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World File Search System鸟盒
改进卡拉模拟器中的边界盒
摘要：Carla模拟器（学习行动）是测试算法并在自主驾驶领域生成数据集（AD）的强大平台。它提供了对各种环境参数的控制，从而可以进行彻底的评估。开发边界框通常是深度学习中通常使用的工具，并且在广告应用中起着至关重要的作用。使用边界盒识别和描述感兴趣的对象（例如车辆），用于识别和描述感兴趣的对象的主要方法。卡拉中的操作需要捕获地图上所有对象的坐标，随后与传感器的坐标系在自我车辆的坐标系统中，然后将相对于自我车辆的透视图包装在边界框中。但是，这种主要方法遇到了与对象检测和边界框注释相关的挑战，例如幽灵盒。尽管这些程序通常可以有效地检测其直接视线内的车辆和其他物体，但它们也可以通过识别被障碍物掩盖的物体来产生误报。我们已经增强了主要方法，目的是滤除不需要的盒子。绩效分析表明，改进的方法已经达到了很高的精度。
联合国家庭资源中心和雪鸟旅馆......
安全圈参与者将学习如何在培养孩子独立性的同时，保持关爱与保护之间的平衡。父母将开始了解孩子可能通过消极行为表达的情感需求。 9 月 17 日星期二 - 10 月 29 日，时间：下午 6:00 - 8:00（Norma）（虚拟） 10 月 9 日星期三 - 11 月 20 日，时间：下午 10:00 - 12:00（Florence）（现场） 11 月 7 日星期四 - 12 月 19 日，时间：下午 12:30 - 2:30（Lisa）（现场） Triple P 帮助父母学习和练习策略，以建设性地应对孩子（0-12 岁）的挑战性行为。 9 月 11 日星期三 - 10 月 23 日，时间：下午 12:30 - 2:30（Norma 和 Barb）（现场）11 月 5 日星期二 - 12 月 17 日，时间：下午 6:00 - 8:00（Lisa）（现场）正面管教可提高父母对儿童（0-17 岁）权利的了解，并为他们提供解决亲子冲突的建设性和具体工具。9 月 9 日星期一 - 11 月 25 日，时间：下午 6:00 - 8:00（Norma 和 Seth）（现场）10 月 22 日星期二 - 12 月 17 日，时间：下午 12:30 - 2:30（Florence、Nadia 和 Kedeen）（现场）
视觉变压器分割的视觉鸟声音denoising
音频denoising，尤其是在鸟类声音的背景下，由于持续的残留噪声，这仍然是一项具有挑战性的任务。传统和深度学习方法通常在人工或低频噪声中挣扎。在这项工作中，我们提出了VITV，这是一种新型的方法，利用了视觉变形（VIT）架构的力量。vitvs熟练地结合了分段技术，从而将清洁音频与复杂的信号混合物中解脱出来。我们的主要贡献涵盖了VITV的发展，引入了全面，远程和多规模的表示。这些贡献直接解决了常规方法固有的局限性。广泛的例子表明，VITV的表现要优于最先进的方法，将其定位为现实世界中鸟类声音降解应用的基准解决方案。源代码可用：https：//github.com/aiai-4/vivts。索引术语：音频denoising，变压器，分段
评估来自不同方面的观鸟旅游
在当今的条件下，人们在城市生活的压力下被压碎。出于这个原因，它努力与自然重新融合并在每一个机会上提高认识，并为农村发展的发展做出贡献。为此，生态旅游的概念在向人们引入生态系统方面脱颖而出。生态旅游是提高人们与自然界的人们所居住的生态系统的认识的重要工具。土耳其的生态旅游范围内有许多活动。观看鸟是其中的一项有意义的活动。观看旅游业作为生态旅游的一个分支，正在不断发展，并构成了最大的生态游客。平均而言，观鸟者是受过良好教育，良好的收入，并且对自己的工作非常坚定。观鸟旅游业日复一日地发展起来，并变得重要。出于这个原因，在这项研究中，将讨论观察旅游业，其发展，观察期间要考虑的观点，土耳其观看鸟类的观点的重要性，将讨论观看鸟类的生态和经济影响。此外，它的目的是在很小的范围内提高自然意识对人类的意识。此外，凭借另类的旅游业，它的目的是支持各个季节的旅游业，对生物，不同工作区的存在以及增加观看鸟类的旅游业的敏感性，这在土耳其非常罕见。
初步机身设计的鸟罢工虚拟测试
由Emerald出版。这是作者接受的手稿：Creative Commons Attribution非商业许可（CC：BOY：NC 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1108/AEAT-09-2020-0212。请参考任何适用的发布者使用条款。
