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通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
美国医师协会起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) 疫苗审查 柯南·米尔纳，《大纪元时报》 2020 年 1 月 31 日更新：2020 年 1 月 31 日 https://w
美国医师协会起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) 疫苗审查 柯南·米尔纳，《大纪元时报》 2020 年 1 月 31 日 更新时间：2020 年 1 月 31 日 https://www.theepochtimes.com/physicians-association-sues-rep-adam-schiff-for-vaccine-censorship_3220485.html 一家全国性医学协会正在起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) (加利福尼亚州民主党)。该案指控这位加州众议员滥用职权，声称他胁迫科技公司审查有关疫苗的信息。 2020 年 1 月 20 日，美国医师和外科医生协会 (AAPS) 向华盛顿特区美国地方法院提起诉讼。诉状指出，希夫在 2019 年 2 月和 3 月向谷歌、Facebook 和亚马逊发送了信件，敦促这些公司抹黑或下架任何暗示疫苗可能有害的内容。这些信件表达了希夫对美国疫苗接种率下降的担忧，并要求各公司采取措施阻止他所说的“日益严重的问题”。希夫写道：“如果一位忧心忡忡的父母不断在 YouTube 推荐中看到对疫苗安全性或有效性产生怀疑的信息，他们可能会无视孩子的医生和公共卫生专家的建议，拒绝遵循推荐的疫苗接种时间表。”“重复的信息，即使是虚假的，也常常会被误认为是准确的，而通过社交媒体接触反疫苗内容可能会对用户对疫苗接种的态度产生负面影响。” 封锁信息 希夫的建议很快就见效了。在希夫发布其中一封信后的 24 小时内，亚马逊就从其流媒体平台上删除了热门纪录片《Vaxxed》和《Shoot 'Em Up: the Truth About Vaccines》。几个月后，Twitter 在 AAPS 的一篇讨论疫苗强制令的文章的搜索结果上方添加了免责声明，
m3-uda：无监督域自适应胎儿心脏结构检测的新基准
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上，不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙，例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外，产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测（UDAOD）的方法主要集中在自然场景中的特定物体，例如雾gy的城市景观中，自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息，以遵循局部拓扑知识，以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验，实验结果表明，M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
具有自适应PID控制的电动车辆驱动系统
对于我们正在处理的系统，经典的PID不足，因为它不是线性系统。PID控制器的启动需要在参数调整中并不总是简单的工作，除了某些方法的存在[10]。尽管有这些方案的帮助，但有必要进行观察期调查控制器的性能，在某些情况下，这需要大量时间。在控制器启动服务中，这可以解释为缺点或困难。在更复杂的情况下，动态现象损害了PID控制器的性能，因此需要重新调整控制器参数。我们接下来要做的是根据参考和实际速度将我们的非线性系统划分为多个线性子系统。就像我们以前所做的那样，我们现在将获得每个不同条件的关键增益和持续振荡时期。
大型语言模型策略适应到处驾驶
将驾驶行为适应新的环境，库斯和法律是自主驾驶中的一个长期问题，排除了澳大利亚车辆（AVS）的广泛部署。在本文中，我们提出了LLADA，这是一种简单而强大的工具，它使人类驾驶员和自动驾驶汽车都可以通过调整其任务和动作计划来在新的地方进行访问规则，从而在任何地方开车。llada通过利用大型语言模型（LLMS）在解释本地驾驶员手册中的流量规则方面的令人印象深刻的零弹性可推广性来实现这一目标。通过广泛的用户研究，我们表明LLADA的说明可用于消除野外野外未受的情况。我们还展示了LLADA在现实世界数据集中适应AV运动计划策略的能力； Llada优于我们所有指标的基线计划。请查看我们的网站以获取更多详细信息：Llada。
egecentric 3D手姿势估计的单一对偶视图改编
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入，从而导致潜在的局限性，例如，深度有限的视野和义务。解决这些问题，添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而，现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点：1）重新训练的多视图注释，这些注释是备用的。2）在测试过程中，如果相机参数/布局与训练中使用的相同，则模型将变为inpapplicable。在本文中，我们提出了一种新颖的单算观看改编（S2DHAND）解决方案，该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比，1）我们的适应过程是无监督的，消除了对多视图注释的需求。2）此外，我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对，从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说，S2DHAND建立在某些立体声约束上，包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记，从而允许可靠的适应性。评估结果表明，在内部和跨数据库设置下，S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现，并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面：https：//github.com/ut-vision/s2dhand。
Adafruit BQ25185 USB / DC / Solar Charger，带3.3V BUCK板< / div>
带有5.1K CC电阻的C型USB C型连接器，因此它将与任何计算机或电源一起使用，可获得5V和最多1A。可用的数据线在底部突破中。单独的DC或太阳能输入 - 边缘上的两个垫子可用于连接5〜18V电源，可以代替USB使用。如果输入是太阳能电池板，则充电芯片将调整电流绘制，以使电压不会降低电池以下，从而优化了太阳能输入。无需大型电容器即可稳定它，并且您可以在没有MPPT的成本和复杂性的情况下获得接近MPPT的能力。默认充电率为1A，但是您可以将跳线上的跳线设置为500mA功率路径的负载路径 - 如果4.5V或3.3V负载连接器是绘制电流的，而USB / DC /太阳能是连接的，则将默认用于从充电器中绘制电流的电流，并且任何剩余电流都会符合电池电量。可以防止电池不断充电/放电，从而降低电池寿命。调节的4.5V -max输出 - 无论您在USB或DC /太阳能输入上有什么电压，由于内部电压调节器，4.5V端子块输出端口永远不会超过4.5V。不过，请记住这一点，当使用高电流和高直流电压时，因为LDO会使板开始过度过热和防风电流。受调节的3.3V -max输出 - 单独的降压转换器将从BQ25185中接收负载输出，并将其切换为3.3V，在1 AMP最大负载3个状态LED -Orange C Harging LED，Red F Ault LED和绿色3.3V输出LED。启用垫 - 禁用3.3V降压转换器。安装孔！
可穿戴设备的自适应极端边缘计算
可穿戴设备是一种快速增长的技术，对社会和经济的个人医疗保健产生了影响。由于传感器和分布式网络中传感器的广泛影响，功耗，处理速度和系统适应性对于将来的智能可穿戴设备至关重要。对如何在智能传感器中将计算到边缘的视觉和预测已经开始，并渴望提供自适应的极端边缘计算。在这里，我们提供了针对智能可穿戴设备的硬件和理论解决方案的整体视图，可以为这个普遍的计算时代提供指导。我们为在可穿戴传感器的神经形态计算技术中持续学习的生物合理模型提出了各种解决方案。为了设想这个概念，我们提供了一个系统的概述，其中预期在神经形态平台中可穿戴传感器的潜在低功率和低潜伏期情景。我们依次描述了利用互补金属氧化物半导体（CMOS）和新兴记忆技术（例如MEMRISTIVE设备）的神经形态处理器的重要潜在景观。此外，我们根据足迹，功耗，延迟和数据大小来评估可穿戴设备内边缘计算的要求。我们还研究了神经形态计算硬件，算法和设备以外的挑战，这些挑战可能阻碍智能可穿戴设备中自适应边缘计算的增强。
