XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCoco
亚太地区 CNS 领域空中航行缺陷报告表
制定了一项行动计划，以升级 RCAG 站的设备，更换 5 个 VSAT 位置的 VSAT 站，以便中继链接到 RCAG 站点，从而改善供电系统。2017 年将在 Coco Island 安装额外的 VSAT-RCAG 站。从 2016 年 5 月 26 日起，缅甸 DCA 开始使用 4 个 VHF 频道为覆盖仰光 FIR 的 4 个 ACC 扇区供电。最新更新请参阅缅甸向 CNS SG/20 会议发送的 IP/22 缅甸 DCA 已将所有 6 个 RCAG 站点的设备替换为数字 VHF 系统，并为所有站点提供了 VSAT 链路和太阳能供电系统。新 ATM 系统与 CSP 之间的接口于 2013 年 3 月从 X.25 升级到 IP。连接稳定，但 ATM/FANS 系统表现出一些不稳定性。缅甸 DCA 需要进一步改进，包括运营和技术安排
特伦特充实计划课程指南
Lisa 在过去 13 年一直从事瑜伽教学，拥有瑜伽（包括儿童瑜伽和青少年瑜伽）、瑜伽疗法、气瑜伽和健身方面的认证。Lisa 在彼得伯勒拥有一家家庭工作室，提供虚拟课程和研讨会。12 对时尚的热情一本入门指南，介绍女性时尚如何成为其所穿着历史时期的道德和经济状况的文本。了解时尚界的主要影响者，包括 Lady Lucille Duff Gordon、Coco Channel 及其名人。将讨论时尚灾难、致命时尚和社会页面的作用的故事。学生将能够解释时尚如何在 20 世纪早期北美和英国塑造女性的政治和道德方面发挥作用。有动手设计的部分，学生将制作自己的时装进行讨论。还将包括设计挑战和游戏。
亚太地区 CNS 领域空中导航缺陷报告表
制定了一项行动计划，以升级 RCAG 站的设备，更换 5 个 VSAT 位置的 VSAT 站，以便中继链接到 RCAG 站点，从而改善供电系统。2017 年将在 Coco Island 安装额外的 VSAT-RCAG 站。从 2016 年 5 月 26 日起，缅甸 DCA 开始使用 4 个 VHF 频道为覆盖仰光 FIR 的 4 个 ACC 扇区供电。最新更新请参阅缅甸向 CNS SG/20 会议发送的 IP/22 缅甸 DCA 已将所有 6 个 RCAG 站点的设备替换为数字 VHF 系统，并为所有站点提供了 VSAT 链路和太阳能供电系统。新 ATM 系统和 CSP 之间的接口于 2013 年 3 月从 X.25 升级到 IP。连接稳定，但 ATM/FANS 系统表现出一些不稳定性。缅甸 DCA 需要采取进一步的改进措施，包括运营和技术改进
什么是yolov6？对对象检测模型
这项工作将深入探索Yolov6对象检测模型，专注于其设计框架，优化技术和检测功能。yolov6的核心元素由有效的主链组成，用于鲁棒特征提取和用于无缝特征聚合的rep-pan颈部，以确保高性能对象检测。在可可数据集上进行了评估，yolov6- n在NVIDIA TESLA T4 GPU上以1187 fps的形式获得37.5％的AP。yolov6-s在484 fps处达到45.0％的AP，在同一类中，诸如PPYOLOE-S，YOLOV5-S，YOLOX-S和YOLOV8-S之类的模型都超过了模型。此外，Yolov6-M和Yolov6-L在保持与其他检测器的可比推理速度的同时，还显示出更好的准确性（50.0％和52.8％）。具有升级的主链和颈部结构，Yolov6-L6实时提供最先进的精度。
RoboTHOR：一个开放的仿真到现实具象人工智能平台
视觉识别生态系统（例如 ImageNet、Pascal、COCO）在现代计算机视觉的发展中发挥了不可否认的作用。我们认为，在这些生态系统出现之前，交互式和具身视觉 AI 已经达到了与视觉识别类似的发展阶段。最近，各种合成环境已被引入以促进具身 AI 的研究。尽管取得了这些进展，但在模拟中训练的模型如何很好地推广到现实这个关键问题仍然基本上没有答案。为模拟到现实的具身 AI 创建一个可比的生态系统提出了许多挑战：（1）问题固有的交互性，（2）现实世界和模拟世界之间需要紧密结合，（3）复制可重复实验的物理条件的难度，（4）以及相关成本。在本文中，我们引入了 R OBO THOR 来使交互式和具身视觉 AI 的研究民主化。 R OBO THOR 提供模拟环境框架
CSPNet：可增强 CNN 学习能力的新骨干
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。
视觉mamba：双向状态空间模型的有效视觉表示学习
最近，具有效率的硬件感知设计的状态空间模型（SSM），即Mamba深度学习模型，已显示出长序列建模的巨大计算。同时，纯粹在SSM上建立有效和通用的视力骨干是一个吸引人的方向。，由于视觉数据的位置敏感性以及全球上下文对视觉理解的要求，代表视觉数据对SSM的挑战。在本文中，我们表明，对自我注意力的依赖无需进行视觉代表学习，并提出了带有双向Mamba块（VIM）的新的通用视觉主链，该主块（VIM）标记了带有位置嵌入的图像序列，并用Bidirectiact态态空间模型将视觉表示。Imagenet分类，可可对象检测和ADE20K
JSP 862 MOD 海上爆炸物法规...
