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城市研究在线
生成的扩散事先从现成的扩散生成模型中捕获，最近引起了人们的极大兴趣。但是，已经尝试了几次尝试将扩散模型采用到嘈杂的反问题上，要么无法获得令人满意的结果，要么需要数千个迭代才能实现高质量的重建。在这项工作中，我们提出了一个基于误差和误差校正（DIFFECC）方法的基于扩散的图像恢复。两种策略在后采样过程中收缩恢复误差。首先，我们将现有的基于CNN的方法与扩散模型相结合，以确保从一开始就确定数据的稳定性。第二，为了扩大噪声的误差收缩效应，设计了重新启动采样算法。在误差校正策略中，估计校正想法是在数据项和先前项上提出的。在扩散采样框架内迭代迭代会导致出色的图像生成结果。表明，与基于最先进的采样的分散模型相比，我们的方法可以重建高质量的图像。
不敏感测量
本标准已获准供国防部所有部门和机构使用。 1. 范围 1.1 范围。本标准规定了准备技术数据包 (TDP) 的要求，TDP 由一个或多个 TDP 元素和相关的 TDP 数据管理产品组成（见 6.1）。 1.1.1 选择性应用。选择组成 TDP 的 TDP 级别、类型、元素和 TDP 数据管理产品必须基于采购活动对支持所记录产品的收购和生命周期支持策略所需的技术数据的需求。采购活动对技术数据的需求因项目而异。 1.1.2 定制实施。此处的所有要求均可定制。这些要求以及选择纳入 TDP 的特定 TDP 级别、类型和元素以及 TDP 数据管理产品的要求应由采购活动在发布招标之前进行定制。这包括数据项描述 (DID) 中规定的要求、政府或非政府标准以及对媒体和交付方式的要求。
程序和摘要
情报工作。大多数AI系统都依靠人工来生成，注释和验证数据。这些任务通常是由数百万数据工作者执行的，通常是通过“微功能”平台执行大规模数据项目的片段。幽灵工作项目是Fimmmaker Lisette Olsthoorn与鹿特丹伊拉斯mus大学（EUR；由欧洲研究委员会资助）的“幽灵工人”团队之间的合作。该项目缩小了所谓的“幽灵工人”的日常生活，该术语指的是无形且不稳定的劳动力，为全球技术和AI基础设施提供动力。基于对欧洲工人的130次访谈，Olsthoorn发现，在家工作，缺乏办公室环境与大学互动的缺乏，缺乏他们为之工作的平台的认可以及被家人和朋友误解的平台，通常会使工人感到自己没有看到和孤立。因此，她邀请六名工人亲自聚在一起参加为期两天的会议。在重新创建每个参与者的家居官员中，邀请工人分享
委员会章程 G-45 人类系统整合
委员会章程 G-45 人机系统集成 2021 年 6 月 1.0 总则 本章程规定了 SAE International (SAE) G-45 人机系统集成 (HSI) 委员会的目标和运作程序。G-45 委员会活动应根据本章程的规定并按照 SAE International 的 ESC - 执行标准委员会和系统管理委员会制定的程序进行，如执行标准委员会董事会治理政策和系统管理委员会指南所示。 2.0 范围和目标 SAE G-45 人机系统集成技术委员会负责开发和维护人机系统集成及其支持学科的需求文件，包括人为因素工程、人员、人力、宜居性、培训、安全和职业健康、部队保护和生存力。HSI 规范、标准、指南、数据项描述和其他需求文件主要供国防部和国防承包商（工业）在系统采购中使用。这些工件也适用于其他政府机构（例如 NASA、国土安全部、FAA）、国际政府机构和其他商业实体。G-45 委员会的技术重点是以下系统：• 航空航天（例如飞机、航天器、无人驾驶飞机和航天器），• 地面车辆（例如
