摘要 — 虽然基于深度学习的图像去雨方法近年来取得了长足的进步,但在实际应用中仍存在两个主要缺点。首先,以去雨为代表的低级视觉任务与以物体检测为代表的高级视觉任务之间的差距很大,低级视觉任务几乎无法为高级视觉任务做出贡献。其次,去雨数据集的质量有待提高。事实上,很多基线中的雨线与真实的雨线差距很大,去雨数据集图像的分辨率普遍不理想。同时,低级视觉任务和高级视觉任务很少有共同的数据集。本文探索了低级视觉任务与高级视觉任务的结合。具体而言,我们提出了一种用于减少降雨影响的端到端物体检测网络,该网络由两个级联网络组成,分别是一个改进的图像去雨网络和一个物体检测网络。我们还设计了损失函数的组件以适应不同子网络的特征。然后,我们基于 KITTI 数据集提出了一个用于雨水去除和物体检测的数据集,我们的网络在该数据集上超越了最先进的技术,指标有了显著的提高。此外,我们提出的网络在自动驾驶汽车收集的驾驶视频上进行了测量,并在雨水去除和物体检测方面显示出了积极的结果。
马尔可夫决策过程使代理商与其环境之间的非确定性相互作用在可拖动的随机框架内进行建模。每次代理人观察当前状态,并采取行动,从而立即获得奖励。当时代理的目标是优化其预期的累积奖励。在数学上,马尔可夫决策问题是基于动态编程原则解决的,其框架是许多强化学习算法的基础,例如,例如Q-学习算法。有关马尔可夫决策过程的理论,请参见[5,10,25,26],以及[1,6,7,11,11,12,15,20,29,33]有关其应用,尤其是在强化学习领域。在马尔可夫决策问题的经典设置中,给出了基础马尔可夫决策过程的过渡概率的过渡内核。从经济上讲,这意味着代理具有对基本过程的真实分布的了解,这通常在实践中不能做出理由。为了解决这个问题,学者们最近引入了马尔可夫决策问题的强大版本,以说明假定的潜在概率内核可能的误约
最终,LAPP 长棒绝缘子体现了电气绝缘子技术的飞跃,将数十年的行业经验与创新设计和材料科学相结合。它们进入市场不仅仅是绝缘子技术的一次进化——它向公用事业公司及其客户保证,电力传输的未来比以往任何时候都更加光明、更加安全和更加可靠。
根据第五次全国气候评估,美国西部对水的需求正在增加,干旱的频率和强度预计将加剧。通过人工增雨增加降水的能力可以帮助缓解干旱带来的一些水资源管理挑战。人工增雨在美国自 1940 年代开始实行。然而,最近,雷达和传感器技术的进步使得研究具有足够的精度,表明人工增雨在某些条件下可能是有效的。
关于 Rain Carbon Inc. Rain Carbon Inc. 是一家领先的垂直整合全球碳基产品生产商,其产品是日常生活必需品的必需原材料。我们分为两个业务部门:碳和先进材料。我们的碳业务部门将石油精炼和钢铁生产的副产品升级为高价值的碳基产品,这些产品是铝、石墨电极、炭黑、木材防腐、二氧化钛、耐火材料和其他几个全球行业的关键原材料。我们的先进材料业务部门通过将部分碳产量和其他原材料进行创新的下游转化,将其转化为高价值、环保和先进材料产品,延伸了碳加工的价值链,这些产品是特种化学品、涂料、建筑、汽车、石油和其他几个全球行业的关键原材料。有关 Rain Carbon 的更多信息,请访问 www.raincarbon.com。
预测聚合结合了多个预测者的预测以提高准确性。但是,缺乏有关预测者信息结构的知识阻碍了最佳聚集。鉴于一系列信息结构,强大的预测汇总旨在与无所不知的聚合器相比,以最小的最坏情况遗憾找到聚合器。鲁棒预测的先前方法依赖于启发式观察和参数调整。我们提出了一个算法框架,用于鲁棒预测聚合。我们的框架提供了有限的信息结构家族的一般信息聚合的有效近似方案。在Arieli等人考虑的设置中。(2018),如果两个代理在二元状态下接收独立的信号,我们的框架还通过对固定器或代理报告中的分离条件施加Lipschitz条件来提供有效的近似方案。数值实验通过在Arieli等人考虑的设置中提供几乎最佳的聚合器来证明我们方法的有效性。(2018)。
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Ai-Dongle LAN/WLAN/Wi-Fi Stick 允许 Solplanet 逆变器连接到 Solplanet Cloud 和 App。逆变器和仪表数据通过互联网收集并发送到 Solplanet Cloud,以便轻松监控光伏电站。
摘要该系统旨在促进可再生能源的使用,并减少对不可再生能源(例如化石燃料)的依赖。该系统包括多个组件,包括光伏(PV)面板,风力涡轮机,电池存储,负载管理和主网格。这些组件的整合为家庭和企业提供了可靠且稳定的电力来源,尤其是在容易停电的地区。电池存储系统有助于平衡可再生能源的间歇性质,从而提供了更一致的电力。此外,该系统可以减少发电过程的碳足迹,并有助于减轻气候变化的影响。总的来说,实施PV式储存涡轮机载荷 - 货网系统有可能改变我们的生产方式和消耗电力,从而为子孙后代创造了更可持续和弹性的能源系统。
1,2,P Naresh,印度南迪亚尔工程技术学院 AVR&SVR 机械工程系助理教授。 *通讯作者:P.Naresh,电子邮件:poppathi@gmail.com 收稿日期:2015 年 11 月 12 日,接受日期:2015 年 12 月 18 日,发表日期:2015 年 12 月 18 日 摘要 在过去的二十年里,汽车行业积极研究如何利用现代计算和电子技术进步来开发车辆的安全性、可靠性和娱乐技术。随着驾驶员受到的干扰越来越多,自动雨量感应雨刷系统变得更具吸引力,因为它们可以最大限度地减少驾驶员必须将手从方向盘上移开的时间。大多数传统系统提供间歇和变速操作。然而,传统的雨刷系统需要驾驶员不断注意调整雨刷速度。传统的挡风玻璃雨刷速度会根据时间和车速不断变化。因为手动调节雨刷会分散驾驶员的注意力,这可能是导致事故的直接原因。本文回顾了自动雨刷的各种方法,并解释了根据挡风玻璃上的水量自动调节雨刷速度的基本框架,此外还解释了在下雨时提前去除车内水分。该系统激活雨刷以全自动模式运行,并使用 CAN 技术检测水分。