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显着对象检测：迷你评论
显着对象检测（SOD）旨在识别引起人类注意力的图像中最重要的区域。这些地区通常包括汽车，狗和人等物体。在图1中，在视觉上表示显着的对象检测后的输入和输出图像。它旨在模仿人类的关注，以关注现场的引人注目。识别图像中的显着区域可以促进后续的高级视觉任务，提高效率和资源管理并提高绩效（Gupta等，2020）。因此，SOD可以帮助过滤不相关的背景，并且草皮在计算机视觉应用中起着重要的预处理作用，为这些应用提供了重要的基本处理，例如细分（Donoser等，2009; Qin等，2014; noh et al。 Borji和Itti，2019年； Akila等人，2021年，2021年；现有的SOD方法可以大致分为两个类：1）常规方法； 2）基于深度学习的方法，如图2所示。传统方法利用低级特征和一些启发式方法来检测包含基于局部对比的基于扩散的贝叶斯方法，先验和经典监督的显着对象。此外，基于深度学习的方法可以帮助提取全面的深层语义特征以提高性能。可以进一步分类为完全监督的学习（Wang等，2015a; Lee等，2016a; Kim and Pavlovic，2016; He et al。，2017a; Hou等，2017; Shelhamer等，2017; Shelhamer et al。，2017; Su等，2019; Su等人，2019年）和弱监督的学习（Zhao Al Al Al Al Al。 Al。，2018年，2018年； Zhang等人，2020a；本文将根据两个
表征量子对象之间的转换，'...
量子力学中的许多基本和关键对象是特定仿射/线性空间之间的线性映射。该结构包括基本的量子元素，例如状态，测量，通道，工具，非签名通道和带有内存的通道，以及高阶操作，例如超级信道，量子梳子，n时间过程，测试人员和过程矩阵，这些矩阵可能尚未确定可因子序。根据线性和半限制约束来推导和表征其结构属性，不仅具有基本相关性，而且在启用对量子对象集的数值优化方面起着重要作用，并允许在不同概念和对象之间进行更简单的连接。在这里，我们提供了一个通用框架，以直接且易于使用的方式推导这些属性。主要以实用的量子机械考虑为指导，但我们还将分析扩展到一般线性/仿射空间之间的映射并得出其性能，为分析集合的可能性开放，而这些集合并未被量子理论明确掩盖，但仍未得到太多探索。一起，这些结果可为所有需要线性转换特征，量子力学及其他任务的特征提供多功能且容易适用的工具。作为我们方法的应用，我们讨论了不确定因果关系的存在如何自然出现在高阶量子转换中，并为映射的特征提供了一个简单的策略，这些特征必须以“完全”的意义保存属性，即仅在不详尽的部分进行输入空间的各个部分。
视觉对象和背景的跨文化差异...
抽象的人类视觉认知在文化之间大不相同。一个关键发现是，视觉处理是针对西方文化（美国和欧洲）以及东方文化（亚洲）背景的视觉场景的焦点。尽管迄今为止，幼儿存在一些文化差异的证据，但人类视觉认知中文化差异的个体发生起源尚未揭晓。这项研究通过跟踪12个月大的婴儿在电视范围（EEG）中视觉场景的对象与背景元素的神经特征与背景元素的神经签名在维也纳（奥地利；奥地利；一种西方文化; n = 35）和Kyoto（日本;一种东方文化; n = 36）。具体来说，我们通过以不同的刺激频率（5.67和8.5 Hz）呈现对象和背景来分离神经信号。结果表明，早期文化之间的人类视觉处理是不同的。我们发现，来自维也纳的婴儿表现出较高的物体信号，而京都的婴儿则表现出强调背景信号。人类视力中文化差异的早期出现可以部分通过早期的社会经验来解释：在一个单独的互动阶段，来自维也纳的母亲比京都的母亲更经常指出对象（与背景）要素。得出结论，采用跨文化发展的神经科学方法，我们揭示了对象和背景的视觉处理的跨文化差异在出生后的第一年就已经存在，这比以前想象的要早得多。
太空对象识别卫星（SOISAT）任务
本文介绍了加拿大空间情境意识系统的任务设计，操作概念和系统设计，称为太空对象识别卫星Soisat。随着地球周围所有轨道政权的人为物体的拥挤，对这些居民太空物体的检测，分类，认可和识别对太空国家（如加拿大及其盟友）变得越来越重要。所提出的SOISAT航天器旨在在低地上，地球轨道和地静止轨道中监视居民空间对象。In particular, SOISat can be utilized for a) maintenance of the Space Situational Awareness catalogue for particular space assets, b) detection and identification of “DarkSats”, i.e., satellites designed to be covert/invisible to the traditional means of detection, c) detection and characterization of unexpected propulsive events, and d) inspection and identification of space objects of interests such as debris objects.当前的空间对象跟踪和识别方法具有重大局限性，尤其是在地静止轨道中。概述了当前的一些商业和非商业空间情境意识系统，描述了与这些系统相关的一些限制，并解释了解决这些问题的SOISAT功能。利用与新颖的有效载荷集成了ends ewisional for soisat的飞行遗产，预计结果技术会为空间情境意识带来无与伦比的能力，而空间情境意识当前不存在。船上有两种最先进的有效载荷仪器，即合成孔径ladar和一个光电子合成孔径处理器。初步理论结果表明，在1000 km的范围内，所提出的空格对象识别系统能够以1 cm的分辨率对对象进行成像。使用光电传感器处理器会在使用常规技术进行数字化处理合成孔径LADAR数据所花费的时间内产生可读图像。SOISAT系统可以在综合孔径LADAR系统中提出重要的技术开发，并满足在改善对居民空间对象的理解方面的关键操作。模拟方案，以验证Soisat在检测和跟踪感兴趣的居民空间对象时的性能。