![arxiv：2409.02914v1 [cs.cv] 4月4日2024](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2c59d05176315666685a9c6e7ce046d3e8571f66.webp)
arxiv：2409.02914v1 [cs.cv] 4月4日2024
大型视觉模型（LVLM）最近引起了极大的关注，许多努力旨在利用其一般知识来增强自主驾驶模型的可靠性和鲁棒性。但是，LVLM通常依靠大型通用数据集，并且缺乏专业驾驶所需的专业专业知识。现有的视觉驱动数据集主要关注场景的理解和决策，而无需提供有关交通规则和驾驶技能的明确指导，这是与驾驶安全直接相关的关键方面。为了弥合这一差距，我们提出了IDKB，这是一个大规模数据集，其中包含从各个国家 /地区收集的一百万个数据项，包括驾驶手册，理论测试数据和模拟道路测试数据。很像获得驾驶执照的过程，IDKB几乎涵盖了从理论到实践所需的所有明确知识。在特殊情况下，我们对IDKB进行了15 lvlms的全面测试，以评估其在自治驾驶的背景下的可靠性，并提供了广泛的分析。我们还微调了流行模型，实现了显着的性能改进，这进一步验证了我们数据集的重要性。项目页面可以在以下网址找到：https：// 4dvlab.github.io/project_page/idkb.html
DoD 5010.12-M，1993 年 5 月
(a) DoD 5010.12-L，“采购管理系统和数据需求控制清单 (AMSDL)” (b) 国防联邦采购条例补充 (DFARS)，当前版本 (c) DoD 指令 5230.24，“技术文档分发声明”，1987 年 3 月 18 日 (d) 公法 96-511，“1980 年文书工作减少法案”，1980 年 12 月 11 日 (e) 美国法典第 10 章 (f) DoD 指令 5000.2，“国防采购管理政策和程序”，1991 年 2 月 23 日 (g) DoD-STD-963，“数据项描述、准备”，1986 年 8 月 15 日 (h) MIL-HDBK-59，“国防部计算机辅助采购和后勤支持（CALS）计划实施指南”，1990 年 9 月 28 日（i）公法 98-369，“1984 年合同竞争法” (j) 联邦采购条例 (FAR)，现行版本 (k) 国防标准化计划标准化目录 (SD-1)，现行版本 (l) MIL-HDBK-248，“采购精简”，1989 年 2 月 9 日（国际武器贸易条例 (ITAR) 出口管理条例，公法 90-629，“武器出口管制法”，经修订（22 U.S.C. 2751 et seq.））
法国军售：- FIDH
在此背景下，2015年以来人道局势持续恶化，根据也门数据项目的数据，自2015年3月以来，也门每90分钟就会遭受相当于一次爆炸的袭击。据人权事务高级专员办事处 4 称，有 6,100 名平民被杀，9,683 人受伤。其中 61% 的平民损失是由沙特阿拉伯领导的联盟造成的，阿拉伯联合酋长国也是该联盟的一部分。几乎所有其余的侵权行为都是胡塞武装所为。近五分之四的也门人（2200 万人）依赖人道主义援助，840 万人面临饥荒风险。白喉重新回到也门，2017 年该国遭受了现代历史上最严重的霍乱疫情。沙特阿拉伯封锁港口和机场5加剧了人道主义灾难。非政府组织姆瓦塔纳 (Mwatana) 主席拉迪亚·阿尔·穆塔瓦克尔 (Radhia Al Mutawakkel) 表示，冲突双方“使用酷刑作为一种系统性方法，以确立对他们控制地区的统治地位”，招募儿童兵，犯有拘留、任意行为、强迫失踪等罪行。 、处决并阻止人道主义援助。 2015年4月，联合国安理会通过决议，要求撤出什叶派民兵并对胡塞武装实施武器禁运。迄今为止，还没有任何决议谴责冲突各方的暴行。
频率商店：通过列来缩放图像AI- ...
