XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用 OpenCV 检测停车位
摘要 — 寻找合适的停车位是一个具有挑战性的问题，尤其是在大城市。随着汽车保有量的增加，停车位变得越来越稀缺。对这些停车位的需求不断增长，再加上有限的停车位，导致了供需失衡。缺乏足够的停车管理系统导致许多街道上到处都是非法停放的汽车。需要一个可扩展、可靠、高效的停车管理系统来解决这个问题。基于深度学习的计算机视觉技术已经成为解决此类问题的有希望的解决方案。这些技术对图像识别和处理领域产生了巨大的影响。它们还为车辆跟踪领域的进一步应用提供了巨大的潜力。因此，它们可以用来检测停车位。
节能自适应3D传感-CVF开放访问
主动深度传感可实现强大的深度估计，但通常受感应范围的限制。天真地增加光学能力可以改善传感范围，但对许多应用（包括自主机器人和增强现实）的视力安全关注。在本文中，我们提出了一个自适应的主动深度传感器，该传感器可以共同介绍范围，功耗和眼部安全。主要观察结果是，我们不需要将光模式投影到整个场景，而只需要在关注的小区域中，在应用程序和被动立体声深度所需的深度失败的情况下。理论上将这种自适应感知方案与其他感应策略（例如全帧投影，线扫描和点扫描）进行了比较。我们表明，为了达到相同的最大感应距离，提出的方法在最短（最佳）眼部安全距离时会消耗最小的功率。我们用两个硬件原型实现了这种自适应感测方案，一个具有仅相位空间光调制器（SLM），另一个带有微电动机械（MEMS）镜像和衍射光学元素（DOE）。实验结果验证了我们方法的优势，并证明了其能力自适应地获得更高质量的几何形状。请参阅我们的项目网站以获取视频结果和代码：
基于事件的结构 - 轨道 - CVF Open Access
事件传感器提供高时间分辨率的视觉感应，这使其非常适合感知快速视觉效果，而不会遭受运动模糊的困扰。机器人技术和基于视觉的导航中的某些应用需要3D感知在静态相机前进行圆形或旋转的物体，例如恢复对象的速度和形状。设置等于用轨道摄像头观察静态对象。在本文中，我们提出了基于事件的结构 - 轨道（ESFO），其目的是同时重建从静态事件摄像头观察到的快速旋转对象的3D结构，并恢复相机的等效轨道运动。我们的贡献是三重的：由于最新的事件特征跟踪器无法处理由于旋转运动而导致的定期自我遮挡，因此我们根据时空聚类和数据关联开发了一种新颖的事件特征跟踪器，可以更好地跟踪事件数据中有效特征的螺旋螺旋传播。然后将特征轨道馈送到我们的新颖因素基于图形的结构后端端，该结构从后端进行计算轨道运动插曲（例如自旋速率，相对旋转轴），从而最大程度地减少了重新投影误差。进行评估，我们在旋转运动下生成了一个新事件数据集。比较与地面真理表示ESFO的功效。
SLC DALI控制器CV 4CH-5A/CH 12-36V
通过按钮1.1手动设置Dali地址。按并按住两个按钮中的任何一个，直到数字显示器闪烁，然后释放按钮。1.2。单击两个按钮中的任何一个以选择一个数字，再次单击以更改数字，直到出现所需的dali地址为止。单击第一个按钮以设置“ TENS”位置和第二个按钮以设置“单位”位置。地址可以从00〜63设置。1.3。然后按下并按住两个按钮中的任何一个，直到数字数字显示停止闪烁以确认设置为止。注意：Dali地址可以从00-63-FF手动分配，通过出厂默认值，未为调光师分配Dali地址，并且显示显示。将DALI地址设置为将调光器重置为出厂默认值。
简历更新于 062023
奖项 ● 普林斯顿大学 Gordon Wu 工程奖学金 2022 年 2 月 ● 获得 CRA 杰出本科生研究员奖提名 2021 年 10 月 ● 达特茅斯学术暑期本科生研究体验 (ASURE) 2021 年 6 月 ● 康奈尔大学 Louis Stokes 少数族裔参与联盟 (LSAMP) 暑期 REU 2020 年 6 月 ● 获得马萨诸塞州科学与工程博览会 (MSSEF) 第二名并获得 Distrigas 公司科学卓越奖 2018 年 4 月 ● 获得 MSSEF 颁发的温特沃斯理工学院奖学金 2017 年 4 月
Brisanet Telecommunications Services S.A. （“公司”）根据CVM 44/2021决议，
Brisanet Telecommunications Services S.A. (“Company”) communicates to its shareholders and the market in general, pursuant to CVM 44/2021 resolutions, that its board of directors approved the proposal presented by the company's board of directors, for the payment of interest on equity (“JCP”), in the amount of R $ 18,000,000.00 (eighteen millions) R $ $ 0.041095183每个普通行动。Brisanet Telecommunications Services S.A. (“Company”) communicates to its shareholders and the market in general, pursuant to CVM 44/2021 resolutions, that its board of directors approved the proposal presented by the company's board of directors, for the payment of interest on equity (“JCP”), in the amount of R $ 18,000,000.00 (eighteen millions) R $ $ 0.041095183每个普通行动。
带有扩散模型的视频插值-CVF Open Access
我们提出了Vidim，这是一个视频间隔的生成模型，该模型在启动和最终框架下创建了简短的视频。为了实现高保真度并在输入数据中产生了看不见的信息，Vidim使用级联的分化模型首先以低分辨率生成目标视频，然后在低分辨率生成的视频上生成高分辨率视频。我们将视频插补的先前最新方法归纳为先前的最新方法，并在大多数设置中演示了这种作品如何在基础运动是复杂，非线性或模棱两可的情况下失败，而Vidim可以轻松处理此类情况。我们还展示了如何在开始和最终框架上进行无分类器指导，并在原始高分辨率框架上调节超级分辨率模型，而没有其他参数可以解锁高保真性结果。vidim可以从共同降低所有要生成的框架，每个扩散模型都需要少于十亿个pa-rameters来产生引人注目的结果，并且仍然可以在较大的参数计数下享有可扩展性和提高质量。请在vidim- Interpolation.github.io上查看我们的项目页面。
触觉增强的辐射场 - CVF Open Access
我们提出了一个场景表示形式，我们称之为触觉的辐射场（TARF），它将视觉和触摸带入共享的3D空间。此表示形式可用于估计场景中给定3D位置的视觉和触觉信号。我们从一系列照片和稀疏采样触摸探针中捕获了场景的tarf。我们的方法利用了两个见解：（i）基于常见的触摸传感器建立在普通摄像机上，因此可以使用多视图几何形状中的方法对图像进行注册，并且（ii）在视觉和结构上相似的场景区域具有相同的触觉效果。我们使用这些见解将触摸信号注册到捕获的视觉场景中，并训练有条件的扩散模型，该模型带有从神经辐射场呈现的RGB-D图像，生成其相应的触觉信号。为了评估我们的方法，我们收集了一个TARF的数据集。此数据集比预先持有的现实世界数据集包含更多的触摸样本，并且为每个捕获的触摸信号提供了空间对齐的视觉信号。我们揭示了跨模式生成模型的准确性以及在下游任务上捕获的视觉效果数据的实用性。项目页面：https：// dou- yiming.github.io/tarf。
