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任何身份的生成学位 - CVF Open Access
在大规模数据集训练的生成模型的最新进展使得可以合成各个领域的高质量样本。此外，强烈反转网络的出现不仅可以重建现实世界图像，还可以通过各种编辑方法对属性进行修改。，在与隐私问题有关的某些领域中，例如Human Faces，先进的生成模型以及强大的反转方法可能会导致潜在的滥用。在此过程中，我们提出了一个必不可少但探索的任务不足的任务，称为生成身份，该任务引导该模型不要生成特定身份的图像。在未经学习的生成身份中，我们针对以下内容：（i）防止具有固有身份的图像的产生，以及（ii）保留生成模型的整体质量。为了满足这些目标，我们提出了一个新颖的框架，对任何IDE NTITY（指南）进行了努力，该框架通过仅使用单个图像来删除发电机来阻止特定身份的重建。指南由两个部分组成：（i）找到一个优化的目标点，该目标点未识别源潜在代码和（ii）促进学习过程的新型损失函数，同时影响较小的学习分布。我们的广泛实验表明，我们提出的方法在通用机器学习任务中实现了最先进的性能。该代码可在https://github.com/khu-agi/guide上找到。
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。
灵巧的抓紧变压器-CVF Open Access
在这项工作中，我们提出了一种新颖的歧视性框架，用于灵巧的掌握生成，称为d外部g rasp tr ansformer（dgtr），能够通过仅使用一个向前的通行方式处理对象点云来预测一组可行的抓握姿势。我们将敏捷的掌握生成作为设定的预测任务，并为其设计一个基于变压器的握把模型。但是，我们确定此设置的预测范式在灵活的掌握领域遇到了几种优化的挑战，并导致限制性能。为了解决这些问题，我们提出了培训和测试阶段的渐进策略。首先，提出了动态静态匹配训练（DSMT）策略，以增强训练阶段的光学稳定性。第二，我们使用一对对抗性损失来实现对抗平衡的测试时间适应（ABTTA），以提高测试阶段的掌握质量。dexgraspnet数据集的实验结果证明了DGTR可以预测具有高质量和多样性的灵活掌握姿势的能力。值得注意的是，在保持质量高的同时，DGTR Sigsigs所预测的Grasp的多样性明显优于先前的多个指标，而没有任何数据预处理。代码可在https://github.com/isee-laboratory/dgtr上找到。
美国海军乔治·华盛顿号（CVN 73）“自由精神号”...
海军家庭监察员计划旨在为海军家庭和海军官员提供更好、更快捷的沟通。作为乔治·华盛顿家庭的官方代表，我们的监察员主要是指挥官和家庭之间的联络人。他们可以通过传递信息来加快指挥部和家庭之间的沟通，以便家庭始终了解情况。此外，如果您无法凭借自己的能力或资源解决危机，我们的监察员可以为您提供有关服务、即将举行的活动或危机帮助的信息。监察员计划可能包括机密信息。CO 将其定义为有关服务成员或其家庭的敏感信息，这些信息仅供官方使用，并且仅在需要知道的基础上传递。您可以信任您的监察员！监察员会向各个家庭提供友谊、信息、解决问题和援助。虽然您的监察员有时可能会充当倡导者，但他们不会参与指挥链事务。使用您的监察员作为资源，可以快速将您引向合适的人选，为您的特定问题提供帮助。
COVID-19疫苗技术咨询小组（CV标签）...
1。Polack，F.P。等，BNT162B2 mRNA COVID-19疫苗的安全性和功效。新英格兰医学杂志，2020年。383（27）：p。 2603-2615。2。Medsafe。MedSafe收到的Covid疫苗申请的批准状态。2021 2021年8月25日[引用2021年10月18日]；可从以下网站获得：https：//www.medsafe.govt.nz/covid-19/status-opp--applications.asp。3。Greenhawt，M。等人，对SARS-COV-2疫苗过敏的风险以及建议的评估和管理：系统评价，荟萃分析，年级评估和国际共识方法。过敏和临床免疫学杂志：实际上，2021年。9（10）：p。 3546-3567。4。atagi。Atagi扩大了有关急性主要医疗状况的指南，这些医疗状况需要与COVID-19疫苗相关的临时医疗豁免。2021;可从以下网站获得：https：//www.health.gov.au/sites/default/files/documents/2021/10/atagi-expand--gudance-ugunce-undance-undemance-underance-undemporary-medical-medical-medical-medical-medical-for-covid-covid-19-vaccines.pdf。5。Medsafe-新西兰药品和医疗设备安全局。新西兰数据表，Comirnaty Covid-19疫苗。2021;可从：https：//www.medsafe.govt.nz/profs/datasheet/c/comirnatyinj.pdf获得。6。Sellaturay，P。等人，聚乙二醇（PEG）是辉瑞/Biontech mRNA Covid-19疫苗过敏反应的原因。临床和实验过敏，2021。51（6）：p。 861-863。7。JAMA内科，2021。8。Medsafe。9。Krantz，M.S。等人，在对第一剂剂量立即反应的患者中，对信使RNA COVID-19疫苗的第二剂量评估的安全评估。通过Covid-19-19疫苗免疫后的不良事件：安全报告＃31-2021年10月2日。可从：https：//medsafe.govt.nz/covid-19/safety-dresoge-31.asp获得。Barda，N。等，在全国范围内BNT162B2 mRNA COVID-19疫苗的安全性。新英格兰医学杂志，2021年。385（12）：p。 1078-1090。
转导零射击和少量剪辑-CVF Open Access
转导的推论已通过几片图像分类进行了广泛研究，但在最近的，快速增长的文献中，有关适应视觉模型（如剪辑）的文献被完全忽略了。本文介绍了转换零射击和少量剪辑的分类，其中在其中共同进行推理，在一批无标记的查询样品中共同执行，而不是独立处理每个实例。我们最初构建了信息性的文本概率特征，从而在单元单元集中导致分类问题。受期望最大化（EM）的启发，我们基于优化的分类目标使用Dirichlet定律对每个类别的数据概率分布进行模型。然后使用一种新颖的块最小化最小化算法来解决最小化问题，该算法同时估计分布参数和类分配。在11个数据集上进行的广泛的Numerical实验强调了我们批处理推理方法的效果和效率。在带有75个样本的测试批次的零摄像任务上，我们的APARCH产量比Clip的零弹性性能提高了20％的ImageNet准确性。此外，我们在几次设置中胜过最先进的方法。代码可在以下网址提供：https：//github.com/ segolenemartin/trandductive-clip。
CV Ilias Giannopoulos 2025 年 1 月.pdf
Ilias Giannopoulos 联系方式：ilias@roes.coop，+306947167887 出生日期：1998 年 6 月 5 日 国籍：希腊语 语言技能：英语流利、希腊语流利、基础西班牙语 个人资料 Ilias Giannopoulos 注重流程、以人为本，热爱个人发展，在 Erasmus+、国际培训、个人和职业发展等领域拥有丰富的专业知识。作为一个自信且善于表达的沟通者，我的方法围绕让事情“简单而重要”，激励个人全力以赴。致力于培育积极和平的文化，通过培训、指导和辅导来庆祝成就。Ilias 热衷于年轻人的积极参与和基于价值观的学习，他还将自己在欧洲培训战略 (ETS) 方面的专业知识带入个人和组织，以开发学习机会。作为国际青年工作培训师协会的成员，Ilias 守护着青年工作的实践，并支持高质量的培训和非正规教育。要点
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
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。
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。