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双AI：用于群体活动识别的双路径参与者交互学习
学习多个参与者之间的时空关系对于群体活动识别至关重要。不同的群体活动通常会展示视频中参与者之间的多样化互动。因此，从时空参与者演化的单一视角来建模复杂的群体活动往往很困难。为了解决这个问题，我们提出了一个独特的双路径参与者交互 (Dual-AI) 框架，它以两种互补的顺序灵活地排列空间和时间变换器，通过整合不同时空路径的优点来增强参与者关系。此外，我们在 Dual-AI 的两个交互路径之间引入了一种新颖的多尺度参与者对比损失 (MAC-Loss)。通过帧和视频级别的自监督参与者一致性，MAC-Loss 可以有效区分单个参与者表示，以减少不同参与者之间的动作混淆。因此，我们的 Dual-AI 可以通过融合不同参与者的这些判别特征来增强群体活动识别。为了评估所提出的方法，我们在广泛使用的基准上进行了大量实验，包括排球 [ 21 ]、集体活动 [ 11 ] 和 NBA 数据集 [ 49 ]。所提出的 Dual-AI 在所有这些数据集上都实现了最佳性能。值得注意的是，所提出的 Dual-AI 使用 50% 的训练数据，其性能优于许多近期使用 100% 训练数据的方法。这证实了 Dual-AI 在群体活动识别方面的泛化能力，即使在有限监督的具有挑战性的场景下也是如此。
采用双路径设计高选择性带阻滤波器...
本文介绍了一种宽带带阻滤波器 (BSF) 的设计，其最终目标是提高选择性。设计的滤波器由双路电容耦合阶跃阻抗谐振器 (DP-CCSIR) 组成。本文对所提出的 DP-CCSIR 结构进行了理论分析。据观察，可以通过增加双耦合阶跃阻抗谐振器的阶数来提高选择性。所提出的设计产生了以 5.25 GHz 为中心的宽带 BSF，分数带宽为 58.5%。结果表明，可以通过改变 CCSIR 的电长度来调节谐振频率。此外，还认识到双路 CCSIR 参与产生有限频率传输极点，从而实现更好的选择性。然而，所提出的设计已通过制造三个原型进行了验证。测量结果与模拟结果一致。
ADS8355 双路、16 位、1 MSPS、同步采样模数转换器数据表 (Rev. A)
(1) 超出绝对最大额定值所列的应力可能会对器件造成永久性损坏。这些只是应力额定值，并不意味着器件在这些或任何超出建议工作条件所列条件的条件下能够正常工作。长时间暴露在绝对最大额定条件下可能会影响器件的可靠性。