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BI-PATH组合YOLO用于实时的几个射击对象检测
几乎没有射击对象检测（FSOD）近年来随着模型训练期间实例的定量限制而受到更多关注。以前的作品基于元学习和转移学习的重点关注检测精度，但忽略了推断速度，这很难适用于应用量。在这封信中，为了保持高的下环速度和可比的检测精度，我们提出了一个标题为“双路径组合”的实时检测器，您只能看一次（BC-Yolo）FSOD。bc-yolo可以通过两阶段训练方案归类为基于转移学习的单阶段对象检测器。它特别由双路线并行检测分支组成，分别检测基础和新的类对象，并且通常在推断阶段检测对象。此外，为了提升从几个射击对象训练的模型概括，我们进一步提出了一种细心的Dropblock算法，以使探测器专注于对象的整个细节，而不是局部判别区域。Pascal VOC 2007和MS Coco 2014数据集的广泛实验表明，我们的方法可以比最先进的方法在速度和精确度之间实现更好的交易。
感觉功能受限条件下专业射击运动员射击准备阶段脑网络研究
摘要：射击是一项受心理因素主导的运动项目，在射击瞄准过程中干扰射手的感觉功能将严重影响其心理状态和射击成绩。对30名射击运动员在噪声干扰、弱光及正常条件下射击准备阶段的脑电图测量结果进行记录，采用基于图论的功能连接与脑网络分析方法，探究不同干扰条件下射手射击瞄准过程中脑内神经机制的差异，并比较脑网络特征与射击成绩之间的关系。研究结果表明：（1）噪声干扰下射手β频带平均连接强度和左右颞叶连接强度显著高于其他两种干扰条件下的射手，脑网络表现出更高的全局和局部效率；（2）弱光条件下β频带枕叶区域功能连接强度高于正常条件下的射手。射击过程中左顶叶区域的信息交互也不断增强。（3）另外，两种条件下射手在感觉功能受限的颞叶和枕叶区域的特征向量中心性均低于正常条件下的。这些发现表明，噪声干扰激活了射手脑部的唤醒水平，提高了脑网络的信息处理效率，但同时也增加了脑力负荷。弱光条件下，射手在瞄准时更加注重视觉信息处理，加强了与射击行为无关脑区功能的抑制。视听干扰使得射手脑部与视听感知功能相当的皮层区域在整个脑网络中的重要性低于正常条件下。因此，这些结果揭示了视听干扰对射击准备阶段皮层功能网络的影响，为进一步理解感觉干扰下射击过程的神经机制提供了理论基础。
（XX 市）部署射击观察员打击枪支......
城市，州。- XX XX，202X - <代理的名称>宣布，它正在跨XX平方英里实施Shotspotter技术，以帮助打击_________的枪支暴力。研究表明，超过80％的枪击事件未报告到911，而Shotspotter的枪击检测解决方案可以帮助执法部门确定并找到从未向警方报告的户外枪支暴力事件。警报将在触发拉动的60秒内发送，并准确地通知部门何时何地发生枪支事件，以便我们可以提供快速，精确的响应，以帮助挽救枪伤受害者的生命并找到关键证据。[shotspotter的作品视频]
量子测量置信度的实验射击估计
测量结果将量子力学连接到“古典”世界。，除非测得的量子状态属于已知的正交集，否则不可能通过单次测量测量量子系统的状态。因此，在没有一些先验知识的情况下，不能完全确定国家。由于所有测量值的固有不确定性，因此只能提供有关观察到的量子系统的部分信息[1-3]。理解并实际上达到了可实现的准确性的基本限制是量子测量中的首要问题。已经表明，量子测量值可以显着通过经典测量值，在某些情况下，非正式地实现了准确性的基本限制，请参见例如[4-10]。通常，由于量子测量是概率的，因此这些努力描述了实验结果的概率，而不是每次测量中都会发生什么。在这里，我们首次实验了每个单个测量结果的置信度估计值，并验证每个单次估计是否正确预测了测量相应行为的准确性。从已知的一组状态中识别随机分布的量子状态是量子测量的重要应用[4,11-13]。由于不可能对非正交状态的完美识别，因此可以确定某个功绩，并相应地优化了测量[11,14 - 16]。还有其他功绩数字。理论上，这样的值得一提的是，在不学习哪种识别是正确且哪个是错误的情况下获得正确结果的可能性。可以优化量子测量，以便这种概率可以超过理想经典测量值的所谓射击限制，[5,6,9,17 - 28]。例如，可能需要知道没有错误的情况下识别出哪些状态。
狩猎和目标射击的经济影响
AK $512,000,000,000,000,000,000,0 17,800, $515,000, 000,000, 000,000, $515,000, $121,000,000, 000,000, $1 $2,183,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,0 $608,000,000,000,000,000,000,000 CT CTT $58,000, $37,000, 000,000,0 $96,000,000,000,000,000,000, GA $1,688,000,000,000,0 $21111,000,000,000,000,000 $800,0 $232,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000 ID $66,000,000,000,000,000,000 9,300,000,000,000,000,000,000,0 $64,000,000,000,000,000,000,000 14,500,0 $3,400, 900, 000, 000, 000 $21,000, 000, 000,000 $5 $421,000,000,000,000,0
前大本德空对地射击靶场
前大本德空对地射击靶场，又称夏延底部射击靶场和巴顿县射击靶场，在 1943 年至 1946 年间用于训练驻扎在前大本德陆军航空场和前斯莫基山陆军航空场的美国陆军空军机组人员。通过历史研究和实地考察，已确定与前大本德空对地射击靶场相关的区域（称为轰炸靶场）存在潜在爆炸危险。已知或怀疑在该靶场使用的弹药包括通用炸弹、练习炸弹、中口径弹药和小型武器弹药。
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shotspotter通过消除对延迟和大量报告的911电话的依赖来帮助警察部门从反应行为转变为主动。对于大多数城市而言，这是一个主要问题，因为研究表明，枪声中少于20％。shotspotter立即通知官员正在进行的枪击犯罪，使他们能够通过直接传递到调度中心，巡逻车甚至智能手机的实时数据进行战略动员。枪声数据还使执法机构能够改善证据收集，起诉和整体警察效力。
基于双向RNN的3D医疗图像分割的少数射击学习
在3D医学图像中对感兴趣的器官进行分割是准确诊断和纵向研究的必要条件。尽管使用深度学习的最新进展已显示出许多细分任务的成功，但是高性能需要大的数据集，而注释过程既耗时又耗时。在本文中，我们提出了一个3D少数射击分割框架，以使用目标器官注释的有限训练样本进行准确的器官序列。为了实现这一目标，像U-NET一样的网络旨在通过了解支持数据的2D片与查询图像之间的关系，包括辅助门控复发单元（GRU），该单元（GRU）了解相邻切片之间编码特征的一致性。此外，我们会介绍一种传输学习方法，以通过在支持数据中采样的任意支持和查询数据进行测试之前对模型进行更新，以适应目标图像和器官的特征。我们使用带有不同器官注释的三个3D CT数据集评估了我们提出的模型。我们的模型比最先进的射击分段模型产生了显着提高的性能，并且与经过更多目标培训数据训练的完全监督模型相当。