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World File Search System离群
激光雷达图像中的军事目标检测
本报告介绍了用于在Ladar图像中进行预处理，分割和检测车辆大小对象的不同技术。提出了五种预处理策略； 1）中值过滤，2）级联反应中的两个1-D中值过滤器，3）辐条中值过滤器，4）甜甜圈过滤器，5）离群值检测和去除。辐条中值和甜甜圈过滤器几乎毫无价值。其他过滤器的运行良好。离群值检测器在持久边缘和小结构（以及图像噪声）的同时删除了外部。关于分割算法，我们已经实施并测试了四组基于区域的算法和一组基于边缘的算法。分割的输出是对象定义算法的输入。提出了两种策略；一种常规的聚集聚类方法和一种基于图的方法。本质上，它们都给出相同的结果。在预定义间隔内具有高度，宽度和长度的簇被认为是可能的对象。所有算法在不同场景中的各种车辆的实际数据上进行了测试。很难得出任何一般结论。但是，似乎基于区域的算法的性能优于基于边缘的算法。在基于区域的策略中，基于形态或过滤操作的策略在大多数情况下表现良好。
使用机器学习来识别新型的氢气候状态
温室气体，臭氧耗尽物质和气溶胶的人为排放以及土地覆盖和土地利用的变化有望在将来改变干旱风险。但是，干旱并不罕见或前所未有，正如夏季平均帕尔默干旱严重程度指数（PDSI）的基于树环的重建中所记录的。使用对这些工业前气候重建的无监督的机器学习方法，我们确定异常值：与“正常”变异性相对于“正常”的变异性，PDSI的空间模式与众不同。我们表明，在许多地区，离群值在20世纪和二十个世纪中更常见。将区域干旱地图集合并为一个全球数据集时，这种趋势更为明显。按定义，预计每十年的离群模式将发生一次，但是从1950 - 2000年开始，每十年超过六年以上，将其视为全球干旱地图集的异常值。使用观察数据集将全球干旱地图集扩展到2020年，这表明21世纪的80％的全球干旱条件在80％的时间内存在。我们的结果表明，在不诉诸气候模型的情况下，世界更频繁地经历干旱状况，这些条件在过去的自然气候变异性的背景下是非常不寻常的。
Illuminaio：解析Illumina微阵列输出文件
对于两个文件类型，返回列表中最重要的条目是项目Quants。在读取未加密的文件时，这包含平均强度（平均值），珠子数（nbead）和阵列上每种珠类型的可变性（SD）度量。除了这些其他其他信息外，还提供了表达阵列，包括平均强度的中位数和修剪均值的估计值，平均局部背景强度以及排除在外的离群值之前存在的珠子数量。
测试OECD中聚合物的生物降解性的长时间测试持续时间改善了测试结果的可重复性
•所有OECD 301测试结果的累积结果显示为框图。左侧的灰色框分别表示28天后的结果。彩色盒子在测试结束时显示结果（60.1±6.6天）。盒子由25％四分位数界定，中间位于中间。计算出的平均值表示为杂交。垂直线代表最高和最低的单个测试结果，离群值显示为点。星号表示显着性（Student's T-测试）： * P <0.05，** P <0.01和*** P <0.001。
目录
补充图2。热暴露动力学对计算物种实现的替代方法的鲁棒性（n = 35，863种）。在每个气候模型（1850-2014）的历史运行中，一个物种在其地理范围内经历的最高温度（TMAX）以三种不同的方式计算。首先，使用基线模拟中的方法，利用每个历史模型的全日制系列（1850-2014），但不包括离群年份和网格单元格（TMAX基线）。第二，包括离群值（tmax io）。第三，不包括异常值，但使用较短，更近的时间段（TMAX Post 1970）。在我们的基线模拟中使用的分数绘制在X轴（TMAX基线）上，其中tmax IO（A-C，G-I）或TMAX Post 1970（D-F，J-L）在Y轴上进行比较。值是SSP2-4.5（A-F）和SSP5-8.5（G-I）温室气体排放方案下CMIP6气候模型的中值。幅度是2100的地理范围内网格单元的百分比。时机是电网暴露的中位年。突然性是在任何单个decadal窗口中发生的21世纪暴露的最大百分比。的破裂性。因此，样本量（n）随着图而变化。显示了分数之间的Spearman等级相关性（ρ）和平均差异（定时）。
CS455计算机视觉：练习考试...
