XiaoMi-AI文件搜索系统
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Medico-Legal更新，2020年7月至9月，第20卷，No. 3 375，通过应用FCNN
比较分析利用FCNN来分割输入图像和几个分类器来获得有关患者患有肿瘤可能性的预测。添加了其他分类器，以检查预测分数中提高准确性的可能性。输入图像被馈入FCNN，并允许在网络上训练150000个时期。在训练过程结束时，图像被分割。卷积神经网络能够从图像中提取特征。每一层的输出是另一层的输入，依此类推。实现是通过将KERAS框架与TensorFlow Backend一起完成的。为了节省培训网络的时间，LGG和HGG图像均在网络上同时训练。所提出的方法从FCNN获得置信度评分，然后将置信值馈入上述分类器中以获得准确的预测。图像的分割导致扫描中存在的肿瘤的准确区域定位。然后将获得的结果送入基本分类器中，以进行后处理并获得准确的结果。图1是一个时期的提议网络的过程流。一个图像的分割结果如下表1。
从本土到高性能 - 嫉妒
作为需求计划者，Envista为客户提供了补充支持，并在实施过程中获得了收益，从而促进了快速实施，以满足客户的迫在眉睫的需求。Envista的角色包括后端数据支持和验证，变更管理，预测更新，软件报告自定义，培训等等。随着Envista的参与，分销商能够确保对预测进行监控，并在实施项目期间管理需求计划责任。
LCBO 2024 - 2026 年战略计划
为了确保组织长期可持续的成功，LCBO 将在未来几年专注于改善我们的技术环境，以增强客户、消费者和员工的体验并提高运营效率。这将通过实施灵活且可扩展的后端系统、优化流程、减少停机时间和降低安全风险来实现。我们特别强调创建一个灵活、敏捷且可扩展的基础，以便快速上市并及时响应酒精饮料市场和消费者需求的变化。
VITRON：用于理解的统一像素级视觉 LLM......
我们提出了 V ITRON，一种通用的像素级视觉 LLM，旨在全面理解、生成、分割和编辑静态图像和动态视频。V ITRON 建立在 LLM 主干之上，在其前端模块中集成了用于图像、视频和像素级区域视觉效果的编码器，同时采用最先进的视觉专家作为其后端，通过它 V ITRON 支持一系列视觉端任务，涵盖从低级到高级的视觉理解到视觉生成。为了确保从 LLM 到后端模块的消息传递有效和精确以进行函数调用，我们提出了一种新颖的混合方法，同时集成离散文本指令和连续信号嵌入。此外，我们为 V ITRON 设计了各种像素级时空视觉语言对齐学习，以达到最佳的细粒度视觉能力。最后，建议使用跨任务协同模块来学习最大化任务不变的细粒度视觉特征，增强不同视觉任务之间的协同作用。 V ITRON 演示了 12 多个视觉任务，并在 22 个数据集上进行了评估，展示了其在四个主要视觉任务集群中的广泛能力。总体而言，这项工作阐明了开发更统一的多模态通才的巨大潜力。
通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化...
摘要 - 由于LiDar，Camera和IMU之间的固有互补性，最近对激光 - 视觉惯性大满贯付出了越来越多的努力。但是，现有方法在两个方面受到限制。首先，在前端，它们通常采用离散的时间表示，需要高精度硬件/软件同步，并基于几何激光功能，从而导致稳健性和可扩展性低。第二，在后端，视觉循环限制遭受了规模的歧义和点云的稀疏性，扫描到扫描环的检测恶化。To solve these problems, for the front-end, we propose a continuous-time laser-visual-inertial odometry which formulates the carrier trajectory in continuous time, organizes point clouds in probabilistic submaps, and jointly optimizes the loss terms of laser anchors, visual reprojections, and IMU readings, achieving accurate pose estimation even with fast motion or in unstructured scenes where it is difficult to extract meaningful几何特征。在后端，我们通过通过激光辅助视觉重新定位匹配预计的2D子包和6-DOF视觉约束来建立5-DOF激光限制，从而确保在大型场景中映射一致性。结果表明，我们的框架实现了高精度的估计，并且比载体在大型场景或快速移动时工作时更健壮。相关的代码和数据在https://cslinzhang.github.io/ct-lvi/ct-lvi/ct-lvi.html上进行开源。
