XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System阶级
旅游管理行动策略-GBRMPA Elibrary
伟大的障碍礁旅游业被认为是为独特，高标准和世界阶级的旅游体验提供机会。礁石作为旅游目的地的长期吸引力在很大程度上是基于世界上最大，最著名，最知名和掌控的珊瑚礁的大障碍礁，它是壮观而多样的物种的所在地。在1981年，它被刻在世界遗产清单上，以表彰其杰出的普遍价值。所有这些因素都已经并且应该继续是海洋旅游业，以促进大堡礁作为卓越目的地。
工业计算机视觉AI标准的游戏状态和未来方向
摘要 - 人工智能（AI）和深度学习（DL）领域的最新进步也导致了计算机视觉领域（CV）（CV）的相应进步，展示了在广泛的高工业兴趣范围内的强大技术解决方案（例如，医疗，医疗，自动驾驶，自动化，自动化等）。尽管简历系统在特定领域的表现出色，但其在工业规模的开发和开发尤其需要解决与已发达AI模型的可靠性，透明度，可信度，安全性，安全性和鲁棒性有关的要求。后者提出了开发高效，全面和广泛的工业标准的必要性。在这种情况下，本研究调查了有关工业计算机视觉AI标准的发展的当前发挥状态，强调关键方面，例如模型可解释性，数据质量和法规合规性。尤其是对主要国际标准化机构提出的对启动和正在制定的简历标准进行的系统分析（例如ISO/IEC，IEEE，DIN等） 执行。 对后者进行了全面讨论，讨论了当前的挑战和未来的方向。 索引术语 - 官方情报，计算机视觉，阶级，行业ISO/IEC，IEEE，DIN等）执行。对后者进行了全面讨论，讨论了当前的挑战和未来的方向。索引术语 - 官方情报，计算机视觉，阶级，行业
为更加美好的世界而变革
女权主义和反种族主义本质上是联系在一起的——尤其是“交叉”女权主义，它承认我们的身份是复杂的，我们都有独特的压迫和特权经历。它承认种族主义往往与其他歧视相重叠，例如基于阶级、性取向、性别认同、性别、宗教、能力、种族和移民身份的歧视。这意味着维护所有被排斥或被压制的人的权利。如果我们不承认权力和压迫如何将人们困在贫困中的所有交叉点，包括种族主义，我们就永远无法实现没有贫困的世界的愿景。
物流助理 - 孟加拉国行动AID
ActionAid Bangladesh旨在吸引和选择多样化的劳动力，以确保所有人平等的机会，无论种族，年龄，性别，性取向，艾滋病毒状况，艾滋病毒状况，阶级，种族，残疾，残疾，位置和宗教。任何个人说服/电话电话都会导致候选人资格取消资格。ActionAID孟加拉国具有对虐待儿童，剥削和童工儿童的零容忍政策，并希望所有员工都遵守孟加拉国行动ACTION ARCEAD政策。
全球战略框架2020–2030
不平等是指基于阶级，种姓，年龄，残疾，种族，种族，宗教，教育，地理，性别和性取向等分歧等分歧的人和团体之间的权力，资源和机会的分布。这意味着少数人的丰富性，而对许多人来说是不公正的。不平等使穷人保持贫穷和无能为力；并剥夺了数百万的权利。不平等的镜头承认不平等的多个维度之间的联系，并始终询问谁掌握了权力，资源和机会以及原因。
附件-II
（i）在室外运动场（例如板球，曲棍球，网球，足球等）中提供的观看赛事的覆盖区域应计算出适用于该区域/区域的20％的税率，以及用于其他娱乐设施和俱乐部设施的税率，以规定的VI下方计算。（ii）规定，在非居民财产下，第IX类（I），（ii）和（iii），X和XI（i），XII，XIII和XIV的总建筑面积的25％应被视为公用事业或服务区域，该区域应计算为该阶级规定的单位面积价值的50％，用于该阶级的财产级别的规定。（iii）关于第IX类，每天平均费用是指根据房间数量乘以费率（房间关税）的平均值，并除以房间数量。（iv）所有寻求根据第110条授予豁免的财产均应以规定的申请表（VI表格）以及第XVI类规定的服务费用申请申请表（表格VI）。如果申请属于第110条的条件，则将接受付款，并将签发豁免证书。如果拒绝豁免申请，则将适用以非住宅税率的财产税。（v）当财产免于财产税时，并且除了授予豁免的目的以外的任何其他目的，该财产的任何部分用于授予豁免的任何目的，则对于下表I或表II下文的使用量，应在此类范围内支付财产税。
可控制的遗忘机制，用于几个班级 - ...
摘要 - 在有限的个人标签样本（少数）背景下进行的学习阶级学习对于众多现实世界应用，例如智能家居设备，至关重要。在这些情况下，一个关键的挑战是在适应新的，个性化的班级和在原始基础类别上保持模型的性能之间平衡权衡取舍。对新型类别的模型进行微调通常会导致灾难性遗忘的现象，在这种情况下，基本类的准确性不可预测而显着下降。在本文中，我们提出了一种简单而有效的机制，通过控制新颖和基础准确性之间的折扣来应对这一挑战。我们专门针对超低击场景，其中每个新颖的类别只有一个示例。我们的方法引入了一种新颖的类检测（NCD）规则，该规则调整了忘记先验的程度，同时同时增强了新颖阶级的表现。我们通过将解决方案应用于最新的几个类别学习（FSCIL）方法来证明我们的解决方案的多功能性，从而在不同的设置中显示出一致的改进。为了更好地量化小说和基础性能之间的权衡，我们介绍了新的指标：NCR@2for和NCR@5 for。我们的方法在CIFAR100数据集（1-shot，1个新颖的类）上的新型类准确性提高了30％，同时保持受控的基类遗忘率为2％。索引术语 - 学习学习，很少的学习，神经网络作品，图像识别。