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World File Search System背景信息
美国陆军工程兵团 应按照 JD 表格指导手册第四部分提供的说明填写此表格。 第一部分：背景信息 A. 批准司法管辖区裁定 (JD) 的报告完成日期：2022 年 3 月 14 日 B. 明尼苏达州圣保罗地区办事处、文件名和编号：德卢斯办事处，Integrity Land Development，2021-02298-DWW C. 项目地点和背景信息：
由申请人/顾问或其代表准备/提交的数据表。办公室同意数据表/描绘报告。办公室不同意数据表/描绘报告。工程兵团准备的数据表：工程兵团通航水域研究：美国地质调查局水文图集：美国地质调查局 NHD 数据。美国地质调查局 8 位和 12 位 HUC 地图。美国地质调查局地图。引用比例尺和四分位名称：美国农业部自然资源保护局土壤调查。引用：国家湿地清单地图。引用名称：州/地方湿地清单地图：MnDNR FEMA/FIRM 地图：100 年洪泛区海拔为：（1929 年国家大地测量垂直基准）照片：航拍（名称和日期）：或其他（名称和日期）：先前测定。文件编号。和回复信的日期： 适用/支持性判例法： 适用/支持性科学文献： 其他信息（请详细说明）： 湿地 B 是位于场地西北角浅洼地中的一小片孤立湿地残余。湿地 B 被归类为沼泽湿地、新生湿地、季节性洪水-排水良好、（PEMDd）淡水（湿）草甸湿地。 湿地 C 是位于湿地 B 南部一处非常小的洼地中的一小片孤立湿地残余。湿地 C 被归类为沼泽湿地、新生湿地、季节性洪水-排水良好、（PEMDd）淡水（湿）草甸湿地。
解剖背景信息是否可以改善 3D U-Net......
摘要：需要有效、稳健且自动化的脑肿瘤分割工具来提取对治疗计划有用的信息。最近，卷积神经网络在识别磁共振 (MR) 图像中的肿瘤区域方面表现出色。情境感知人工智能是开发用于计算机辅助医学图像分析的深度学习应用程序的一个新兴概念。当前研究的很大一部分致力于开发新的网络架构，以通过使用情境感知机制来提高分割准确性。在这项工作中，研究了以白质 (WM)、灰质 (GM) 和脑脊液 (CSF) 掩模和概率图的形式添加来自大脑解剖结构的情境信息是否能改善基于 U-Net 的脑肿瘤分割。 BraTS2020 数据集用于训练和测试两个标准 3D U-Net (nnU-Net) 模型，除了传统的 MRI 图像模态外，这两个模型还使用二元掩模 (CIM) 或概率图 (CIP) 形式的解剖上下文信息作为额外通道。为了进行比较，还训练了一个仅使用传统 MRI 图像模态的基线模型 (BLM)。从整体分割准确度、模型训练时间、领域泛化以及对每个受试者可用的 MRI 模态较少的补偿方面研究了添加上下文信息的影响。在官方 BraTS2020 验证数据集（125 名受试者）上，BLM、CIM 和 CIP 的中位 (均值) Dice 分数分别为 90.2 (81.9)、90.2 (81.9) 和 90.0 (82.1)。结果表明，在比较基线模型和上下文信息模型的 Dice 评分时，即使单独比较高级别和低级别肿瘤的性能，也没有统计学上显著的差异（ p > 0.05）。在少数看到改善的低级别病例中，假阳性的数量减少了。此外，在考虑模型训练时间或领域泛化时没有发现任何改进。只有在补偿每个受试者可用的 MR 模态较少的情况下，添加解剖上下文信息才能显著改善（ p < 0.05）整个肿瘤的分割。总之，当使用二元 WM、GM 和 CSF 掩模或概率图形式的解剖上下文信息作为额外通道时，分割性能并没有整体显著改善。
利用移民背景信息个性化对话
为了保持任务的连续性，最近人们研究了跨不同实施方案迁移对话式 AI 代理，以进一步改善用户体验。然而，这些可迁移代理在与用户对话时缺乏对用户信息和迁移设备的上下文理解。这就引出了一个问题：当代理迁移到实施方案以根据上下文预测下一句话语时，他会如何表现。我们从具有迁移上下文的众包工作者之间的对话中收集了一个数据集，该数据集涉及代理迁移到的实施方案的不同环境（公共或私人）中的个人和非个人话语。我们在有和没有迁移上下文的数据集上训练了生成模型和信息检索模型，并报告了定性指标和人工评估的结果。我们相信，迁移数据集将有助于训练未来的可迁移 AI 系统。
父背景信息
从1700年代后期开始，发生了一些显着的事情：死亡率下降。随着农业和生产的新技术以及健康和卫生的进步，更多的人在青春期生活，增加了平均预期寿命，并为人口增长创造了新的轨迹。这种突然的变化在理解出生率和死亡率之间的相关性方面发生了转变，直到那个点，无论位置如何，这两者都相对平等。在过去的300年中，由于一个国家内的出生与死亡率之间的关系，人口统计数据一直在发展。这种全球现象的观察和文档已经产生了一个模型，即人口过渡模型，该模型有助于解释和理解人口人群的变化。使用人口统计学模型，人口统计学家可以根据其在五个阶段之一的位置的安置，然后传递该数据，以解决该国当前的人口增长，然后传递该数据，用于解决一个国家和整个国家的经济和社会政策。
对 AFIS 背景信息进行量化评估，以判断后续检查结论的准确性和可靠性
技术报告最终稿 技术报告最终稿 对 AFIS 背景信息对后续审查员结论的准确性和可靠性的量化评估 DoJ/NIJ 授权号 #2009-DN-BX-K224 Itiel Dror 和 Kasey Wertheim 摘要 即使将认知任务分担给人与机器，专家在法医决策中仍然发挥着关键作用。这在模式和印象证据中尤为明显，因为自动指纹识别系统 (AFIS) 等技术引入了认知技术，从而创建了这种协作环境。在本文中，我们研究了使用 AFIS 对人类决策者的影响，特别是研究了 AFIS 背景信息对人类专家的潜在偏见影响。作为他们正常办案工作的一部分，我们向 23 名潜在指纹审查员提供了数千份 AFIS 列表。我们将匹配的指纹纳入一些列表中，并操纵匹配候选图像在 AFIS 列表中的位置（将其放在最顶部、靠近顶部、靠近底部或最底部），操纵分数（增加或减少指纹之间的范围），或将这两种操纵结合在一起。我们观察了错误决策（错误的不确定或错误的排除）是否与列表中的位置或分数有关。数据显示，潜指纹检查员受位置的影响，尤其是在比较时间较短的情况下，但他们并不
背景信息 - 英飞凌科技
公司已与领先的软件供应商建立了战略合作关系，支持先进的信息娱乐功能。英飞凌于 2001 年 7 月 17 日宣布与瑞典 Mecel 建立合作关系。扩展了其为汽车系统 OEM 客户提供信息娱乐应用蓝牙短距离通信系统解决方案的能力。该公司与总部位于加州的 Trimble 建立了长期合作伙伴关系，提供全球定位系统 (GPS) 技术。主要产品 英飞凌是使用 C16x 架构和屡获殊荣的 32 位 Tricore 架构为汽车应用生产片上系统解决方案的领导者。英飞凌的产品组合还包括信息娱乐专用微控制器、蓝牙、蜂窝和 GPS 控制器，以及高频 IC、功率半导体、LED 和光收发器。