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单光子激光元的分辨率限制-CVF Open Access
单光子光检测和范围（LIDAR）系统通常配备一系列检测器，以提高空间分辨率和传感速度。但是，考虑到激光跨场横跨场景产生的固定量磁通量，当更多像素在单位空间中堆积时，每像素信号到噪声（SNR）将减小。这在传感器阵列的空间分辨率与每个像素的SNR之间的空间分辨率之间提出了基本的权衡。探索了这种基本限制的理论表征。通过得出光子竞争统计量并引入一系列新的近似技术，得出了时间延迟的最大样品估计器的平均平方误差（MSE）。理论预测与模拟和实际数据良好。
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。
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。
SFOD：脉冲融合物体探测器 - CVF 开放存取
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。
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。
CVF-领导人宣言-2024 年 9 月.pdf
迈向第四次国际发展筹资会议 作为气候脆弱国家论坛 (CVF) 及其 V20 财政部长集团的领导人，我们团结一致，呼吁全球金融体系进行变革。我们见证了气候脆弱国家在全球金融决策中缺乏集体声音和代表性。政策由富国和/或大国主导，他们忽视了气候变化日益严峻的影响加剧了我们的债务状况、增加了资本成本并破坏了我们的基础设施这一事实。不作为的代价是如此之大，以至于它正在将我们的国家推向临界点，我们的经济、社会和生态稳定都受到威胁。必须紧急改革国际金融架构和监管框架，以保护 1.5C 的巴黎协定限制。仅仅生存是不够的。我们共同确认气候正义、共同但有区别的责任和各自能力（CBDRRC）的目标，我们将通过共同促进各国和各国人民的气候繁荣来实现这一目标，并提高全球对我们面临的挑战以及保护地球和人民的必要性的敏感性。1. 游戏规则必须改变为了建立一个更具响应能力、更公平、更包容的全球金融体系，我们呼吁：
CVP Update -CT.GOV
如何使用此指南：•您的诊所或EHR供应商应使用此指南文件来绘制电子健康记录（EHR）中的疫苗资金，以确保您的诊所在剂量水平上准确筛查和记录患者的资格。•如果您的EHR根据您的入学人数设置了默认资格类别（在CT Wiz中找到的临床工具 - 注册 - 单击 - 打印 - 查看您的提供者/诊所人群以查看哪些类别的患者最多），请确保每次筛选疫苗接种时进行疫苗接种，并在每个患者的剂量水平上更新，并且不适合每个患者，并且不适合您的dose和Dose dose的设置。•如果您直接在CT Wiz用户界面中输入，请单击此处以培训以“添加和管理”疫苗并更新每个剂量的资格。•如果您需要帮助，请提交服务台票 - 选择免疫接种（CT WIZ）。
IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议
在华盛顿西雅图举行的2024 IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议上！CVPR是IEEE/CVF和PAMI-TC的首要和旗舰年会，我们社区中的研究人员在理论和实践中介绍了他们在计算机视觉，模式识别，机器学习，机器人和人工智能方面的最新进展。我们的计划包括邀请的主题演讲，口头和海报演示，面板，教程，讲习班，演示，展览和社交活动，旨在为与会者提供令人兴奋且丰富的体验。CVPR 2024主要是一个面对面的会议，但是对于那些无法身体上加入我们的人，我们很高兴提供一个虚拟组件，该虚拟组件将访问会议论文，海报，视频和演讲。
成人康涅狄格州疫苗的重新注册（CVFA ...
•请务必查看CVFA注册清单，并在开始之前完成先决条件。•请注意，在完成提供者人口部分时，将要求您提供有关2024日历年中您将看到的患者数量及其保险资格的估计。我们了解这可能很难估算，但是请尽力提供所需的信息。如果您没有看到该年龄的患者
CVFPP 保护战略 2022 更新
2.1 项目实施 ................................................................................................................ 2-1 2.1.1 多重效益和恢复项目 .............................................................................................. 2-1 2.1.2 运营和维护项目 .............................................................................................. 2-6 2.1.3 推进缓解项目 ...................................................................................................... 2-6 2.2 目标进展 ...................................................................................................................... 2-7 2.2.1 生态系统过程目标 - 改善 SPA 中的动态水文（流量）和地貌过程 ............................................................................................. 2-10 2.2.2 栖息地目标 - 增加和改善河流和洪泛区栖息地的数量、多样性和连通性 ............................................................................................. 2-11 2.2.3 物种目标 - 促进本地物种种群和整体生物群落多样性的恢复和可持续性 ............................................................................................. 2-11 2.2.4 压力源目标 - 2.2.5 多重效益项目对保护战略目标的其他贡献 ...................................................................................... 2-12 2.3 适应性管理 ...................................................................................................................... 2-13 2.3.1 实施跟踪和数据传播 ................................................................................................ 2-13 2.3.2 清单 ...................................................................................................................... 2-14 2.3.3 重点研究 ................................................................................................................ 2-15 2.3.4 实施指导 ................................................................................................................ 2-15 2.3.5 实施摘要 ................................................................................................................ 2-19