Kbrn Savunma ve Güvenlik ( ADY203U ) Ders Kitabı
Açıköğretim olarak öğrenim gören öğrenciler derslere fiziksel olarak katılamadıkları için evde kendilerinin ders çalışması gerekiyor. Açıköğretim ders kitaplarının fiziksel olarak dağıtımı durdurulup sadece e-kitap şeklinde e-kampüs sayfasında yer almaktadır. Öğrenciler, öğrenci sayfalarına giderek ders kitabını pdf olarak indirebildikleri gibi bu sayfadan da erişim sağlayabilirler.
Açıköğretim ders kitabını fiziki olarak almak isteyenler ise kitap başına bedel ödeyerek ders kitaplarını temin edebilmektedir. ( Kitap bedeli her yıl değişkenlik göstermektedir. )
Ders kitapları fiziksel olarak dağıtılmadığı için ders kitaplarını e-kitap olarak sizlerle paylaşmaya çalışıyoruz. Sizlerde öğrenci sayfanızdan indirdiğiniz ders kitaplarını bizlere göndererek sayfada paylaşılabilmesini sağlayabilirsiniz.
Aşağıda açıköğretim derslerinden bir tanesi olanKbrn Savunma ve Güvenlik ( ADY203U ) dersinin e-kitabını görüyorsunuz. Açıköğretim ders kitaplarında zaman zaman değişiklikler yapılabilmektedir. Ekampüs sayfanızdan kitabın son halini kontrol etmenizi öneririz. Güncellenmiş olan ders kitabını bize ilettiğinizde sayfamıza ekleyebiliriz.
Ders Kitabı E-Kitap şeklinde olup dosyanın boyutuna göre yüklenmesi uzun sürebilmektedir.
Kbrn Savunma ve Güvenlik ( ADY203U ) Ders e-Kitabı:
Not: Ders kitapları zaman zaman güncellendiği için buraya tıklayarak ders kitabının güncellik kontrolünü yapmanızı öneririz. Sayfamızda ders kitabı güncel değil ise e-kampüs sayfasından ders e-kitabını alarak BURAYA tıklayıp bizlere gönderebilirsiniz. Sizlerin adına sayfamızda paylaşabiliriz.
To judge attribute prediction, we match the slots to object
IDs utilizing Hungarian matching primarily based on the segmentation masks, and then employ linear heads and 2-layer MLPs to
predict discrete and steady attributes, respectively,
the place the slots stay frozen. Effect of Slot
Cardinality: Next, we investigate the impact of the slot rely on object detection. Furthermore, our experiments
reveal that OC-SlotSSM exhibits superior stability during training in comparison with SAVi, which tends to collapse
right into a single slot via dana representing the
whole scene when trained for an prolonged period. MOVi-B introduces additional complexity
in comparison with MOVi-A by incorporating a wider number of object varieties and
multi-coloured backgrounds. The outcomes show that OC-SlotSSM consistently outperforms SAVi
in unsupervised object segmentation on each MOVi-A and MOVi-B.
MOVi-A and MOVi-B subsets. The first activity is
snitch localization, which involves predicting the placement
of a golden snitch at the ultimate body. During downstream coaching/fine-tuning,
we feed the slots from the ultimate time step right into a transformer predictor with single CLS token, followed by a linear layer on the output CLS token to predict the snitch’s place.
The ultimate snitch location is quantized right into a 6×6 grid, and the issue is formulated as
a classification task. Within the direct coaching setting,
models are trained finish-to-finish on the snitch
localization process without any auxiliary objectives.