在国防部拥有、运营和代表国防部运营的船舶（JSP 430 船舶）中使用爆炸物，即HM 水面舰艇、HM 潜艇、皇家舰队辅助舰艇 (RFA)、政府拥有的承包商运营 (GOCO) 船舶、承包商拥有的承包商运营 (COCO) 船舶和国防部/DTMA 包租的船舶。未经海军爆炸物管理局 (NAEXP) 事先批准，不得偏离这些规定。对于军事能力有限且没有永久性爆炸物储存的杂项小型船只，这些规定可能会在操作程序内根据与 NAEXP 商定的爆炸物风险水平不适用或按比例适用。对于根据法定规定以非军事角色运营的船舶，例如训练艇，经 NAEXP 批准，替代船上安全工作系统可能是使用 MMER 的可接受替代方案。这些规定构成 JSP 430 中颁布的建立和维护船舶安全的强制性要求的一部分。MMER 构成指挥官船舶爆炸物安全管理系统的核心，是海军当局爆炸物法规的一个组成部分。
![arXiv:1910.13302v2 [cs.CV] 2020 年 8 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\45d1bffd279811e96b6d5ed6aaede4bb794edd82.webp)
arXiv:1910.13302v2 [cs.CV] 2020 年 8 月 14 日
物体检测是计算机视觉系统中的一项关键任务，广泛应用于自动驾驶、医学成像、零售、安全、人脸识别、机器人等领域。如今，基于神经网络的模型用于定位和分类特定类别的物体实例。当不需要实时推理时，模型集成有助于获得更好的结果。在这项工作中，我们提出了一种组合物体检测模型预测的新方法：加权框融合。我们的算法利用所有提出的边界框的置信度得分来构建平均框。我们在多个数据集上测试了该方法，并在 Open Images 和 COCO 物体检测赛道的背景下对其进行了评估，在这些挑战中取得了最高成绩。Waymo Open Dataset 和 Lyft 自动驾驶汽车 3D 物体检测挑战赛的获胜团队成功应用了 3D 版本的框融合。源代码可在 https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion 上公开获取。
Zigma：DIT风格的曲折Mamba扩散模型
摘要该扩散模型长期以来一直受到可扩展性和二次复杂性问题的困扰，尤其是在基于变压器的结构中。在这项研究中，我们旨在利用称为Mamba的状态空间模型的长序列建模可容纳，以扩展其对视觉数据生成的适用性。首先，我们确定了大多数基于MAMBA的视力方法的关键监督，即缺乏对Mamba扫描方案中空间连续性的考虑。Secondly, build- ing upon this insight, we introduce Zigzag Mamba, a simple, plug-and- play, minimal-parameter burden, DiT style solution, which outperforms Mamba-based baselines and demonstrates improved speed and memory utilization compared to transformer-based baselines, also this heteroge- neous layerwise scan enables zero memory and speed burden when we consider more scan paths.最后，我们将Zigzag Mamba与随机插值框架整合在一起，以研究大分辨率视觉数据集上该模型的可扩展性，例如FaceShQ 1024×1024和UCF101，Multimopal-Celeba-HQ，以及MS Coco 256×256。