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SFOD：脉冲融合物体探测器 - CVF 开放存取
事件相机具有高时间分辨率、高动态范围、低功耗和高像素带宽等特点，为特殊环境中的物体检测提供了独特的功能。尽管有这些优势，事件数据固有的稀疏性和异步性对现有的物体检测算法提出了挑战。脉冲神经网络 (SNN) 受到人脑编码和处理信息方式的启发，为这些困难提供了潜在的解决方案。然而，在当前的实现中，它们在使用事件相机进行物体检测方面的性能受到限制。在本文中，我们提出了脉冲融合物体检测器 (SFOD)，一种基于 SNN 的简单有效的物体检测方法。具体而言，我们设计了一个脉冲融合模块，首次实现了应用于事件相机的 SNN 中不同尺度特征图的融合。此外，通过整合我们在 NCAR 数据集上对主干网络进行预训练期间进行的分析和实验，我们深入研究了脉冲解码策略和损失函数对模型性能的影响。从而，我们建立了基于 SNN 的当前最佳分类结果，在 NCAR 数据集上实现了 93.7% 的准确率。在 GEN1 检测数据集上的实验结果表明，SFOD 实现了 32.1% 的当前最佳 mAP，优于现有的基于 SNN 的方法。我们的研究不仅强调了 SNN 在事件摄像机物体检测中的潜力，而且推动了 SNN 的发展。代码可在 https://github.com/yimeng-fan/SFOD 获得。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
探索大型基础模型的开放潜力...
开放式摄取的人类对象相互作用（HOI）的构图与检测以自然语言为指导的新型HOI的问题有关，这对于不认为以人为中心的场景至关重要。然而，先前的零射HOI检测器通常使用相同水平的图形图来模拟距离的HOI，从而在包含具有较大距离的人类对象对的场景中导致次优性能。此外，这些检测器主要依赖类别名称，并概述语言可以提供的丰富上下文信息，这对于捕获通常很少见的开放词汇概念至关重要，而单独使用类别名称的词汇量不佳。在本文中，我们引入了一种新型的端到端开放词汇HOI检测框架，该框架具有有条件的多级解码和细粒度的semantic增强（CMD-SE）（CMD-SE），从而利用了视觉语言模型（VLMS）的潜力。具体来说，我们建议通过在两部分匹配过程中结合软性结合来对具有不同特征图的不同距离的人类对象对进行建模。更重要的是，通过利用大型语言模型（LLM），例如GPT模型，我们利用了他们广泛的世界知识来生成人体部分状态的描述，以进行各种相互作用。然后，我们整合了人体部分的泛化和细粒语义，以证明相互作用的识别。在两个数据集（Swig-hoi和Hico-det）上进行的实验结果表明，我们提出的方法达到了最新的方法，可以实现开放的词汇HOI检测。代码和模型可在https://github.com/ltttpku/cmd-se-版本中使用。
美国陆军航空电子设备数字化和开放式架构
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自卫队长野地方合作本部开放柜台制度......
2024 年 2 月 19 日——国防部投标参与估算。注释。日期和时间。资格......陆上自卫队规范。产品编号。规格编号。5-114.由...制作。将在...中创建招聘传单定义...
定义开放策略：维度，实践，影响，...
近年来，越来越多的举措参与了更开放的战略。这些举措，被称为开放策略，意味着在战略过程中更大的转移和/或包容性（Hautz等，2017； Whittington等，2011）。因此，开放策略构成了更大的社会趋势的一部分，朝着所有生活领域的开放度更高（例如开放创新（Chesbrough，2003年），开源软件（Von Hippel＆von Krogh，2003年），开放政府，开放政府（Janssen等人，2012年），公开数据和开放式（Huijboom＆Van den Brokek，2011年），2011年（janssen et and），2011年，与其中一些领域相比，开放策略的研究仍然很新生。尽管已经奠定了实质性的理论基础，并且现在出现了定性和定量研究，但对于哪些快速发展和广泛的计划集中进行了更多研究，仍然存在重要的机会。鉴于这个广度，我们确定了开放策略的关键维度，实践和影响，并具有能够建立累积知识的有希望的理论观点。我们还通过提供实践定义来指导研究人员，该定义为该现象设定了界限。透明度和策略中的包容性并不是全新的现象。在包容性方面，关于战略决策中的司法正义一直存在辩论（Korsgaard等，1995； Kim＆Mauborgne，1998）；多年来，研究人员探索了包括中间人在战略制定中的独特受益（Westley，1990;
开放量子研究所隐私政策.docx
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陆军和/或空军国民警卫队开放农业和农业产品职位空缺公告
简要工作描述：履行前一级别或技能要求的职责，并为低级别人员提供指导。指导供应人员根据现行政策/程序指令建立财产和库存控制管理职能。根据 GCSS-Army 维护财产和设备。审查所有财产和设备交易的每日和每月记录，包括石油产品、单位/组织基本/战斗负荷和运营供应品。核对所有本地采购交易以进行财务/财产会计核算。确保武器/敏感物品库存按照现行监管程序进行。为单位/组织设备和记录零件专家 (92A) 提供技术援助。协助和建议供应官和连长。
重新开放计划
● 每个接待员的桌子上都会安装聚碳酸酯屏障 ● 地板上会划出 6 英尺的社交距离 ● 学生椅子之间将保持 6 英尺的距离以保持社交距离 ● 每个房间的单元通风机在运行时都会吸入新鲜空气 ● 两个校区每 100 名学生至少配备一个饮水机 ● 休息室一次最多允许 3 人，并且他们必须保持社交距离 ● 将进行消防演习，以便每个人都保持足够远的社交距离 ● 浴室将全天清洁多次。每天都会保存一份日志来显示谁清洁了它。 ● 自助餐厅同时在场的学生人数会减少。这些学生将相隔 6 英尺就座。 ● 管理员将接受清洁和消毒的进修课程。还将提供定期审查和新产品更新。 ● 学生将被教导在走廊上行走时右肩靠墙，这样我们在与他人擦肩而过时就能保持社交距离 ● 我们的酒精洗手液分配器是根据 FCNYS 2020 第 5705.5 节安装的 ● 铅水测试将于今年（2020-21 年）进行 ● 我们的 2020 年建筑状况调查将安排在 1 月 1 日之前进行。 ● 我们所做的任何更改或添加都将符合 2020 年纽约州统一防火和建筑规范