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基础理论物理学、计算机科学和......
此外，遵循演讲者的指导方针：我将避免重复。量子计算（物理学）将在我的两次演讲中讨论。我还将讨论它的理论计算机科学部分。因此，我不会在演讲的物理学部分谈论它。出于同样的原因，量子物质也将简短一些。鉴于会议中的第一次演讲，HEP 将简短一些。
使用Pytorch的计算机视觉的初学者指南
要使用Pytorch中的数据增强，您将需要定义一组可以应用于培训数据的转换功能。您还需要确保将转换功能始终应用于输入图像和相应的注释。然后，您可以使用Torchvision.datasets.ObjectDetectionDataSet类使用批次的方式，将这些转换应用于培训数据。
第1页，共97页文件编号L.19011/07/2023（计算机...
近几十年来，印度城市地区的人口增长了前所未有的人口增长。根据2011年人口普查，该国的城市人口总数约为38千万，占总人口的31％。到2050年，印度将近50％的城市（UN-HABITAT，2017年）。估计表明，在2018年至2050年之间，将增加约41.6亿人的城市居民（2018年联合国报告）。根据2011年的人口普查，印度的内部移民人数（州际和国家内部）的数量为45.36亿，占该国人口的37％。根据统计和计划实施部在2022年6月发布的报告中，城市地区的迁移率为34.9％。
计算机历史、分类和基础解剖学
(4) 超级计算机是速度最快、价格最昂贵的机器。与其他计算机相比，它们的处理速度更快。超级计算机的速度通常以 FLOPS（每秒浮点运算次数）来衡量。一些速度更快的超级计算机每秒可以执行数万亿次计算。超级计算机由数千个可以并行工作的处理器互连而成。超级计算机用于高度计算密集型任务，例如天气预报、气候研究、分子研究、生物研究、核研究和飞机设计。超级计算机的一些例子是 IBM Roadrunner、IBM Blue gene。由 C-DAC（先进计算发展中心）在印度组装的超级计算机是 PARAM。PARAM Padma 是该系列中的最新机器。PARAM Padma 的峰值计算能力为 One Tera FLOP。
计算机科学与工程的要素
1。MA101BS矩阵和微积分3 1 0 4 2。CH103BS工程化学3 1 0 4 3。 CS103ES编程解决问题3 0 0 3 4。 EE101ES基本电气工程2 0 0 2 5。 ME101ES计算机辅助工程图形1 0 4 3 6。 CS106ES计算机科学与工程元素0 0 2 1 7。 CH106BS工程化学实验室0 0 2 1 8。 CS107ES编程解决问题实验室0 0 2 1 9。 EE102ES基本电气工程实验室0 0 2 1感应计划CH103BS工程化学3 1 0 4 3。CS103ES编程解决问题3 0 0 3 4。EE101ES基本电气工程2 0 0 2 5。ME101ES计算机辅助工程图形1 0 4 3 6。CS106ES计算机科学与工程元素0 0 2 1 7。CH106BS工程化学实验室0 0 2 1 8。 CS107ES编程解决问题实验室0 0 2 1 9。 EE102ES基本电气工程实验室0 0 2 1感应计划CH106BS工程化学实验室0 0 2 1 8。CS107ES编程解决问题实验室0 0 2 1 9。EE102ES基本电气工程实验室0 0 2 1感应计划
计算机视觉 / ML工程师实习生< / div>
理想的候选人将具有强大的背景：计算机科学，机械工程，电气工程，生物医学工程或相关领域。如果有兴趣，候选人将暴露于从头开始发展初创公司的各个方面（R＆D，光学系统集成和原型化）。工作将主要在我们的马里兰州哥伦比亚办事处进行。工资与经验相称（至少$ 17/hr）。我们的紧密联系的团队很高兴欢迎有才华的申请人并一起发展我们的冒险！
计算机视觉预测收获的影响...
摘要 - 全球计算机视觉的加速发展对水果收获的估计产生了重大影响，从而提高了效率并大大减少了食物浪费。此外，这项技术在农业部门面临着显着的抵抗力和缺乏知识。本综述的目的是分析人工视力方法在预测高茎果的收获时。因此，应用了非实验性描述性设计，属于无荟萃分析的系统综述。基于定义的标准（包含和排除），从电子数据库Scopus，Scielo和Redalyc中选择了26篇开放访问文章，这些文章涉及使用VA来预测高茎水果的收获。的发现表明，大多数研究使用近红外（NIR）光谱和RGB图像处理来估计收获，分别达到95％（柑橘类水果）和75％（苹果）的平均准确性。此外，使用RGB和YOLOV3图像传感器的无人机的使用使得获得大于90％的精确度成为可能，从而实现了收获前4到6个月之间的预测。得出结论是，使用最常用的VA方法是RGB图像传感器，光谱法（NIR），无人驾驶飞机（UAV）和Yolov3，它们在预测高茎果实的成熟方面的准确性大于75％。该方法的选择将主要取决于您是要分析果实的内部还是外部部分，因此，重要的是要识别高茎果实在其生长阶段的色素沉着的变化。
投影动态计算机视觉的可跟踪热图案
将人造模式添加到QR码之类的对象中可以简化诸如对象跟踪，机器人导航和传达信息（例如标签或网站链接）之类的任务。但是，这些模式需要物理应用，它们会改变对象的外观。相反，投影模式可以暂时更改对象的外观，协助3D扫描和检索对象纹理和阴影等任务。但是，投影模式会阻碍动态任务，例如对象跟踪，因为它们不会“粘在对象的表面上”。还是他们？本文介绍了一种新颖的方法，结合了预测和持久的物理模式的优势。我们的系统使用激光束（精神类似于激光雷达）进行热模式，热摄像机观察和轨道。这种热功能可以追踪纹理不佳的物体，其跟踪对标准摄像机的跟踪极具挑战性，同时不影响对象的外观或物理特性。为了在现有视觉框架中使用这些热模式，我们训练网络以逆转热扩散的效果，并在不同的热框架之间移动不一致的模式点。我们在动态视觉任务上进行了原型并测试了这种方法，例如运动，光流和观察无纹理的无纹理对象的结构。
PLTW 面向创新者和制造者的计算机科学
面向创新者和制造者的计算机科学课程教导学生，编程不仅限于虚拟世界，还涉及物理世界。学生需要创造性地使用传感器和执行器来开发与环境交互的系统。通过设计算法和使用计算思维实践，他们编写程序并将其上传到执行各种真实任务的微控制器。该单元通过有意义的应用拓宽学生对计算机科学概念的理解。团队选择并解决与可穿戴技术、交互式艺术或机械设备相关的个人相关问题。在整个单元中，学生通过融合硬件设计和软件开发来学习物理世界的编程，让学生通过创建个人相关、有形且可共享的项目来发现计算机科学概念和技能。