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基于视觉的目标检测与跟踪综述 - 自动化学报
摘要 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的一个热门研究课题。它在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域有着广泛的应用。本文详细介绍了该领域的发展历史、最新进展和典型方法。首先，根据处理的数据对象不同，将目标检测分为基于背景建模的方法和基于前景建模的方法。进一步分别总结了背景建模和特征表示。然后，根据是否涉及检测过程，将目标跟踪分为生成式和判别式方法。介绍了基于统计的外观建模。此外，还讨论了典型算法的优缺点。给出了不同算法在基准数据集上的表现。最后，总结了尚未解决的问题。讨论了该领域的未来趋势。
1. 学科目标和目标
•国家计量局的组织基础。计量的规范基础。 • 国家对测量仪器的计量控制。 a) 测量仪器的试验和型式认可程序； b) 计量器具检定； c) 测量仪器的制造、维修、销售和租赁活动的许可程序。 • 国家计量控制的类型。 • 对违反计量规则和条例的行为实施法律制裁。 • 俄罗斯校准系统(RSC) 法规。计量服务机构进行校准工作的资格认可。 • 制定测量仪器验证（校准）时间表的程序。验证图。 • 物质和材料的成分和特性的标准样品。 • 有关物质和材料的物理常数和特性的标准参考数据。
结果目标
1。绿色MF和Al。精神病学。2019; 18：146-1 2。 ra McCutcheon和Al。 精神病学痣。 2023; 28：1902-1918。 3。 WP Horan和Al。 顶级行为行为。 2023; 63：407-4 4。 sk和al。 n Engel J Med。 2021; 384：717-726。 5。 caul i和al。 lanced。 2024; 403（10422）：160-170。 6。 刺ca和al。 acs头神经属。 2019; 10：1753-1764。 7。 堆栈D和Al。 他们是J Clin实践。 2010; 64：1294-1 8。 Safe®。 处方信息。 Alergan，Inc。； 2012。 2024年1月29日访问。 9。 Yohn Se和Al。 神经药理学。 2018; 136（PT C）：438-448。 10。 sp马车和al。 BookBehav Rev. 2015; 55：393-4 11。 sauder c和al。 精神译本。 2022; 12（1）：491。 12。 horan w和al。 赠送：ECNP； 10月7日至10日，2023年；西班牙巴塞罗那。 海报P.1232。 13。 cramm c和al。 律师：先生； 2023年5月11日至15日；加拿大托伦。 14。 Dickinson D和Al。 精神病学。 2007; 64（5）：532-542。2019; 18：146-12。ra McCutcheon和Al。精神病学痣。2023; 28：1902-1918。3。WP Horan和Al。 顶级行为行为。 2023; 63：407-4 4。 sk和al。 n Engel J Med。 2021; 384：717-726。 5。 caul i和al。 lanced。 2024; 403（10422）：160-170。 6。 刺ca和al。 acs头神经属。 2019; 10：1753-1764。 7。 堆栈D和Al。 他们是J Clin实践。 2010; 64：1294-1 8。 Safe®。 处方信息。 Alergan，Inc。； 2012。 2024年1月29日访问。 9。 Yohn Se和Al。 神经药理学。 2018; 136（PT C）：438-448。 10。 sp马车和al。 BookBehav Rev. 2015; 55：393-4 11。 sauder c和al。 精神译本。 2022; 12（1）：491。 12。 horan w和al。 赠送：ECNP； 10月7日至10日，2023年；西班牙巴塞罗那。 海报P.1232。 13。 cramm c和al。 律师：先生； 2023年5月11日至15日；加拿大托伦。 14。 Dickinson D和Al。 精神病学。 2007; 64（5）：532-542。WP Horan和Al。顶级行为行为。2023; 63：407-44。sk和al。n Engel J Med。2021; 384：717-726。5。caul i和al。lanced。2024; 403（10422）：160-170。6。刺ca和al。acs头神经属。2019; 10：1753-1764。 7。 堆栈D和Al。 他们是J Clin实践。 2010; 64：1294-1 8。 Safe®。 处方信息。 Alergan，Inc。； 2012。 2024年1月29日访问。 9。 Yohn Se和Al。 神经药理学。 2018; 136（PT C）：438-448。 10。 sp马车和al。 BookBehav Rev. 2015; 55：393-4 11。 sauder c和al。 精神译本。 2022; 12（1）：491。 12。 horan w和al。 赠送：ECNP； 10月7日至10日，2023年；西班牙巴塞罗那。 海报P.1232。 13。 cramm c和al。 律师：先生； 2023年5月11日至15日；加拿大托伦。 14。 Dickinson D和Al。 精神病学。 2007; 64（5）：532-542。2019; 10：1753-1764。7。堆栈D和Al。他们是J Clin实践。2010; 64：1294-18。Safe®。处方信息。Alergan，Inc。； 2012。2024年1月29日访问。9。Yohn Se和Al。 神经药理学。 2018; 136（PT C）：438-448。 10。 sp马车和al。 BookBehav Rev. 2015; 55：393-4 11。 sauder c和al。 精神译本。 