Redal vous souhaite Aid Moubarak Said ! Aujourd’hui plus que jamais, notre pays est confronté à un état de stress hydrique 💧 qui nécessite la mobilisation de tous ! Nos métiers se concentrent …

是比氢化铝锂温和的还原剂,很近似于氢化硼钠，三叔丁氧基氢化铝锂的活性低于氢化铝锂 (LAH)，并且在酰卤、醛类、酮类和酯类的选择性还原中非常有用。 这种试剂通常具有更高的溶解度，尤其是在低温有机溶剂中. 将装有搅拌器、恒压滴液漏斗和盛干冰的冷凝器的2升三颈瓶烘烤并用干燥氮气吹争;。 放入600毫升氢化铝铿 (0.32摩尔)的乙醚溶液，在搅拌下滴加入74克〔1.00摩尔)叔丁醇。 瓶中立即出现大量白色固体。 倾出大部分乙醚，其余的乙醚和过量的叔丁醇则减压 …

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La «e-facture» est un service de Redal qui permet au client particulier de recevoir directement sa facture d’eau/d’électricité sur son adresse e-mail. Ce service est pratique, écologique et simple d’accès. La facture électronique est identique à celle envoyée par courrier, elle contient toutes les mentions légales.

REDAL is a company specializing in sustainable wood bioenergy for human indoor living. Engaged in sourcing, production, and distribution of wood pellets and wood briquettes, REDAL ensures that the westward flow of biomass products from Europe’s densely-forested East to the continent’s western parts is as cost-efficient as possible.

Official pytorch implementation of "ReDAL: Region-based and Diversity-aware Active Learning for Point Cloud Semantic Segmentation. Wu et al. ICCV 2021." (presentation video) In this work, we present ReDAL, a general active learning framework for point cloud semantic segmentation.

REDAL is a company specialising in sustainable wood bioenergy for human indoor living. A proud member of REDAL Group of companies, REDAL adheres to the values of sustainability, social responsibility, responsible forestry and excellent client care.

提出一种基于区域和多样性感知主动学习 (ReDAL) 的深度学习方法，结合了 softmax 熵、颜色不连续性和结构复杂性等特征，可准确快速地自动选择信息与多样性高的场景子区域进行标注获取，在 S3DIS 和 SemanticKITTI 数据集中只需少于 15% 和 5% 的标注即可实现与全监督 ...

2021年7月25日 · 为了减少巨大的注释负担，我们提出了一种基于区域和多样性感知的主动学习（ReDAL），这是许多深度学习方法的通用框架，旨在仅自动选择信息丰富且多样化的子场景区域进行标签获取。

Despite the success of deep learning on supervised point cloud semantic segmentation, obtaining large-scale point-by-point manual annotations is still a significant challenge. To reduce the huge annotation burden, we propose a Region-based and Diversity-aware Active Learning (ReDAL), a general framework for many deep learning approaches, aiming to automatically select only informative and ...