实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标,可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法,例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器,需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险,在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者,可以使用非接触式 HR 估计技术,即远程光电容积描记器 (rPPG),其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是,现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近,用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而,这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点,我们提出了一种方法 ALPINE,即一种新的 L r P PG 技术,用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题,并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外,我们引入了一种新颖的混合损失,包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性,从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量,数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
技术出版物。已完成研究或重要研究阶段的报告,介绍 NASA 项目的结果,并包含大量数据或理论分析。包括被认为具有持续参考价值的重要科学和技术数据和信息的汇编。NASA 的同行评审正式专业论文的对应文件,但对手稿长度和图形演示范围的限制不那么严格。
大象一直是阿萨姆邦神话、民间传说和文化遗产中不可或缺的一部分。大象与该地区的联系可以追溯到几个世纪前,象征着力量、权力和王室权威。这种文化联系的一个历史例子是阿萨姆邦伟大的国王库马尔·巴斯卡·瓦尔马(公元 594 年至 650 年)的官方印章上印有大象的形象。大象也深深植根于阿萨姆邦的民间传说中,经常出现在故事和艺术中。它们的重要性在古代文献中得到了进一步强调,例如 Hastividyarnava,这是一本关于大象管理的综合论文,讨论了从大象行为到其文化和象征意义的方方面面。这些文献不仅反映了对大象的崇敬,还反映了对大象在阿萨姆邦环境和社会中的作用的深刻理解。这些文化联系凸显了它们作为遗产和关键物种的象征的持续重要性,通过它们的生态作用塑造了阿萨姆邦的景观。
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入,从而导致潜在的局限性,例如,深度有限的视野和义务。解决这些问题,添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而,现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点:1)重新训练的多视图注释,这些注释是备用的。2)在测试过程中,如果相机参数/布局与训练中使用的相同,则模型将变为inpapplicable。在本文中,我们提出了一种新颖的单算观看改编(S2DHAND)解决方案,该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比,1)我们的适应过程是无监督的,消除了对多视图注释的需求。2)此外,我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对,从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说,S2DHAND建立在某些立体声约束上,包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记,从而允许可靠的适应性。评估结果表明,在内部和跨数据库设置下,S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现,并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面:https://github.com/ut-vision/s2dhand。
资助行动描述:为主要设备和最终项目的恢复、维修、大修和返回单位的仓库级维护提供资金,以及测试、管理和诊断设备 (TMDE) 的仓库级校准。主要设备包括旋翼飞机、通信和电子设备、战斗车辆(由战斗车辆评估小组确定)和战术车辆。此外,该子活动组还为一般支持和建设、标记为“其他最终项目”的设备提供仓库级维护/大修资金。仓库维护是陆军预备役的战略维护保障基地,是完全翻新/大修的最终项目的唯一供应和维护资金来源。这些最终项目填补了设备短缺,使部队现代化,并确保陆军预备役内的设备准备就绪,以支持联合部队和作战指挥官的作战任务。
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计(MDE)很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁,因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域,但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制,我们提出了3D深度傻瓜(3d 2傻瓜),这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化,以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型,并在恶劣天气条件(例如雨水和雾)中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能,包括车辆,MDE Mod-els,天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明,我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
•是通过S'训练的学习模型•火车测试拆分的想法独立验证集纠正预测错误•无论预测器有多糟糕,都无偏见;一个好的模型降低方差
摘要 - 这项研究的重点是分析Chaviña湿地的碳储存能力,目的是估计空中生物量中存在的碳储备。为此,使用0.25 m 2 Quadrat随机获得17个样品。随后,每个样品在60°C的温度为24至72小时的温度下在烤箱中进行干燥过程,直到它们达到恒定的重量为止。接下来,应用了Walkley和Black方法来确定每个样品中的碳含量。最后,进行了计算以获取存储在空中生物质中的碳库存。此外,进行了统计测试,以确定地上生物量中碳百分比与沼泽水平(高,中和低)存储在地上生物量中的碳之间的差异。获得的结果表明,三个沼泽水平之间的碳库存没有显着差异。此外,可以量化湿地生物量存储总计18 628 TC和隔离器70 904 TCO 2。这一发现将Chaviña湿地作为重要的碳储层的相关性。
如果考虑年龄分布类别的最低工资,则为 10.3 亿美元至 25.8 亿美元。但是,如果考虑每名就业人员的 GDP(不变),则该数字从约 34.9 亿美元到 87 亿美元不等。最低工资的净收益/损失从 (-) 17.4 亿美元到 (-) 0.2 亿美元不等,而每名就业人员的 GDP(不变)则从 0.71 亿美元到 59.5 亿美元不等。