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2024要求调整手册
COMPLIANCE 104, Change of Doctors, Fatalities, Leave the State, Guardian Appointments, Petitions to Reopen, Requests for Hearing, Scheduled Awards, Average Monthly Wage, Facial and Teeth Awards Assistant Claims Manager Sydney Standifird Sydney.Standifird@azica.gov 602-542-6691 Supervisor Bernard Celaya Bernard.Celaya@azica.gov 602-542-6690 Adella Sermeno Adella.sermeno@azica.gov 602-542-6706 Bianca Hernandez bianca.hernandez.hernandez@azica.gazica.gov 602-542-6716 Layanna layanna layanna layanna layanna layanna layanna.glenna.glenna.glenna.glenn@azazica.glenn@azazica.glenn@azazica.glenn@6672-542-542-542-542-542-542-542-542-542-6721 IRMAN21 IRMAMA irma.chavez@avica.gov 602-542-6710 suzanne crifase suzanne.crifase@azica.gazica.gov 602-542-6715 Robert Galyen robert.galyen.galyen@azica.galyement.chazica.gov 602-542-542-4142-4147 ly rakes ly.rakes ly.rakes ly.gov 602-542-132-1312-671112-671112-671112-6711112-6711112-6711112-671112-6711112-671171112-6717112-67171112-67171。 sandra.perez@azica.gov 602-542-6708 elisa molina elisa.molina@azica.gazica.gov 602-542-4047 Jennifer Grabowski jennifer.grabower.grabowski@azica@azica.gov 602-542-542-542-6718空置管理社区，公共记录请求，申请书和PRIORS，PRIORS和PRIORS。助理要求经理Sherinda Little Sherinda.little@azica.gov 602-542-4108主管Mackenzie Scharf Mackenzie.scharf@azica.gazica.gov 602-542-6843可可juniel coco monica.barberi@azica.gov 602-542-6734 susan gastelum susan.gastelum@azica.gov.gov 602-542-6732空置保险新索赔，更改索赔信息，索赔信息，合并索赔和删除通知。助理索赔经理Sherinda Little sherinda.little@azica.gov 602-542-4108主管Alma Tellez alma.tellez@azica@azica.gov 602-542-6702 JOYCE ESCOBEDO ESCOBEDO erscobedo joyce.escobedo@azazica@azazica.gov 602-2-41-41-41-41-41-673333333333333333333335 602-542-6723 Cynthia Carmona cynthia.carmona@azica.gov 602-542-6722 Rene Sharma rene.sharma@azica.gazica.gov 602-542-6695 Valarie Wynnnnnnnnnnnnnn valarie.wynn@azica.wynn@azica.gaz.gov 602-542-542-6420
![arxiv：2501.15369v1 [cs.cv] 2025年1月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4ad27d92a40e7e9934a51e62ccda0296dabb88fb.webp)
arxiv：2501.15369v1 [cs.cv] 2025年1月26日
我们提出了一个新的移动混合视觉网络家族，称为Iformer，重点是优化移动应用程序的延迟和准确性。iformer有效地将卷积的快速局部表示能力与自我注意的有效全局建模能力整合在一起。局部交互是从转换标准卷积网络（即，Convnext，设计一个更轻巧的移动网络。我们新引入的移动调制方面删除了MHA中的存储密集型操作，并采用了有效的调制机制来提高动态全球代表性。我们进行全面的实验，表明iFormer优于各种任务的轻量级网络。值得注意的是，Iformer在Imagenet-1k上的TOP-1精度令人印象深刻，在iPhone 13上仅1.10毫秒的延迟，超过了最近提议的MobilenetV4在类似延迟限制下。此外，我们的方法在下游任务中显示出显着改善，包括可可对象检测，实例分割和ADE20K语义分割，同时仍在这些方案中的高分辨率输入中保持低潜伏期的延迟。代码和型号可在以下网址提供：https：//github.com/chuanyangzheng/sibroler。
一种简单的背景增强方法，用于使用扩散模型的对象检测
摘要。在计算机视觉中，众所周知，缺乏数据会损害模型性能。在这项研究中，我们应对加强数据集多样性问题的挑战，以使各种下游任务（例如对象检测和实例segmentation）受益。我们通过利用生成模型中的进步，特别是文本对图像合成技术（如稳定扩散）提出了一种简单而有效的数据增强方法。我们的方法着重于标记的真实图像的变化，利用生成对象和背景增强通过indpainting来增强现有的培训数据，而无需其他注释。我们发现，尤其是背景增强，显着提高了模型的鲁棒性和泛化能力。我们还调查了如何提示和掩盖以确保生成的内容符合现有注释。通过对可可数据集的全面评估和其他几个关键对象检测基准测试，我们的增强技术的功效得到了验证，这表明在不同情况下，模型性能没有提高。这种方法为数据集启用的挑战提供了有希望的解决方案，这有助于开发更准确，更健壮的计算机视觉模型。
