5。安装电池(带有发货的电池):卸下塑料电路板盖b。在电路板的右上角找到电池插座c。滑动电池,朝外边缘的正(+)端子朝向电池插座d。更换电路板盖e。在后盖上安装/重新安装
摘要 — 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在现代作战人员的武器库中扮演着越来越重要的角色,理想情况下可以充当随时待命的助手。在本扩展摘要中,我们探讨了 AI/ML 的某些方面,这些方面特别体现了其在战术边缘的部署,我们指的是直接参与执行“矛尖 [1]”任务的作战人员。AI 本质上依赖于计算能力和通信。在战术边缘,这两种资源通常都供不应求,配置成本高昂,并且在最好的情况下,在相互竞争的需求之间共享,更不用说在更危急的情况下了。在这里,我们列举了 AI/ML 在战术边缘的许多可能应用,并通过训练时间和运行时所需的计算能力和数据等特征来描述它们。从这些说明性示例中,我们概括了一组战术边缘 AI 应用程序的适用性特征,以最好地确保它们有助于提高作战人员的恢复力,而不是在最需要的时候失败。索引词——人工智能、战术优势
图1:(a)显示了具有2个级别的样本分层图。社区以不同的颜色和节点的重量和较高级别的边缘的重量显示,分别表示相应社区和两部分的边缘之和。节点大小和边缘宽度表示其权重。(b)矩阵显示了图G 2矩阵的相应邻接,其中其每个子图形对应于邻接矩阵中的一个块,社区以不同的颜色显示,两分属均以灰色为颜色。(c)多项式分布的分解是一个递归粘性过程,在每次迭代中,首先将剩余权重的一小部分分配给M -The行(子图中的m -th节点),然后该分数V M分布在小三角形邻接邻接邻接次邻接次含量中。(d)平行的社区。(e)两分的平行预测。阴影线是代表每个步骤中候选边缘的增强边缘。
稳定的硬件•本地响应更加直接,更有效,可以精确的能量调度•无缝集成云到边缘的通信设计•基于云的监督和备份,并实现算法和策略的实时同步•在单个单元格上独立函数,不受单个单元格的函数,不受云平台中断的影响,自动执行策略,<云平台
图5a。lipo 2 f 2的色谱图在KOH洗脱液中。在DI水中未处理的1G/L Lipo 2 F 2(顶色谱图)显示出具有明显的尾巴和边缘的水解产物。使用量增加的NaOH处理相同的样品,显示出更高程度的水解。
摘要 脑肿瘤是脑内异常组织的集合。当脑在颅骨区域内生长时,脑的正常功能可能会受到影响。脑肿瘤对于预防和治疗脑肿瘤对于改善治疗方案和患者生存率至关重要。使用手动方法对大量磁共振成像 (MRI) 图像进行癌症诊断是最复杂和最耗时的任务。脑肿瘤分割必须自动进行。本文提出了一种脑肿瘤分割策略。为此,基于区域和边缘对图像进行分割。本研究使用脑肿瘤分割 2020 (BraTS2020) 数据集。对使用基于边缘和基于区域的方法与带有 ResNet50 编码器架构的 U-Net 进行图像分割进行了比较分析。基于边缘的分割模型在所有性能指标上的表现都优于基于区域的分割模型,并且基于边缘的模型实现了 0.008768 的 Dice 损失分数、0.7542 的 IoU 分数、0.9870 的 f 1 分数、0.9935 的准确度、0.9852 的精确度、0.9888 的召回率和 0.9951 的特异性。关键词:脑肿瘤、卷积神经网络 (CNN)、边缘分割、区域分割、U-Net。
早间咖啡 1100 – 1120 动态 PACE,分布式 EW 传感器如何支持北约边缘的动态 PACE 规划 Matt Hunt,CRFS 1120 – 1140 用于 EW 调查和对抗措施应用的量子传感 Simon Jordan、Edmund Owen、Martin Cooper,剑桥咨询公司 1140 – 1200
在不到100毫秒的时间里,人类可以准确地解释从未经历过的物体和场景的图像,这些对象和场景从未经历过或被广泛降级或从新颖的方向看待。最近的研究与理论(Biederman,1987a,b,c)表明,这一成就可能基于一个将复杂的视觉实体分解为简单组件的过程,通常在匹配的凹陷区域。当任意加入形状时,几乎总是会产生这种凹陷(Hoffman&Richards,1985)。所得组件激活了一组凸的凸面或单一基于边缘的体积元素(称为geons)的最接近拟合成员,它们在视点和视觉噪声的变化下是不变的,并允许对象表示具有相同的不变性。GEON仅需要分类边缘特性(例如,直弯与弯曲;并行与非平行;顶点类型),而不是精确的度量规范(例如,边缘的曲率度或长度)。人类以足够的速度或准确性来制定后一种判断,以作为实时人类物体识别的控制过程。