英国外层空间对象的补充注册表
3引言54 SES-10 4术语术语表55 Telesat phase 1 LEO 5 MARCSB-1A 56 SES-14 6 INTELSAT 603 57 KASSTSAT 59 HS3-IS 9 I2-F2 60 SES-110 SES-111 10 I2-F3 61 SES-11SES-11SES-11SES-11 SES-11 I2-F4 62 SEAHAWK-1 12 SEAHAWK-1 12 s80/TATINES 64 33 dAD vinst-14 44 33 vinst-14 44 XXIII 14 Posat-1 65 Kazzosat-2 1 Kitsat-2 (Kitsat-B) 66 Picasso 16 Healthsat-II 17 NATO IVB Gibraltar 18 Fasat-alpha 67 Satcom-c4 19 i3-F1 68 Ge Satcom-1a (NSS-11) 20 i3-f2 69 Ses-7 (Protoster II / Indors) 21 i3-f3 70 Ses-3 22 intelsat 26 23 ii cayman islands 24 i3-f4 71 zenit 3 rocket booster (demosat) 25 tsat-1 72 zenit 3 rocket booster (directv-R1) 26 thor III 73 Zenit Rocket Booster (ICO#1) 27 i3-f5 28 Galaxy 27 29 tsinghua-1 30 ICO-F2 31 Artemis 32 Srius 4 33 SSTL DEIMOS-1 34 Ses-1 35 Astra 1n 36 n2 37 Nigeriasat-x (NX) Ses-2 39 NSS14 (SES-4) 40 ADS-1b (exactview-1) 41 Astra 2f 42 Ses-6 43 Astra 2e 2e 44 Ses-8 45 Astra 5b 46 Astra 2g 2g 47 Alsat-1b 48 rapideye-1 5 rapideye-2 51 rapideye-3 52 RAPIDEYE-4 53 RAPIDEYE-5
NICOL机器人的对象检测和分割
本报告在德国汉堡大学的知识技术研究小组中介绍了我的四个月实习。这项实习的目标是在与Nicol机器人的对象检测领域中找到一个研究主题，并在此主题上工作。实习涉及使用ROS和凉亭在模拟环境中的开发和测试，在Nicol机器人上实施3D摄像机以及对象探测器的研究。此多学科实习包括研究小组中的模拟，材料集成，项目手势和协作。最后，他为改善我对英语的掌握，演讲技巧以及为我提供了出色的跨文化经验做出了贡献。
映射和对象的自主漫游器...
在这个综合项目中，我们旨在增强建立在4轮底盘上的避难系统，利用Arduino，Raspberry Pi 3B，Tensorflow Lite和RP Lidar A1的组合。这些组件的集成创建了一个精致的机器人系统，能够智能决策，对象检测和连续的两维映射。使用伺服电动机的超声传感器进行了伺服电机的超声传感器，以实时检测机器人路径中的障碍物，这是基本的避免系统的基础避免系统。这个简单且具有成本效益的解决方案提供了导航的初始层，从而通过避免碰撞来确保机器人可以在动态环境中操纵。为了提升系统的功能，我们引入了Raspberry Pi 3B，作为操作的大脑。连接到USB摄像机，Raspberry Pi利用Python中的Tensorflow Lite库进行对象检测和识别。此添加使机器人能够在其周围环境中识别和分类对象，从而增强其根据视觉输入做出明智决策的能力。目标：
ITS Connect 助力基于人工智能的路边基础设施
住友电气工业株式会社 电装株式会社 丰田汽车株式会社 丰田通商株式会社 松下电器产业株式会社 日立制作所 三菱电机株式会社 瑞萨电子株式会社 地址：东京都港区港南 2-3-13 新川 Front 大厦 网站：https://www.itsconnect-pc.org/ 成立日期：2014 年 10 月 28 日
苯丙烷代谢的进化
图1。Mizutani等人编辑的肉桂酸/单胞醇途径和衍生型苯丙烷的示例，“学习植物化学的基础知识”。酶缩写：4Cl，4-Coumaroyl CoA连接酶； c3'h，p -coumaroyl shikimate/quinate 3-羟化酶； C4H，肉桂4-羟化酶； CAD，肉桂醇脱氢酶； ccOaomt，咖啡因coA o-甲基转移酶； CCR，肉桂二氧化碳减少； comt，caffeate o -methyltransferase; CSE，咖啡酰shikimate酯酶； F5H，试染5-羟化酶； HCT，羟基nnamoyl COA：光泽羟基霉素转移酶； PAL，苯丙氨酸氨裂解酶；塔尔，酪氨酸氨裂解。