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加速太空深度学习应用
边缘计算为自主性和人工智能的发展提供了令人着迷的可能性。自主技术的进步和计算机视觉的复兴导致对快速可靠的深度学习应用程序的需求增加。近年来，业界推出了具有强大处理能力的设备来执行各种物体检测任务。然而，对于实时检测，设备的内存、计算能力和功率受到限制，这可能会影响整体性能。这可以通过优化物体检测器或修改图像来解决。在本文中，我们研究了在应用不同图像压缩技术时基于 CNN 的物体检测器在受限设备上的性能。我们研究了 NVIDIA Jetson Nano 的功能；这是一款低功耗、高性能的计算机，带有集成的 GPU，小到可以安装在 CubeSat 上。我们仔细研究了在 DOTA（用于空中图像中物体检测的大规模数据集）上预先训练的单次多框检测器 (SSD) 和基于区域的完全卷积网络 (R-FCN)。性能以推理时间、内存消耗和准确性来衡量。通过应用图像压缩技术，我们能够优化性能。所应用的两种技术，无损压缩和图像缩放，提高了速度和内存消耗，而准确性没有或几乎没有变化。图像缩放技术实现了 100% 可运行的数据集，我们建议结合这两种技术以优化速度/内存/准确性权衡。
数字图像处理简介（MC920）
• Introduction to Image Processing • Digital Image Representation • Elements of an Image Processing System • Application Areas • Human visual system • Image formation • Sampling and quantity • Spatial resolution and depth of the image • Pixel Bethide Relationships • Image Routed • Image enhancement • Image Quality • Gray Scale Transformation • Image histogram • Correlation and Conduction Operations • Filtering in the Spatial Domain and Frequency • Image segmentation • Detection of Border Discontinuities •总体和本地限制性以及本地排序订单•图像表示和描述•数学形态•图像压缩•图像和放射性转换•放射线范围•图像之间的对应关系•图像分类•图像分类•图像肛门元素•标准和类和类标准标准•决策方法• Introduction to Image Processing • Digital Image Representation • Elements of an Image Processing System • Application Areas • Human visual system • Image formation • Sampling and quantity • Spatial resolution and depth of the image • Pixel Bethide Relationships • Image Routed • Image enhancement • Image Quality • Gray Scale Transformation • Image histogram • Correlation and Conduction Operations • Filtering in the Spatial Domain and Frequency • Image segmentation • Detection of Border Discontinuities •总体和本地限制性以及本地排序订单•图像表示和描述•数学形态•图像压缩•图像和放射性转换•放射线范围•图像之间的对应关系•图像分类•图像分类•图像肛门元素•标准和类和类标准标准•决策方法
![[SSC21-I-12]](/simg/g:\will\search\icon\source\f\ff928d6c92e522ff5dfa9eca80272f7dfc966734.webp)
[SSC21-I-12]
随着发射的成本暴跌，现在比以往任何时候都更容易进入轨道。这导致了每年发射的卫星数量的扩散，导致每天的数据的链接下降。地面站收到的数据通常是未经处理的，这使得考虑到大型数据大小，并且并非所有数据都有用。这加上对实时数据处理的需求不断增长，导致对轨道处理解决方案的需求不断增长。在这项工作中，我们通过将不同的图像压缩技术应用于卫星数据来研究基于CNN的对象检测器在受约束设备上的性能。我们检查了Nvidia Jetson Nano和Nvidia Jetson Agx Xavier的功能；低功率，高性能计算机，具有集成的GPU，足够小，可以在板载纳米卫星上装配。我们仔细研究了对象检测网络，包括单镜头多伯克斯检测器（SSD）和基于区域的完全卷积网络（R-FCN）模型，这些模型已在DOTA上进行了预训练 - 在空中图像中用于对象检测的大型数据集。性能是根据执行时间，内存消耗和准确性来衡量的，并与包含具有两个功能强大GPU的服务器的基线进行比较。结果表明，通过应用图像压缩技术，我们能够改善执行时间和内存消耗，从而实现完全可运行的数据集。无损压缩技术的执行时间大约减少了10％，记忆消耗降低了3％，对准确性没有影响。虽然有损耗的压缩技术将执行时间提高了144％，并且记忆消耗减少多达97％。但是，它对准确性有重大影响，具体取决于压缩比。因此，这些压缩技术的应用和比率可能会根据特定任务所需的准确性水平而定。
个人简历 Daniela COLȚUC 教授，......