1。兰萨克（2分）。我们使用RANSAC将线适合到一组点，并获得拟合线，如下图2（a）所示。虚线显示了所有被认为是嵌入式的数据点。现在我们有一个具有随机离群值的数据集（白色数据点）。使用相同的参数集，RANSAC给出了如下图2（b）所示的拟合线。在所有列出的方法中，哪一种最有可能使RANSAC仍然在（b）中的嘈杂数据集上的（a）中给出类似的结果？（选择正确的答案）：
对Riemannian歧管上的复杂EEG数据分布进行建模朝外检测和多模式分类
摘要 - 目的：riemannian几何形状用于脑部计算机界面（BCIS）已在纪念百年中获得了动力。针对Riemannian BCIS提出的大多数机器学习技术都会考虑一个人的数据分布是单峰的。但是，由于高数据可变性是脑电图（EEG）的关键限制，因此该分布可能是多模式的，而不是单峰。在本文中，我们提出了一种新型的数据建模方法，用于考虑在EEG协方差矩阵的Riemannian歧管上考虑复杂的数据分布，旨在提高BCI可靠性。方法：我们的方法，riemannian光谱聚类（RISC），代表使用基于地质距离提出的模拟测量的图形上的eeg协方差矩阵分布，然后通过光谱群集将图形节点组成。这允许在歧管上建模单峰和多模式分布。RISC可以用作设计名为Outier检测的离群检测器Riemannian光谱聚类（ODEN-RISC）和名为多模式的多模式分类器Riemannian Spectral spectral clustering（MCRISC）的基础。以数据驱动方式选择Odenrisc/Mcrisc的所有必需参数。越过，无需预先设置离群检测的阈值和多模式分类的模式的数量。结果：实验评估表明，与现有方法相比，Odenrisc可以更准确地检测EEG异常值，而Mcrisc进行了标准的单峰分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：预计Odenrisc/Mcrisc将有助于使现实生活中的BCI在实验室外和神经学应用程序外应用更强大。明显：RISC可以用作强大的EEG Outier检测器和多模式分类器。
ICT策略和数字服务目标操作模型（...
2.5注意考虑的替代选项。 3。 信息和分析概述4.1。 DCC的ICT部门和服务随着时间的推移而发展。 然而，进化已经落后于类似大小的理事会，其中许多人采用了行业标准，最佳实践以及更积极的方法来更新其应用程序，基础设施和服务组合。 结果是DCC的技术和应用遗产现在是一个离群值。 4.2。 理事会对有效，整合和托管的ICT服务的要求正在增长，对ICT服务（现为数字服务）的严重依赖（现在是数字服务）向日常服务提供技术支持，并在整个理事会中促进效率。 该要求由理事会的财务状况放大。 为了有效地满足此要求，数字服务的组织方法需要改变。2.5注意考虑的替代选项。3。信息和分析概述4.1。DCC的ICT部门和服务随着时间的推移而发展。然而，进化已经落后于类似大小的理事会，其中许多人采用了行业标准，最佳实践以及更积极的方法来更新其应用程序，基础设施和服务组合。结果是DCC的技术和应用遗产现在是一个离群值。4.2。理事会对有效，整合和托管的ICT服务的要求正在增长，对ICT服务（现为数字服务）的严重依赖（现在是数字服务）向日常服务提供技术支持，并在整个理事会中促进效率。该要求由理事会的财务状况放大。为了有效地满足此要求，数字服务的组织方法需要改变。
关于投资决策对可持续性因素的主要不利影响的声明
我们承诺考虑对生物多样性的潜在负面影响。在可能的情况下，我们与被认为是生物多样性异常值的公司互动。我们参与了几项保护生物多样性的举措。有关这些计划的更多信息，请访问我们的白皮书中有关生物多样性和自然的白皮书，可在我们的网站上找到。我们使用内部开发的监测系统考虑对投资决策的生物多样性的影响。发行人在生物多样性指标上被确定为离群值，或者在几个指标中表现出很大的不利影响可能会受到进一步的分析和潜在行动，如下所述。