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World File Search System标注的
基于语义标注的比较实验...
我们提出了一种参数方法 SemSim p，旨在测量数字资源的语义相似度。SemSim p 基于信息内容的概念，它利用参考本体和分类推理，包含对本体概念进行加权的不同方法。具体而言，可以通过考虑可用的数字资源或给定领域的参考本体的结构来计算权重。通过进行包括统计分析和专家判断评估的实验，针对文献中提出的概念集比较方法，对 SemSim p 进行了评估。为了实现可靠的评估，我们使用了基于计算机协会数字图书馆 (ACM) 的真实大型数据集，以及源自 ACM 计算分类系统 (ACM-CCS) 的参考本体。对于每种方法，我们都考虑了两个指标。第一个涉及从 ACM Transactions on Information Systems 期刊中选出的某些专题的论文之间相似性的置信度，第二个涉及与人类判断的 Pearson 相关性。结果表明，SemSim p 的其中一种配置优于其他评估方法。在物理学领域进行的附加实验表明，总体而言，SemSim p 比其他相似性方法提供更好的结果。
POD 计划审查清单
标注的地标，最小比例为 1:1000。o 提供的联系信息、所有者姓名、开发商姓名和项目工程师。o 确认项目名称和地址正确无误。o 提供的地块和受干扰区域的总面积。o 确定的相邻财产的使用情况。o 确认所有引用的规范和标准正确且版本正确。o 确认引用时标明了正确的位置（即古奇兰县）。o 包括现场所有建筑位置以及与所有公用设施地役权、财产
获得停车场/场地计划批准
B.必须在图纸上显示的有关您的房产的信息（参见示例计划）： 12.计划首页上的项目信息块 13.产权线 14.显示和标注的毗邻通行权、道路、车道和露台 15.现有和拟建场地相对于城市基准面的海拔 16.路缘顶部海拔 17.雨水下水道或排水模式（参见示例计划 3） 18.拟建车道半径 19.车道、通道和地块的表面类型（草地景观美化、混凝土、沥青路面、覆盖物等） 20.现有和拟议的不透水表面的位置 21.停车场与人行道或毗邻物业之间的分隔方式 22.树岛 23.屏蔽或景观美化（参见示例景观规划） 24.现场消防栓
税务部 - h t t p://t a x . n v . g o v
通过美国邮政发送的任何报告、申报表或汇款均应被视为已在信封上盖上邮局取消/邮戳的日期收到，或如果部门满意的证据证明该文件或汇款已及时存入美国邮政、邮资已预付并正确寄往税务部，则在邮寄日期收到。如果您等到当月最后一天才邮寄税款，为了保证邮寄的物品在同一天盖上邮戳，必须在邮件容器上公布的收件时间之前将其投递到邮件容器中，或者必须亲自交给邮局职员。在任何情况下，纳税人或其他人持有的邮资机上标注的日期或纳税人或其雇员的声明都不能被视为足以驳斥邮局取消/邮戳日期作为根据 NAC 372.790 的邮寄日期。
空间常见目标检测公共数据集
摘要 基于监督学习的目标检测算法是当前目标检测的主流算法，高质量的数据集是目标检测算法获得良好检测性能的前提，数据集的数量和质量越大，模型的泛化能力越强，也就是说数据集决定了模型学习的上限。卷积神经网络以强监督的方式优化网络参数，通过比较预测帧与人工标注的真实帧来计算误差，然后将误差传入网络进行不断优化。强监督学习主要依靠大量图像作为模型进行不断学习，因此图像的数量和质量直接影响学习的结果。本文提出了一个用于检测空间中常见目标的数据集STAR-24K（即超过24000幅图像的空间目标识别数据集）。由于目前没有公开可用的空间目标检测数据集，我们从 NASA（美国国家航空航天局）和 ESA（欧洲航天局）官方网站发布的图片和视频等一系列渠道中提取了一些图片，并将其扩展到 24,451 张图片。我们对流行的物体检测算法进行了评估以建立基准。我们的 STAR-24K 数据集在 https://github.com/Zzz-zcy/STAR-24K 上公开。关键词：公开数据集、空间目标检测、深度学习、计算机视觉。