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World File Search System紧凑的
供应链供应链2405
对于紧凑的概述，我们建议您使用新的查看器（WNV）。在WNV中，您可以根据需要过滤内容，以查找升级后需要立即执行的任务，并且在升级后通过强制性任务进行分类，并且必须知道。
航天发射器的航空电子设备
利用板载高容量 MDR-GT 录像机获取聚合高清视频 SDI 流或 4K 视频流的高数据速率。坚固耐用的 XMA 系统 DAU 的视频采集模块为远程和恶劣环境提供了非常紧凑的视频录制能力。
µPAX-3 - 2 瓦脉冲氙灯光源
Excelitas Technologies® 的新型 µ PAX-3 是一款 2 瓦脉冲氙气光源，旨在将创新的新型灯泡设计与最先进的电路和组件结合到一个封装光源中，该光源可提供具有出色弧稳定性的微秒级宽带光脉冲。紧凑的集成解决方案包含闪光灯、触发电路、电容器充电电源、安装法兰和精密弧对准。µ PAX-3 在一个紧凑的预对准模块中提供各种闪光能量级别和 2 瓦最大功率。它利用 Excelitas 的高稳定性短弧氙气闪光灯。这些氙气灯以其稳定性和长寿命特性而闻名，可产生从紫外线到红外线的连续光谱。出色的稳定性和小巧的外形尺寸使 µ PAX-3 成为分析仪器的理想选择。
DNA：精细颗粒类别发现的邻域聚集
从粗制的数据中发现细粒类别是一项实用且挑剔的任务，可以在对细粒度分析的需求和高注释成本之间弥合差距。以前的作品主要集中在实例级别的歧视上，以学习低级特征，但忽略了数据之间的半敏化相似性，这可能会预见这些模型学习紧凑的集群表示。在本文中，我们提出了DeNOCORE的邻域聚集（DNA），这是一个自我监督的框架，将数据的系统结构编码到嵌入空间中。特别是，我们检索了查询的k neart邻域，作为其积极的键，以捕获数据之间的语义相似性，然后从邻居那里汇总信息以学习紧凑的群集表示，这可以使细粒类别变得更加差异。但是，检索到的邻居可能会嘈杂，并且包含许多假阳性钥匙，从而可以降低学习式床的质量。为了应对这一挑战，我们提出了三个原则，以解决这些虚假的邻居以更好地表示学习。此外，我们从理论上证明我们框架的学习目标与聚类损失相同，该损失可以捕获数据之间的语义相似性以形成紧凑的细粒簇。在三个基准数据集上进行了广泛的例证表明，我们的方法可以检索更准确的邻居（准确性提高21.31％），并以较大的利润率（平均提高了三个指标的平均9.96％）。我们的代码和数据可在https://github.com/lackel/dna上找到。
