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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。
不符合要求的项目可能会被置于试用认证状态,这种认证状态可能分配给在一个或多个标准中存在特定缺陷的项目。这些缺陷的性质使得它们可以在合理的时间内得到纠正,但时间不得超过两年。如果在两年期限结束时,该项目能够提供 CVTEA 可以接受的无法遵守标准的理由,则 CVTEA 可以通过多数投票延长试用认证,理由是正当的,但期限不得超过一年。如果不合规的原因不成立,CVTEA 必须立即采取行动,将该项目置于非自愿终端认证状态。
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。
251 Bayview Blvd 巴尔的摩,马里兰州 | jasmc@umich.edu / jasmine.cooper@nih.gov 教育 心理学,博士(在读) 专业:认知与认知神经科学、发展心理学 密歇根大学,安娜堡 论文:大脑的环境种族主义:环境风险和大脑老化的中介和调节因素 心理学,硕士(2023) 专业:认知与认知神经科学、发展心理学 密歇根大学,安娜堡 论文:COVID-19 大流行期间的种族认知差异:底特律大都会区概况 心理学,文学士(2020) 专业:普通心理学 加州州立理工大学,波莫纳 以优异成绩毕业 研究经历 当前实验室:流行病学和人口科学实验室、脑健康公平部门(2025 年 1 月至今) 国家老龄化研究所,主管: Indira Turney,博士,实验室负责人:Michele K. Evans,医学博士 认知和情感神经心理学实验室(2021 年 8 月至今)密歇根大学,导师:Patricia Reuter-Lorenz,博士 生命历程发展实验室(2021 年 8 月至今)密歇根大学,导师:Toni Antonucci,博士 过去的实验室/研究经历: 行为神经科学实验室、大脑老化和行为科(2023 年夏季、2024 年夏季)国家老龄研究所,导师:Lori Beason-Held,博士;Yang An,硕士;PI:Susan Resnick,博士 基于认知和神经调节的干预研究项目(2024 年 1 月 - 2024 年 6 月)密歇根医学院,导师:Alexandru Iordan,博士; PI:Benjamin Hampstead,博士 罗纳德·E·麦克奈尔学者计划(2019 年 8 月 - 2020 年 5 月) 加州州立理工大学波莫纳分校,导师:Robert Blumenfeld,博士 脑网络实验室(2018 年 11 月 - 2021 年 5 月) 加州州立理工大学波莫纳分校,导师:Robert Blumenfeld,博士 脑电图实验室(2019 年 4 月 - 2020 年 3 月) 加州州立理工大学波莫纳分校,导师:Robert Blumenfeld,博士
事件相机具有高时间分辨率、高动态范围、低功耗和高像素带宽等特点,为特殊环境中的物体检测提供了独特的功能。尽管有这些优势,事件数据固有的稀疏性和异步性对现有的物体检测算法提出了挑战。脉冲神经网络 (SNN) 受到人脑编码和处理信息方式的启发,为这些困难提供了潜在的解决方案。然而,在当前的实现中,它们在使用事件相机进行物体检测方面的性能受到限制。在本文中,我们提出了脉冲融合物体检测器 (SFOD),一种基于 SNN 的简单有效的物体检测方法。具体而言,我们设计了一个脉冲融合模块,首次实现了应用于事件相机的 SNN 中不同尺度特征图的融合。此外,通过整合我们在 NCAR 数据集上对主干网络进行预训练期间进行的分析和实验,我们深入研究了脉冲解码策略和损失函数对模型性能的影响。从而,我们建立了基于 SNN 的当前最佳分类结果,在 NCAR 数据集上实现了 93.7% 的准确率。在 GEN1 检测数据集上的实验结果表明,SFOD 实现了 32.1% 的当前最佳 mAP,优于现有的基于 SNN 的方法。我们的研究不仅强调了 SNN 在事件摄像机物体检测中的潜力,而且推动了 SNN 的发展。代码可在 https://github.com/yimeng-fan/SFOD 获得。
研究经历 当前实验室: 认知和情感神经心理学实验室(2021 年 8 月至今)密歇根大学,导师:Patricia Reuter-Lorenz,博士 生命历程发展实验室(2021 年 8 月至今)密歇根大学,导师:Toni Antonucci,博士 基于认知和神经调节的干预研究项目(2024 年 1 月至今)密歇根医学院,导师:Alexandru Iordan,博士,PI:Benjamin Hampstead,博士 行为神经科学实验室,大脑老化和行为科(2023 年夏季,2024 年夏季) 国家老龄化研究所,导师:Lori Beason-Held,博士、Yang An,博士和 Susan Resnick,博士 过去的实验室/研究经历: Ronald E. McNair 学者项目(2019 年 8 月 - 2020 年 5 月)加州州立理工大学波莫纳分校,教职员工导师:Robert Blumenfeld,博士 脑网络实验室(2018 年 11 月 - 2021 年 5 月) 加州州立理工大学波莫纳分校,导师:Robert Blumenfeld,博士 脑电图实验室(2019 年 4 月 - 2020 年 3 月) 加州州立理工大学波莫纳分校,导师:Robert Blumenfeld,博士
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。