工作人员建议硅谷清洁能源管理局 (SVCE) 执行委员会建议 SVCE 董事会授权首席执行官 (CEO) 与 High Desert Power Project, LLC 签署长期资源充足协议(“MRP RA 协议”)
2023 年 8 月 15 日——新南威尔士州危险品/化学、生物、放射、核紧急情况。2019 年计划(HAZMAT/CBRN 子计划)。• 新南威尔士州 Lucas Heights 紧急子计划 2023。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
戴维·卡林斯基 (David Kalinske) ,国防与战略应用副总裁。卡林斯基先生是哈佛大学和加州大学洛杉矶分校的校友,曾任国家安全研究员,曾获两任美国总统提名。他曾担任小布什总统和奥巴马总统的白宫助理,直接负责美国的核密码和相关紧急行动小组。他因在承担重大国家责任的职位上表现出色而荣获国防卓越服务奖章。他毕业于 TOPGUN 学院,曾在政府部门担任战斗机飞行员和驻米拉马尔战斗机中队指挥官。他曾在科技、航空航天、制造和航天工业担任过多个高管职位。在运营、业务开发、损益管理和公司战略方面拥有丰富的高管领导经验。
神经网络使最先进的方法能够在目标检测等计算机视觉任务上取得令人难以置信的效果。然而,这种成功很大程度上依赖于昂贵的计算资源,这阻碍了拥有廉价设备的人们欣赏先进的技术。在本文中,我们提出了跨阶段部分网络(CSPNet)来从网络架构的角度缓解以前的工作需要大量推理计算的问题。我们将问题归因于网络优化中的重复梯度信息。所提出的网络通过整合网络阶段开始和结束的特征图来尊重梯度的变化,在我们的实验中,在 ImageNet 数据集上以相同甚至更高的精度将计算量减少了 20%,并且在 MS COCO 目标检测数据集上的 AP 50 方面明显优于最先进的方法。 CSP-Net 易于实现且足够通用,可以应对基于 ResNet、ResNeXt 和 DenseNet 的架构。
宾夕法尼亚州匹兹堡 - 2025年2月10日 - 今天的库存情报解决方案收集AI宣布将通过Modalai的Voxl 2 Autopilot提供的新的US-MADE-MADE Starling 2 Logis无人机来增强其DJI无人机,用于客户仓库库存数据收集。此添加在第2季度2025中获得,将有助于仓库操作和创新团队最大化收集AI软件解决方案,以提高计数和应用程序灵活性。收集AI计算机视觉技术使无人机可以自主飞行,而无需GPS,WiFi或基础设施更改。机器学习算法分析库存图片,读取和解释远远超出了条形码,包括批号,文本,有效期,案例计数和占用信息。仓库运营商可以将其实时物理库存与仓库管理系统(WMS)数据进行比较,以进行最高准确性所需的任何更改。该解决方案最常用于第三方物流(3PL),零售分销,制造以及食品和饮料,但它