2022; 12（1）：491。 12。 horan w和al。 赠送：ECNP； 10月7日至10日，2023年；西班牙巴塞罗那。 海报P.1232。 13。 cramm c和al。 律师：先生； 2023年5月11日至15日；加拿大托伦。 14。 Dickinson D和Al。 精神病学。 2007; 64（5）：532-542。Yohn Se和Al。神经药理学。2018; 136（PT C）：438-448。 10。 sp马车和al。 BookBehav Rev. 2015; 55：393-4 11。 sauder c和al。 精神译本。 2022; 12（1）：491。 12。 horan w和al。 赠送：ECNP； 10月7日至10日，2023年；西班牙巴塞罗那。 海报P.1232。 13。 cramm c和al。 律师：先生； 2023年5月11日至15日；加拿大托伦。 14。 Dickinson D和Al。 精神病学。 2007; 64（5）：532-542。2018; 136（PT C）：438-448。10。sp马车和al。BookBehav Rev.2015; 55：393-4 11。 sauder c和al。 精神译本。 2022; 12（1）：491。 12。 horan w和al。 赠送：ECNP； 10月7日至10日，2023年；西班牙巴塞罗那。 海报P.1232。 13。 cramm c和al。 律师：先生； 2023年5月11日至15日；加拿大托伦。 14。 Dickinson D和Al。 精神病学。 2007; 64（5）：532-542。2015; 55：393-411。sauder c和al。精神译本。2022; 12（1）：491。12。horan w和al。赠送：ECNP； 10月7日至10日，2023年；西班牙巴塞罗那。海报P.1232。13。cramm c和al。律师：先生； 2023年5月11日至15日；加拿大托伦。14。Dickinson D和Al。精神病学。2007; 64（5）：532-542。2007; 64（5）：532-542。
2024-2029策略 - 目标与目标
行动保持良好的质量和相关的野生动植物记录，并用于监测集水区中物种的健康和多样性，并用于为管理实践提供信息。通过测量和监测的周期来保护受保护的物种及其栖息地。维护草地和林地管理计划，以确保不会丧失生物多样性。支持城市的水视觉；咨询影响水质，流失和下水道网络的发展。通过审查计划应用程序并参与影响河蓝绿色空间的咨询，确保河流本地生物多样性网站网络的完整性。报告污染和污水排放事件，并跟进负责任的利益相关者。审核遗产功能，包括所有预定的古代古迹和记录。与合作伙伴和土地所有者合作，以确保为未来保留并保护历史特征。努力了解诸如堰之类的潮流障碍；考虑对鱼通道和微湿潜力的影响。与合作伙伴合作，在河道内开发出平衡的障碍态方法。继续进行中心改进和对节能技术的投资计划。减少使用化学和燃料提供保护工作的使用，例如切碎的入侵物种和镰刀。
目标 -
许多最近的机器学习研究论文在其标题中都有“开放性学习”。，但很少有人试图定义使用该术语时的含义。更糟糕的是，当更加仔细地看时，似乎对开放式学习与诸如持续学习，终身学习或自动学习等相关概念的区别是没有共识。在本文中，我们有助于解决这种情况。在插图概念的家谱和关于它真正含义的最新观点之后，我们概述了开放式学习通常是一种综合概念，这些概念包含一组不同的属性。与以前的方法相比，我们建议将开放式过程的关键基本特性隔离，该过程是在无限的地平线上不时产生元素（例如，观察，期权，奖励功能和目标），从无限的地平线上，从观察者的角度来看。从那里开始，我们建立了开放式学习问题的概念，并特别关注开放式目标条件条件的强化学习问题的子集，其中代理可以学习越来越多的目标驱动技能。最后，我们重点介绍了要填补我们基本定义之间的差距和开放性AI研究人员可能会想到的开放式学习之间差距尚有差距的差距。
2023年合成生物学在健康与医药领域的应用 - 生命科学
主题 1 ：无障碍健康监测 目标 1.1 确定健康的生物指标 —— 在 5 年内，利用新型传感器识别至少 10 种下一代健康生物指标，这些指标可以作为健康生活 和预防医学实践的一部分进行监测，例如，免疫能力或微生物组组成。 目标 1.2 综合健康诊断 —— 在 20 年内，开发和分发一种简单易用、负担得起的家庭诊断检测试剂盒 ( 健康工具包 ) ，利用新的健 康生物指标，在诊所和社区中使用，满足不同人群的需求，将健康结果的差异减少 50% 。 主题 2 ：精准多组学医学 目标 2.1 收集多组学数据 —— 在 5 年内，从来自不同人群的大型队列中收集多组学信息，并确定哪些与至少 50 种高发病率和高 影响的疾病的诊断和管理最相关。 目标 2.2 实现个人多组学 —— 在 20 年内，开发用于诊断、预防和治疗的分子分型，以解决美国疾病相关死亡的主要原因，并 通过开发用 1 000 美元就能完成的多组学分析来实现这些分型。 主题 3 ：细胞疗法的生物制造 目标 3.1 提高治疗效果 —— 在 5 年内，扩大用于开发细胞疗法的技术，使细胞活力至少达到 75% 。 目标 3.2 扩大规模 —— 在 20 年内，增加细胞治疗的制造规模，以扩大可及性、减少健康不公平并将细胞疗法的制造成本降低 至 1/10 。 主题 4 ：人工智能驱动的治疗药物生物生产 目标 4.1 提高制造速度 —— 在 5 年内，利用国家资源实验室网络解决现有生物治疗药物的自主生产和生物生产障碍，将 10 种常 见处方药的制造速度提高 10 倍。 目标 4.2 增加制造多样性 —— 在 20 年内，将人工智能和机器学习 (AI/ML) 整合到国家资源实验室网络中以设计新的生物治疗药 物，将新药发现和生产的速度提高 10 倍。 主题 5 ：基因编辑的先进技术 目标 5.1 提高编辑效率 —— 在 5 年内，进一步开发用于临床的基因编辑系统，以在几乎没有或没有副作用的情况下治愈 10 种已 知遗传原因的疾病。 目标 5.2 扩大规模 —— 在 20 年内，加强生物制造生态系统，每年至少生产 500 万剂治疗性基因编辑制剂。