XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图块
RMS 补丁：0407 2023 年 5 月 18 日
问题陈述：当待处理政府收据图块和待处理承包商确认图块中的传输带有日期戳并使用用户计算机上的“Tab”键时，传输不会移动到审查中的传输或已完成的传输图块。修复描述：当在政府模式下待处理政府收据图块中的“收到日期”列中输入日期并使用“Tab”键移出该字段时，传输将移动到审查中的传输部分。当在承包商模式下待处理承包商确认图块中的“承包商收到”列中输入日期并使用“Tab”键移出该字段时，传输将移动到已完成的传输图块。修复前：当在 GM 中待处理政府收据图块中的“收到日期”列中输入日期并使用“Tab”键移出该字段时，除非是最后一个传输，否则传输不会移动到审核中的传输图块中。
海军 TA 用户指南
• 阻碍创建申请的其他资格问题是“课程问题”。 • 如果“课程问题”图块为蓝色，则没有待处理问题；但是， • 如果“课程问题”图块为红色，则需要解决任何待处理问题。单击
人工智能可以识别和量化
图 1. AMFinder 预测流程能够实现半自动化、用户监督的 AM 真菌定植分析。（a）AMFinder 使用两阶段预测流程进行图像注释。首先，将输入图像分割成图块，并通过 amf 神经网络 1（CNN1）进行处理，以识别定植根部部分（预测阶段 1）。如果分辨率允许，可以进一步分析定植区域以识别根内菌丝结构（预测阶段 2，CNN2）。（b）amfbrowser 注释会话的代表性屏幕截图。（1）用于在预测阶段之间切换显示的按钮。（2）可点击按钮定义活动图块中存在的注释。（3）活动图块（红色方块）和八个周围图块的放大视图。（4）注释马赛克概览。（5）图层工具栏用于过滤显示。数字表示整个图像的注释计数。（6）预测工具栏用于加载预测、修复模棱两可的情况和生成注释。（7）导出功能。
学习顺序 - ICT30120 信息三级证书...
如果您希望在入学开始前退出 - 您可以通过学生门户退出和交换单元。您可以在“我的学习”图块下的“退出单元”菜单中访问它。注意：在“我的学习”图块中有多门课程的学生需要先选择“管理您的课程”按钮。选择课程后，您可以看到“退出单元”菜单选项，从这里选择要退出的单元。
城市树木覆盖的数字分类和制图
土地覆盖类别包括：树冠、草地和灌木（包括农田）、建筑物、不透水层（街道、车道和停车场）、水和裸土。主要土地分类是使用 eCognition Developer 8.0 版中提供的基于对象的图像分析 (OBIA) 技术进行的。该项目使用的辅助软件包括 ArcGIS 9.3.1 版和 ERDAS Imagine 2010 版。使用 Python 2.5 版脚本语言编写了其他自定义例程，以支持所需的处理。圣保罗市提供了 Shapefile 信息，以帮助识别街道、建筑物、道路和高速公路以及水景。实施该项目遵循了以下主要步骤：• 使用 ERDAS Imagine 中的减法分辨率对 QuickBird 影像进行全色锐化。• 利用可用的 RPC 文件和 30 米 DEM 层对 QuickBird 影像进行地理配准。• 对激光雷达数据进行地理配准以匹配 QuickBird 影像。• 使用自定义 Python 脚本将地理配准影像划分为 750 x 1000 米的图块，重叠度为 10%，以便进一步处理。此步骤创建了 180 个单独的图块。• 包含道路信息的街道图层在 ArcGIS 中缓冲一米，以创建多边形形状文件，随后在 eCognition 中使用。• 开发了三套规则来处理城市的以下子部分：o 西部小部分，包括六月的 QuickBird 和激光雷达数据。o 城市东侧的 1,500 米带，有 5 月份的 QuickBird 影像，但没有激光雷达数据。o 城市其余大部分区域有 5 月份的 QuickBird 和激光雷达数据。• 3 个规则集中的每一个都使用类似的过程创建： o 检查影像以找到代表性图块。o 创建支持性影像层，例如归一化差异植被指数。(NDVI) 和 Lee 的 Sigma 边缘提取有助于提高分类效率。o 从 Shapefile 生成表示道路和水特征的图像对象，并按此进行分类。o 如果有激光雷达数据，则首先将图像分割成高特征和短特征。o 利用 eCognition 中提供的算法对图像的剩余部分进行分类，利用光谱信息以及图像解释的其他元素，例如上下文、形状、大小、位置、关联、图案、阴影和纹理。o 将分类从 eCognition 导出到 TIF 光栅文件中。• 每套规则都经过了微调，并在城市中额外的随机图块上进行了测试。• 使用 eCognition Server，每个最终规则集都用于对圣保罗所有部分的所有图块进行分类。• 使用 ERDAS Imagine Mosaic Pro 中的几何接缝线将各个分类图块连接成一个马赛克。• 城市的三个不同部分（由 402 个单独的图块表示）被合并到一个分类文件中。
3.13 可解释的游戏人工智能
首先，我们研究了生成超级马里奥关卡的不同可能性。TOAD-GAN [ 3 ] 仅使用一个示例即可进行训练。该方法还使用户能够通过更改代表生成器网络输入的噪声向量来控制生成过程的输出。由于设计师无法解释噪声向量，因此设计师仍然无法根据自己的需求设计内容。为了实现这一点，必须让设计师能够解释噪声向量，并将噪声向量的不同区域映射到噪声向量变化所产生的内容。生成超级马里奥关卡的另一种方法是使用带有图块集的进化算法 [ 4 ]。图块集强制输出的一致性，而 Kullback-Leiber 散度
传感器积雪测绘 - BYU ScholarsArchive
该程序的第二步需要有效访问多时相遥感雪图像。本研究开发的 Snow Inspector 网络应用程序使用户能够从中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 中检索地球上任何一点的分数积雪时间序列。时间序列检索方法基于从 Web 地图图块服务 (WMTS) 提供的图块图像中自动提取数据。使用此技术检索 100 天数据的平均所需时间为 5.4 秒，这比需要下载大型卫星图像文件的其他方法要快得多。所提出的数据提取技术和时空可视化用户界面可用作与其他多时相水文或气候数据 WMTS 服务配合使用的模型。