以生物风格的活动相机跟踪近年来引起了人们的兴趣。现有的作品要么利用对齐的RGB和事件数据进行准确跟踪,要么直接学习基于事件的跟踪器。前者会产生较高的推理成本,而后者可能容易受到嘈杂事件或稀疏空间分辨率的影响。在本文中,我们提出了一个新型的分层知识蒸馏框架,该框架可以在培训期间完全利用多模式 /多视图信息,以促进知识转移,使我们能够仅使用事件信号来实现测试过程中高速和低潜伏期视觉跟踪。特别是,基于教师变压器的多模态跟踪框架首先是通过同时喂食RGB框架和事件流来训练的。然后,我们设计了一种新的分层知识蒸馏策略,其中包括成对相似性,功能表示和基于响应地图的知识蒸馏,以指导学生变形金刚网络的学习。在术语中,由于现有的基于事件的跟踪数据集都是低分辨率(346×260),因此我们提出了名为EventVot的第一个大规模高分辨率(1280×720)数据集。它包含1141个视频,并涵盖了许多类别,例如行人,车辆,无人机,乒乓球等。对低分辨率(Fe240Hz,Vi-Sevent,Coesot)和我们新提出的高分辨率EventVot数据集的进行了实验进行了实验
计划描述:马里兰州能源管理局(“ MEA”)FY25马里兰州太阳能访问计划(“ MSAP”,“计划”)提供了赠款,以帮助马里兰州居民意识到太阳能光伏(“ PV”)系统对他们的房屋的好处。赠款来帮助资助这些系统的成本,并使他们更容易获得收入低至中等收入的家庭。1 MSAP是通过马里兰州大会通过《明天更明天法》(第595章,2024年对马里兰州法案)建立的,这是一项具有里程碑意义的立法,该立法建立了许多国家在该州实行太阳能的激励和资源。该计划取代了以前的MEA住宅清洁能源折扣计划的太阳能部分,并提供了更有意义的动力来提高消费者太阳能光伏系统的负担能力。此外,太阳能PV承包商必须满足马里兰州太阳能访问计划消费者保护政策的要求,并在MSAP参与的承包商列表中注册,以便安装的太阳能PV系统,以便将其安装为MSAP资金考虑。
nglsync.cengage.com student01@ocpsmath2021discrete.comWelcome1 可以从试用版 NGLSync 门户访问这些帐户。学校名称应为“试用版学校”,密码为 Welcome1。一次只能有一个人使用模拟帐户查看。单击“启动课程”进入 WebAssign。选择我的电子书或滚动到页面底部并单击书籍封面进行查看。金融代数 Savvas Learning Company LLC 定量思维:用数字沟通 2e c2020 (Gaze) [FL Math for Data & Fin Lit - Regular]
摘要这项研究的主要目的是通过开发包括脑部计算机界面(BCI)和客户端Vidinexus的互动屏幕在内的原型来探索以改善博物馆访问者的体验和参与的选项。这是通过遵循重点关注研究的三个不同方面的方法来完成的;博物馆和艺术,BCI和原型。前两个方面是背景文献研究的重点。这些发现用于指导原型开发的创作过程。系统的原型,包括交互式测验,它根据由EEG设备测量的选择和参与水平与访问者相匹配。该原型是在研究的构想,规范和实现阶段创建的;并在评估阶段进行了测试。
抗生素的滥用使用给这种类型的药物带来了抗药性的威胁,使其被认为是普遍的疾病对公共卫生的威胁。由于每种微生物都有避免迫在眉睫的风险的防御策略,因此这些药物针对的微生物将找到捍卫自己免受行动的方法。抗生素耐药性可以伴随着对重金属的耐药性,这进一步使这种令人震惊的情况恶化。检查哪种基因与这两种类型的抗性有关,对于旨在减轻引起的负面影响和开发新药物的研究非常重要。本研究调查了来自瓜纳巴拉湾(RJ)和巴西湖Airo湖(AM)沉积物中对抗生素和金属的微生物耐药性谱。重金属和抗生素耐药性在两个位置的共存都强调了抗性共选择的重要性,这可能导致多药耐药细菌。重金属在环境中的持久性及其对微生物群落施加选择性压力的能力代表了对公共卫生的重大威胁。因此,实施有效的重金属污染控制措施对于减轻与抗菌耐药性相关的风险至关重要。palavras-chaves:抵抗,重金属,抗生素,细菌,airo湖
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主动深度传感可实现强大的深度估计,但通常受感应范围的限制。天真地增加光学能力可以改善传感范围,但对许多应用(包括自主机器人和增强现实)的视力安全关注。在本文中,我们提出了一个自适应的主动深度传感器,该传感器可以共同介绍范围,功耗和眼部安全。主要观察结果是,我们不需要将光模式投影到整个场景,而只需要在关注的小区域中,在应用程序和被动立体声深度所需的深度失败的情况下。理论上将这种自适应感知方案与其他感应策略(例如全帧投影,线扫描和点扫描)进行了比较。我们表明,为了达到相同的最大感应距离,提出的方法在最短(最佳)眼部安全距离时会消耗最小的功率。我们用两个硬件原型实现了这种自适应感测方案,一个具有仅相位空间光调制器(SLM),另一个带有微电动机械(MEMS)镜像和衍射光学元素(DOE)。实验结果验证了我们方法的优势,并证明了其能力自适应地获得更高质量的几何形状。请参阅我们的项目网站以获取视频结果和代码:
开放式成像研究(OASIS)是一个旨在使大脑的磁共振成像(MRI)数据集的大脑数据集,可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集,我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说,OASIS项目旨在扮演许多角色。首先,绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始,选择了绿洲数据集,以鼓励对高兴趣主题进行研究,并提供对个别实验室难以获取的数据。第二,OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的,因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三,绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