图像上的人工智能改善了现代人类生活的各个方面，并在众多应用中表现出了巨大的成功。但是，执行图像AI是昂贵的。图像AI管道需要通过网络移动重型图像文件，以便许多应用程序可以同时处理具有不同源预算和性能要求的图像。结果，数据移动主导了端到端图像AI成本。这项工作介绍了频店，这是图像的第一个列店。我们的直觉是，图像不需要一次由图像ai全部图像消耗。相反，每个图像中都有“组件”可以单独消费，因此也可以单独存储。这种分解允许在图像AI处理管道上共享数据移动，以进行培训和推理。频率商店将图像分解为列，并通过列存储图像的批次，而不是通过文件存储单个图像。它利用图像数据中的固有块和基于频率的结构，并定义了新型的列抽象。列的存储允许具有各种特征和资源需求的应用程序有效共享数据。列存储具有相似特征的数据项，允许密切的数据代表和有效的压缩。我们表明，与最先进的图像AI存储相比，频率商店的推理/训练时间最多可提高11倍，压缩比最高为2.2倍。
分散的智能和大数据分析互惠关系
摘要 - 自从2000年代初期对大数据的可用性意识袭击商业世界以来，越来越多的组织已转向数据驱动的方法，从雇用到产品开发的所有事物。Gartner报告说，多达60％的大数据项目无法实施。这意味着了解分析的需求还不够；您需要能够收集数据并有效地工作。此外，人工智能（AI）及其机器学习和深度学习的子集作为大数据项目的强大方法和技术都受到数据偏见和数据质量难题的困扰。同时，讨论了区块链如何帮助解决这些废弃的数据项目以及数据可靠性问题，事实证明，将区块链技术带入大数据分析并创造出了所谓的分散智能，从而使企业提供更大的知名度，安全性，还可以使某些型号的研究范围来解决我们的问题，从而使我们的研究范围有一些问题，我们可以为我们提供一些问题，从而使我们的效率成为我们的研究，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而为我们提供了一些范围，因此我们可以为我们提供一些努力，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而使我们的效率为我们提供了一些问题，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而使我们的效率为我们提供了一些问题：我们的目标是我们的目标：需要披露他们的数据吗？，第三方能否以有影响力的方式为AI模型做出贡献吗？与此同时，我们期望分散的智能与大数据分析之间存在相互关系，这些问题提出了以下问题，例如：分散智力有效地影响大数据分析吗？以及大数据分析有效地影响分散的智能？
英国一项针对心脏手术患者的前瞻性队列研究
研究人员在合理要求下。作者的努力确实非同寻常，应该得到祝贺和赞扬。1. 主题很有趣。但是，手稿中充斥着有关试管类型、患者特征和手术细节等细节，无论是在文本中还是在表格中。此外，作者还提供了两项关于患者信息的研究的描述和结果，以及这些信息如何影响研究招募。总之，这些部分使手稿难以阅读。我建议手稿重点介绍数据库和生物库的原理和构建、与其他数据库的比较以及未来如何使用数据。患者数据和手术的详细信息最好在补充材料或单独的手稿中报告。回复：我们没有做出这一改变。原因是我们认为，诸如采血和处理血液的方式以及患者特征和手术细节等细节对于任何希望请求使用样本的人来说都是重要的细节。这些细节表明样本是否适合他们计划的分析，以及我们是否有研究人员感兴趣的患者或手术类型的样本（例如，研究人员可能希望比较接受二尖瓣手术且患有/未患有心肌梗塞的患者的样本）。试验中两项研究的结果包括在内，因为作者说明要求简要描述已知的任何结果。2. 手稿还报告了患者特征和手术方法随时间的变化，以及生活质量问卷的结果。虽然很有趣，但这需要在单独的论文中报告，以便在其中应用更深入的结果分析。回复：非常抱歉，但我不确定这条评论的第一部分与手稿的哪些部分有关？我们没有描述我们的队列随时间的变化。我们已经包括了一些生活质量数据的总结指标，但与对第 1 点的回应类似，这只是描述了队列的特征。没有计划进行分析，因为这将是使用这些数据的未来研究项目的工作。3. 请在手稿早期阐明申请流程和希望获取数据的外部研究人员的要求。回复：我们在摘要和正文中添加了注释，说明应向通讯作者提出请求。我们无法详细说明要求，只能说“必须获得适当的研究伦理委员会批准，二级研究人员才能使用 OMACS 数据和样本。”因为这可能因机构和国家/地区而异（例如，我所在机构布里斯托大学的研究人员将向我们的教师研究伦理委员会提出申请。4. 文中使用了许多缩写。请在稿件开头提供缩写列表。回复：我们已按照作者指南在文中首次使用缩写时对其进行了定义。缩写列表不是文章模板的一部分，因此未包含在内。如果编辑同意，我们可以添加它。5. 患者是否可以获得长期结果变量，例如死亡率、再干预、出院后心肌梗死和中风？数据库是否包含有关社会经济变量和术后用药的信息？请澄清并考虑添加一个简短的限制段落。回复：这些数据不可用，所有可用数据已列在表格中。我们添加了一句话来说明长期出院后结果不可用，另一句话来说明无法进一步建立数据链接，将数据项限制在列出的数据项中。再次，作者的努力值得称赞。回复：谢谢 审稿人：2 Stuart McCluskey 博士，多伦多大学健康网络 对作者的评论：应该祝贺作者们努力收集结果数据和生物样本