XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System面目标
使用卷积神经网络进行脑肿瘤分割
2018 年脑肿瘤分割 (BraTS) 挑战赛中的 MR 图像数据集包含 285 张胶质瘤患者图像，用于训练 Mask R-CNN 模型。Mask R-CNN 架构通过最小化多方面目标函数来为图像内的每个感兴趣区域派生掩码、边界框和标签。我们使用 90% 的 BraTS 数据进行网络训练，5% 用于验证，5% 用于测试。由于训练 Mask R-CNN 模型的计算要求很高，因此使用罗文大学的高性能计算机 (HPC) 进行大部分实验。该模型使用 4 个 NVIDIA Tesla K20m GPU 进行训练，并采用多线程技术来加速将数据加载到内存中的过程。
商业卫星对地观测系统的能力及其在核核查和监测中的应用
摘要 越来越多的商业地球观测卫星系统提供了在核查、监测和扩散分析中具有重要应用价值的能力。本文提供了一些相关示例和一个案例研究，描述了空间、光谱和时间分辨率对地面目标可探测性和活动监测的重要性。本文还概述了 300 个运行中的光学和雷达系统（截至 2021 年 9 月），其地面分辨率为 5 米或更高，其图像可供公众使用。通过将所有卫星合并为一个超级星座，进行了模拟以描述其潜在覆盖范围。分析表明，凭借当前的商业能力，每隔几个小时就可以对中国新发现的所谓洲际弹道导弹场进行成像，其地面分辨率足以探测到新建筑和导弹上传。