第44麦克莫尔·伯德鸟儿科会议
请注意：有关取消，付款方式和住宿请求的政策可以在我们的网站下在常见问题上找到。其他问题，请联系uvacme@virginia.edu或434-924-5310。Early Bird After Price 2/15/24 IN-PERSON or VIRTUAL LIVESTREAM ATTENDANCE • Physicians.............................................................. $645.................$695 • VA-AAP Members..................................................... $595.................$645 • Other Healthcare, Residents, Fellows........................ $ 495 ...................... $ 545
鸟苷酸环化酶 2C (GUCY2C) 的表达和……
• 在 Caris Life Sciences（亚利桑那州凤凰城）使用下一代测序对 CRC（N = 15,285）、EJC（N = 3,276）和 GA（N = 2,420）肿瘤进行 DNA（592 个基因或全外显子组）和 RNA（全转录组）检测。• 通过 IHC 评估 PD-L1+ 表达（22C3：TPS ≥ 1% [CRC] 或 28-8：≥ 2+，≥ 80% [EJC，GA]）。• 使用 IHC 和 NGS 组合评估缺陷错配修复/微卫星不稳定性高（-MSI，稳定：-MSS）。• GUCY2C -高（H）和 -低（L）（每百万转录本，TPM）分别针对每个分子定义的亚型定义为上四分位数和下四分位数。• 通过 QuantiSEQ 估计细胞浸润。适当时应用 Mann-Whitney U 和 χ2/Fisher 精确检验（p < .05，根据多重比较进行调整）。• 从保险索赔中获得现实世界的总生存期 (OS) 和自开始 ICI 以来的生存期，并计算分子定义的患者的 Kaplan-Meier 估计值。
RLTG：多目标定向灰盒模糊测试
定向灰盒模糊测试可以引导模糊器探索特定的目标代码区域，在补丁测试等场景中取得了良好的效果。然而，如果有多个目标代码需要探索，现有的定向灰盒模糊测试器（如AFLGo和Hawkeye）往往会忽略一些目标，因为它们使用距离的调和平均值，倾向于测试可达路径较短的目标。此外，现有的定向灰盒模糊测试器由于程序中存在间接调用，无法计算出准确的距离。此外，现有的定向灰盒模糊测试器无法解决探索和利用问题，种子调度效率低下。针对这些问题，我们提出了一种动态种子距离计算方案，当可达路径遇到间接调用时，动态增加种子距离。此外，种子距离计算可以处理多目标场景下的偏差问题。利用种子距离计算方法，我们提出了一种基于置信上限算法的种子调度算法，以解决定向灰盒模糊测试中的探索和利用问题。我们实现了一个原型 RLTG，并在实际程序上对其进行了评估。原型评估表明，我们的方法优于最先进的定向模糊器 AFLGo。在多目标基准测试 Magma 上，RLTG 以 6.9 倍的速度重现错误，并且比 AFLGo 多发现 66.7% 的错误。
沙盒测试和试验数字技术以实现可持续发展
从创新中心和政策实验到监管沙盒数字技术有望通过支持创新、前瞻性的政策和数字政府解决方案来加速可持续发展。然而，这些机遇也带来了许多前沿技术的风险和复杂性，以及与包容性、竞争、隐私和安全相关的政策和监管挑战。创新中心、孵化器、加速器或试验台已成为新技术的跳板，现在在许多发达国家和发展中国家都很常见。然而，在某些情况下，公共部门创新失败的已知风险和成本意味着政策制定者和监管者可能仍然倾向于维持现状。近年来，一些国家出现了沙盒和实验等相对较新的方法，事实证明，这些方法可有效创造一个更有利、更受约束的空间。在这种空间中，政府可以与私营部门和其他相关利益攸关方合作，在受控空间中用小样本群体测试技术，然后再大规模推出，从而大幅降低成本，并限制失败和负面影响的可能性。图1说明了创新、实验和沙盒的各种机构方法。一些国家已经通过公私合作伙伴关系（PPP）或多利益攸关方合作伙伴关系（MSP）为使用沙盒建立了机构、政策或监管框架。例如，英国金融行为监管局（FCA）建立了监管沙盒，以实现更高效的中小企业（SME）贷款，并支持金融部门数字身份的发展，特别针对消费者和中小企业1。在新加坡，能源市场管理局 (EMA) 为能源行业实施了监管沙盒，主要关注电力和天然气领域的创新，旨在为未来的可再生能源寻找创新解决方案 2。在哈萨克斯坦，