5'-tcctaggtataAtaTaCtaAgtaAgcagggGACTAACATGTGGTGGTTTTTTAGAGCTAGAAATAGC-3'
为了进一步缓解从单视输入中恢复3D形状的歧义,我们遵循Yu等人。[84]以实现单眼,正常和分割提示,以促进训练过程。但是,由于这些图像在3D-Front [19]数据集中不可用,因此我们使用场景的3D扫描,对象的3D CAD模型以及摄像机在数据集中提供的内在和外在的pa-rameters进行调整。pix3d [69]数据集提供实例分割,但缺乏深度和正常图像。由于渲染是不可能的,因此我们将估计的深度和正常地图用作最先进的估计器的伪基真实[17]。请注意,在训练阶段的过程中,深度,正常和分割信息仅用于指导模型的学习过程,而在推理阶段则无需。这种调查表明,我们的模型仍然灵活且适用于各种情况。
虽然氦气MS泄漏检测系统对小于10 -11 STD CC/sec的泄漏率敏感,但商业真空密封件仅因小于10 -10 STD CC/sec的泄漏率而获得认证。在这些情况下,可实现的敏感性与所报道的灵敏度之间的差异并不是由于存在较小的可测量泄漏(<10 -11 std cc/sec)。相反,降低的认证是由于难以使用可启用硬件进行可靠的泄漏测试。例如,所有金属焊接接头都可以轻松且可靠地证明泄漏速率低于10-11。对于大多数可启用的vacuum组件而言,这种类型的关节是不切实际的。即使在铜垫圈密封件的情况下,密封的过程不仅太耗时了,而且还会在外观上更改成品零件。
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从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面,但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而,这些方法仍然在被占地的区域困难,因为没有视觉观察的几何形状需要(i)周围的语义知识,以及(ii)关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn,这是一种单视场景重建的新方法,其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块,以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示,以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明,与预测每个3D点的密度相比,Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果,并且与先前的工作相比,零弹性概括的改进。项目页面:https://ruili3.github.io/kyn。
报告期内,公司经营范围未发生变化。公司经营范围为:研发、生产电子产品(包括防爆电气产品、通讯设备及相关附属设备、多媒体设备、传输及显示设备)、消防及监控产品、大数据及物联网软硬件产品、飞行器、机器人、智能装备及智能系统、实时通讯系统、汽车零部件及附件、汽车电信号设备、服务器及配套软硬件产品;销售自产产品;提供技术服务、电子技术咨询服务、培训服务(不含组织培训)、电子设备安装;电气工程、智能系统工程的设计、施工及维护。(国家禁止、限制类项目除外,涉及具体强制性许可证件的,须经批准的项目)(须按照项目核准,经相关部门批准方可经营)
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I.简介 失明是世界上最常见的残疾之一。在过去的几十年里,因自然原因或事故而失明的人数有所增加。部分失明的人视力模糊,只能看到阴影,夜视能力差或视野狭窄。另一方面,完全失明的人没有视力。根据世界卫生组织的数据,全世界约有 22 亿视障人士或盲人 [1]。盲人传统上使用白手杖帮助他们在周围环境中导航,尽管这种方法无法提供远处移动障碍物的信息。此外,白手杖无法识别膝盖以上较高的障碍物。另一种帮助盲人的方法是使用经过训练的导盲犬。另一方面,经过训练的狗价格昂贵且难以获得。最近的研究 [2]-[9] 提出了几种可穿戴或手持电子旅行辅助设备 (ETA)。这些小工具中的大多数都包括各种传感器,可以绘制环境地图并通过耳机提供语音或声音警报。这些设备的可靠性受实时听觉信号质量的影响。许多当代 ETA 缺乏实时阅读辅助,用户界面差、成本高、便携性有限且没有免提访问。因此,这些小工具并不受盲人的欢迎,它们需要在设计、性能和可靠性方面进行改进,以便在室内和室外环境中使用。
在当今技术计算机化的世界,视力障碍人士面临着社会对抗的主要问题,他们认识到需要自力更生。他们在陌生的环境中苦苦挣扎,没有任何人工帮助。光学信息是大多数任务的基础,因此视力障碍人士处于不利地位,因为无法获得有关周围环境的必要信息。借助最新技术,可以为视力障碍人士提供支持。该项目旨在利用人工智能、机器学习、图像和文本识别来帮助那些失明或视力受损的人。这个想法通过移动应用程序体现出来,该应用程序明确专注于语音助手、图像识别、货币识别等。该应用程序还能够帮助用户使用语音命令识别日常生活中的物体,进行文本分析以识别硬拷贝文档中的文本。这将是视力障碍人士在技术的帮助下与世界联系并利用技术潜力的有效方式。