乔恩·布雷德·斯考格
降低复杂性我创建了一个抽象层，使其易于采用并集成到平台运营的各个方面。我承担了规划和执行后端系统架构的主要责任，重点是采用现代和可扩展的方法。通过设置单一存储库结构，我促进了微服务的集成和管理，增强了开发工作流程和运营效率。我的工作包括使用 AKS 通过 Kubernetes 通过 GitOps 配置基础设施，这为大规模部署和管理我们的微服务提供了一个强大而灵活的环境。这还包括设置日志记录、操作员和安全工具。此外，我还开发了事件驱动的后端系统，用于客户入职、数据室功能以及数据库驱动程序和其他辅助工具的模块系统（即从 OpenAPI 导入 typescript 类型到 FE）。此外，我还实施了一个全面的平台无关的 DevOps 管道，该管道基于 semver 和常规提交支撑微服务架构，确保从代码提交到部署的平稳可靠过渡。其中包括采用签名验证流程和 CVE 扫描，验证从初始提交到最终部署的每个阶段，确保保持最高级别的安全性和可靠性。这种方法不仅简化了我们的部署流程，还显著增强了平台的整体安全态势和运营弹性。
适用于移动增强现实的强大协作视觉惯性大满贯
摘要 - 在多用户移动AR应用程序中确保精确的实时本地化并确保鲁棒性是关键挑战。利用协作信息来增强轻量级设备的跟踪准确性，并强化整体系统的鲁棒性是至关重要的。在本文中，我们提出了一个可靠的集中式协作多代理VI-SLAM系统，用于移动AR交互和服务器端有效的一致映射。该系统在移动设备上部署了轻巧的VIO前端，以进行实时跟踪，并在远程服务器上运行的后端以更新多个子包。当检测到跨代理之间的跨代理之间的重叠区域时，系统执行子束融合以建立全球一致的图。此外，我们提出了一个基于在线注册和融合的多代理场景中的可覆盖率领域的地图注册和融合策略。为了提高前端对代理的跟踪准确性，我们介绍了一种策略，以将全局地图更新为本地地图，以中等频率的摄像机率姿势估计前端VIO和低频全局地图优化，使用紧密耦合的策略，以实现全局图中的多代数前端估计的一致性。通过在服务器上执行后端映射并在多个移动设备上部署VIO前端以进行AR排除，从而进一步确认了所提出的方法的有效性。此外，我们通过分析代理和服务器结束的网络流量，同步频率以及其他因素来讨论提出系统的可扩展性。
vocfit.com-尼苏格中心 - 俄亥俄州立大学
•如何将残疾人与工作相匹配？•国家纵向过渡研究2- IDD工作人员在哪里？•o*在线网络和劳工统计局提供了工作的任务详细信息•2014年 - 安迪·珀奇（Andy Persch）的论文•2015年 - 职业拟合评估•2016年 - 2016年 - vocfit.com启动•2016年 - 启动了500个用户，〜500用户•2018年 - NIH资金（〜300万美元），这是对vocfit.com的5年研究。这是为VOCFIT 2.0更新支付的•2024 - 启动VOCFIT 2.0，15,000多个用户
应用程序开发安全性 - 如何提示
//登录的后端PHP if（$ _server ['request_method'] ==='post'）{$ username = htmlspecialchars（$ _post ['username']）; //预防XSS $ password = htmlspecialchars（$ _post ['password']）; //使用准备好的语句预防SQL注入$ STMT = $ PDO->准备（“从用户select * where username =：用户名”）; $ stmt-> bindparam（'：用户名'，$ username）; $ stmt-> execute（）; $ user = $ stmt-> fetch（）; if（$ user && password_verify（$ password，$ user ['password']））{//成功登录session_start（）; $ _session ['user_id'] = $ user ['id'];标头（'位置：dashboard.php'）; } else {echo“无效的用户名或密码”。; }}
CardLab揭幕下一代智能卡访问产品具有指纹领先的T形指纹传感器
关于CardLab CardLab是高级生物识别智能卡解决方案和令牌身份平台的领先提供商，专门针对物理和逻辑访问的安全身份验证。与丹麦的总部和研发和泰国的制造设施一起，CardLab开发了高性能的，用户友好的智能卡产品，可整合尖端的生物识别和加密技术，以及高度安全的后端身材验证系统，以实现身份标记验证。我们的解决方案旨在满足全球企业，政府和金融机构不断发展的安全需求。有关更多信息，请访问www.cardlab.com或电子邮件：info@cardlab.com。