教学： • 目前在 UPB 和法国：信息通信理论 (BSc UPB)、计算成像 (Master UPB)、图像和视频压缩 (Master, Ecole Supérieure d’Ingénieurs Chimie Physique Electronique – CPE Lyon，法国)。 • 过去在 UPB 和法国学习过：信息生物工程（UPB 硕士）、信息处理中的检测和估计（UPB 学士）、计算机系统架构（UPB 学士）、模拟电子学（UPB 学士）、图像压缩中的小波变换（CPE-Lyon 硕士）、信号处理（法国格勒诺布尔国立高等电气工程师学院）、视频序列中的运动分析（CPE-Lyon 硕士）、打印和扫描通道（法国圣艾蒂安让莫内大学硕士）。
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
用于二次二进制优化的更快的量子和经典 SDP 近似
这一问题自然出现在各个科学学科的许多应用中，例如图像压缩 [ 52 ]、潜在语义索引 [ 36 ]、社区检测 [ 48 ]、相关性聚类 [ 17 , 46 ] 和结构化主成分分析，例如参见 [ 38 , 37 ] 及其参考文献。从数学上讲，MaxQP s ( 1 ) 与计算矩阵的 ∞→ 1 范数密切相关。反过来，该范数与割范数密切相关（将 x ∈ {± 1 } n 替换为 x ∈ { 0 , 1 } n ），因为这两个范数之间的差只能为一个常数因子。这些范数是理论计算机科学中的一个重要概念 [ 24 , 3 , 2 ]，因为诸如识别图中最大割（ MaxCut ）之类的问题可以自然地表述为这些范数的实例。这种联系凸显了在最坏的情况下，（1）式的最优解是 NP 难计算的
1课程1。名称：Adil Amirjanov 2。...
助理教授：1996副教授：2005教授：2010 6。本文6.1主论文•数值和组合优化问题中的遗传算法。•比较遗传算法中的惩罚方法。•消息传递接口和并行虚拟机系统：概念和实现。•数据库驱动的Web应用程序：概念和示例。•多线程软件设计：概念和实现。•绩效改进操作系统过程管理器•对象数据建模作为数据库设计的结构方法6.2博士学位论文•基于客观和主观质量测量值的图像压缩系统的分析和设计（博士生：Kamil Dimililer）7。出版物7.1书•A. Amirjanov，Java学生编程，Bilesim，2006年。•A。Amirjanov，ÖğrencılerijçinJava Programlama，Bileşim，2007年。7.2 SCI / SCI扩展期刊< / div>
探究深度学习在元宇宙中的作用
头像是计算机生成的数字表示，人们可以在元宇宙中使用它来相互交流和互动，以及与数字商品交流和互动。想象一个结合了虚拟现实、在线表演游戏和万维网元素的环境。在现代世界中，人们没有选择避免使用比特币。在这个快速发展的混合环境中，比特币是合适的交换媒介，因为它具有固有的去中心化。除此之外，整合数据压缩和安全预防措施也是必不可少的。压缩是一个不断经历新发展和技术飞跃的研究领域。本研究还着眼于元宇宙的其他方面，例如数据压缩和与元宇宙相关的安全问题。在训练和测试 DL 模型之前，我们采用了一种图像处理方法来减小其大小。这样做是为了进一步提高对象识别能力。关键词：软件开发、人工智能、元宇宙、虚拟现实、图像压缩、深度学习。