报告中毕马威（KPMG）的分析的结论和结果。尽管如此，毕马威会计师事务所并不意识到的信息和事实可能会对所提出的结论，观点或分析产生重大影响。我们已经假设，客户提供给我们的所有信息都是正确的，并且与客户管理委员会的最佳知识有关客户的情况，并从运营和财务的角度计划未来的运营。作为我们委托做的工作的一部分，我们还使用了从公认的财务信息来源获得的信息。这些信息均未通过毕马威（KPMG）进行审核，验证或确认。作品的范围在某些情况下，报告中提出的数字可能已经四舍五入。kpmg没有执行法律，技术，环境，财务和税收相关或其他分析，而不是协议中指定的分析 - 就以上方面而言，毕马威（KPMG）依赖于客户提供的信息。毕马威（KPMG）执行的工作并不构成法定审核员或根据适用于财务审计活动的任何标准执行的法定审计师或类似服务的财务审计活动。该报告及其结论不构成或包含投资建议。也不构成进行任何交易或进行投资的要约，邀请或诱因，并且不得解释为要约，邀请或诱因。由于毕马威（KPMG）收到了错误，不完整的信息或输出，对客户或第三方造成的任何损害造成的任何损害，实际上不一致的陈述或与报告相关的信息或kpmg的材料不得责任，kpmg的责任不应承担任何责任。信息和输出数据的可用性可能限制可能会影响报告中毕马威的结论。我们假设所有许可，许可等。kpmg雇员对与报告有关的任何损害，对其中包含的结论或建议或信息的分析均不承担任何责任。kpmg对解释法律或协议的规定不承担任何责任。毕马威（KPMG）基于其结论的法规，法院裁决和协议可能会在报告之日起改变，这可能会影响其中包含的结论。尚未考虑承诺和负担。是完全有效的，我们尚未对与负面影响相关的风险进行任何独立测试。kpmg不应对该报告的任何目的不承担任何责任，除协议中指定的目的外，以及该报告作为法医证据或法律规定的其他目的的可接受性。根据协议，毕马威对客户的责任是有限的，毕马威对第三方的责任被排除在外。缺乏毕马威毕业士（KPMG）毕马威（KPMG）的保证并没有保证其未来实现的可能性，此类陈述，估计或预测的准确性或完整性或报告中包含的其他材料的可能性。尽管我们已经进行了尽职调查，但毕马威（KPMG）无法确保这些陈述，估计和预测的准确性。报告的客户或收件人对业务决策，策略，计划和运营完全负责。kpmg，代表和代表其他毕马威会员分支机构，其所有伴侣，员工和代理商都宣称，毕马威（KPMG）或上述任何实体均不应对任何与报告或结论和分析所包含的结论和分析所采取的决定的人有任何责任。报告中包含的报告，结论和分析并不构成我们确定或预测未来事件或情况的任何保证，安全性或保证，或者建议执行或不执行特定交易计划或类似活动的建议。