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ADSL 和·超越变压器 - 世界无线电史
数据包结构 ADSL 具有分组传输模式，数据包含在帧结构中，可以是高级数据链路控制 (HDLC) 格式，也可以是异步传输模式格式。在题为“异步传输模式系统 - ATM”的面板中，有更多关于 ATM 的内容。典型的帧由两个报头字节和最多 1600 个数据字节组成，由两个标志字节分隔。由于 ATM 广泛用于在电视演播室和制作区域内传输数字信号，因此它应该用于 DSL 系统中的类似视频需求是合乎逻辑的。虽然为 ATM 定义了五个“适配”层，每个层都有前缀 AAL，但只有 AAL l 和 AAL5 用于电视分发。AALJ 层是为恒定比特率 (CBR) 制作分发而定义的，而 AAL5 是为消费者质量 VOD 可变比特率 (VBR) 系统而定义的。每个 MPEG-2 传输流 (TS) 数据包由 204 个字节组成，而每个 A TM 单元仅包含 55 个字节。单独的面板中有更多相关信息。
使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周的 12 种手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。
基于事件的图像增强在高动态范围方案下
摘要。事件摄像机作为具有较高dynamic范围的生物启发的视觉传感器，能够解决局部过度繁殖或不受欢迎的问题，即在具有高动态范围或波动的光照条件下，常规的基于框架的摄像机会遇到的常规基于框架的摄像机。由于两种相机之间的模态差距，简单的融合是不可行的。此外，由摄像机位置和框架速率偏差引起的幽灵伪影也会影响最终融合图像的质量。为了解决问题，本文提出了一个联合框架，将当地暴露的帧与事件摄像机捕获的事件流相结合，以在高动态范围场景中以偏斜的纹理增强图像。具体来说，使用轻量级的多尺度接收场块用于从事件流到帧的快速模态转换。此外，还提出了一个双分支融合模块来对齐特征并删除幽灵伪像。实验结果表明，所提出的方法有效地减轻了一系列极端照明条件的图像高度明亮和黑暗区域的信息丢失，从而产生了逼真的和自然的图像。
PCO.PANDA 26 DS
PCO.PANDA 26 SCMOS传感器的出色全球快门功能使其成为有效双成像的理想候选者 - 在流量分析中执行所有类型的P文章I Mage V Elocimetry测量的先决条件。在PIV中，将光散射颗粒添加到正在测试的流量中。 激光束被形成光板，在时间间隔ΔT时用短脉冲两次照亮散射颗粒。 此时间间隔的下限由相机的双快门相互构图定义。 将散射的光记录到高分辨率数码相机的两个连续帧上。 较短的双快门相互交流时间，可以分析的流速越高。在PIV中，将光散射颗粒添加到正在测试的流量中。激光束被形成光板，在时间间隔ΔT时用短脉冲两次照亮散射颗粒。此时间间隔的下限由相机的双快门相互构图定义。将散射的光记录到高分辨率数码相机的两个连续帧上。较短的双快门相互交流时间，可以分析的流速越高。
使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周内 12 个手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。
视频流的测试时间培训
先前的工作已建立了测试时间培训（TTT）作为一般框架，以进一步改善训练有素的模型。在对每个测试实例进行预测之前，模型首先是在同一实例上使用自我监督的任务（例如重建）进行训练。我们将TTT扩展到流设置，其中多个测试实例（我们的情况下的视频帧）以时间顺序到达。我们的扩展名是在线ttt：当前模型是从上一个模型初始化的，然后在当前框架和一个小框架上进行了训练。在线TTT在三个现实世界数据集上显着优于四个任务的固定模型基线。改进超过2.2×和1.5倍，例如全盘分段。令人惊讶的是，在线TTT还胜过其offline变体，该变体严格访问更多信息，对整个测试视频中的所有帧进行培训，而不管时间顺序如何。此发现，使用合成视频挑战了先前的工作中的挑战。我们将当地的概念形式化为在线优于offl ttt的优势，并通过消融和基于偏见 - 差异交易的理论分析其作用。
使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周内 12 个手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。
使用摄像头检测移动车辆的情绪状态
尺寸（图 3）（七个 ROI）。与使用掩蔽的方法相比，该方法可以通过最小化不属于皮肤的像素数量来优化信噪比，而使用掩蔽的方法在某些条件下是近似的。我们选择空间 L * u * v 的色度分量 * u 来形成 PPG 信号。*u 分量代表红色和绿色之间的颜色，v* 代表黄色和蓝色之间的颜色。根据血红蛋白吸收率最好的波长范围，通过分析色度 *u 更容易观察到光电容积描记变化（我们选择此颜色空间的原因）。将为捕获的每个帧计算空间平均值，从而在我们的 PPG 信号中形成一个点。对于 N 个捕获的帧，将形成 N 个点的信号。对每个 ROI 进行此空间平均，为每个 ROI 创建一个 PPG 信号：在我们的例子中，我们将有七个 PPG 信号。当整个表面未被均匀照亮时，可获得最佳质量的信号：当其他区域的信号很少或没有可用信号时，其中一个区域可能具有非常好的信号。
GSPRINT5514BSI 产品传单
GSPRINT5514BSI 具有 4608 x 3072 像素，每个像素为 5.5 µm 见方 - 4/3 宽高比 4k 传感器，与 APS-C 光学元件兼容。GSPRINT5514BSI 具有 10 位输出，可实现每秒 670 帧。在 12 位模式下，传感器输出 350 fps。使用背面照明技术，对于 UV 应用，传感器在 510 nm 处实现 86% 的量子效率，在 200 nm 处实现 17% 的量子效率。该传感器提供双增益 HDR 读出，最大限度提高 15 ke- 满阱容量，最小 < 2.0 e- 噪声，实现出色的 78.3 dB 动态范围。模拟 1x2 合并将满阱容量增加到 30 ke-。图像数据通过 84 个 sub-LVDS 通道以 1.2 Gbps 的速度输出。对于不需要最大帧速率的应用，可以使用多路复用模式将输出通道数减少 2 的任意倍数。GSPRINT5514BSI 有单色或彩色版本，配有密封或可拆卸盖玻片，并采用 454 针 µPGA 封装。
使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周内 12 个手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。