类别不平衡不应让您失去平衡
认知和计算神经科学实验室（CoCo Lab），蒙特利尔大学，2900，boul。Edouard-Montpetit，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大 b 奥斯纳布吕克大学认知科学研究所，Neuer Graben 29/Schloss，奥斯纳布吕克，49074，下萨克森州，德国 c 安蒂奥基亚大学医学院神经心理学和行为组（GRUNECO），53–108，麦德林，阿兰胡埃斯，麦德林，050010，哥伦比亚 d 麦吉尔大学神经科学综合课程，1033 Pine Ave，蒙特利尔，H3A 0G4，加拿大 e 阿尔伯塔大学计算机科学系，116 St & 85 Ave，埃德蒙顿，T6G 2R3，AB，加拿大 f 康考迪亚大学音乐系，1550 De Maisonneuve Blvd.W.，蒙特利尔，H3H 1G8，魁北克，加拿大 g 应用数学研究所 Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利 h 蒂莫内神经科学研究所 (INT)，法国国家科学研究院，艾克斯马赛大学，马赛，13005，法国 i Mila（魁北克机器学习研究所），6666 Rue Saint-Urbain，蒙特利尔，H2S 3H1，魁北克，加拿大 j UNIQUE 中心（魁北克神经人工智能研究中心），3744 rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，魁北克，加拿大
类别不平衡不应该让你失去平衡
认知和计算神经科学实验室（CoCo Lab），蒙特利尔大学，2900，boul。 Edouard-Montpetit，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大 b 奥斯纳布吕克大学认知科学研究所，Neuer Graben 29/Schloss，奥斯纳布吕克，49074，下萨克森州，德国 c 安蒂奥基亚大学医学院神经心理学和行为组（GRUNECO），53-108，麦德林，阿兰胡埃斯，麦德林，050010，哥伦比亚 d 麦吉尔大学神经科学综合课程，1033 Pine Ave，蒙特利尔，H3A 0G4，加拿大 e 阿尔伯塔大学计算机科学系，116 St & 85 Ave，埃德蒙顿，T6G 2R3，AB，加拿大 f 康考迪亚大学音乐系，1550 De Maisonneuve Blvd. W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大 g 应用数学研究所 Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，罗马，意大利 h 蒂莫内神经科学研究所 (INT)，法国国家科学研究院，艾克斯马赛大学，马赛，13005，法国 i Mila（魁北克机器学习研究所），6666 Rue Saint-Urbain，蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大 j UNIQUE 中心（魁北克神经人工智能研究中心），3744 rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大
课堂不平衡不应使您失去余额
认知和计算神经科学实验室（可可实验室），蒙特利尔大学，2900，boul。，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。 W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。 W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。 W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，
goya-菜单Noma -2024
3H | R $ 1,122为一次感官之旅做好了准备，从红糖和Acai进行令人振奋和营养的剥落开始。这种去角质消除了皮肤的杂质，使其柔软而更新。之后，以燕麦味，椰奶和蜂蜜的豪华水合而感到高兴，从而深深地滋养了皮肤，使其光滑而光彩。然后让自己进行调整签名按摩，这是一个理想的放松身心和振奋身心的旅程。最后，将自己沉浸在富含牛奶和澳洲坚果的放松和营养丰富的浴中，使皮肤深深地镇静和保湿。在浴缸中，享受特殊的闪闪发光又小巧的nomaa酒店品尝，为您的体验提供了更多的优化。这种美味的放纵是完成此治疗中体验的完美最终触摸，为您的感官提供了纯粹的愉悦和放松的时刻。
朝着更好的视力启发的视觉语言模型
视觉语言（VL）模型最近取得了未经证实的成功，其中连接模块是弥合模式差距的关键。尽管如此，在大多数存在方法中，富裕的视觉线索尚未充分利用。在视觉侧，大多数现有方法仅使用视觉塔的最后一个功能，而无需使用低级功能。在语言方面，大多数现有的方法仅引入浅视力互动。在本文中，我们提出了一个视觉启发的视觉语言连接模块，称为VIVL，该模块有效利用了VL模型的视觉提示。为了利用视觉塔中的较低级别信息，引入了特征金字塔提取器（FPE），以结合不同中间层的特征，该特征将视觉提示与可忽略不计的参数和计算在头顶上。为了实现VL相互作用，我们提出了深视觉条件的提示（DVCP），可以有效地进行视觉和语言特征的深层互动。我们的VIVL超过了以前的最新方法，当时是18.1苹果酒在从头开始训练可可字幕任务，这极大地提高了数据效率。当用作插件模块时，VIVL始终提高各种骨干和VL框架的性能，在多个基准测试中提供新的最新结果，例如Nocaps和VQAV2。
利用物联网的智能可可苗圃监控系统……
摘要 — 传统农业系统通常效率低下，消耗大量人力和水资源。在本项目中，设计了一种基于物联网平台的自动滴灌系统。该系统在马来西亚可可 (MCB) Bagan Datoh 的可可苗圃中实施。使用 IRT 进行自动滴灌的智能可可监测系统旨在通过适当的灌溉频率创造最佳土壤湿度条件，以促进植物健康生长。使用 Raspberry Pi 3 Model B，用户可以通过网络监测可可苗圃和灌溉机中的土壤湿度。因此，为了监测这种农业的环境，系统将收集土壤湿度信息。系统内置传感器检测到的任何可能损害可可苗圃的变化都将被记录下来，系统将提供土壤湿度信息，并可通过 ThinkSpeak.com 应用程序进行监测，以采取进一步行动。为了监测系统的效率，在 3 周内观察每株可可植物的高度（厘米）和每株可可植物的叶子数量。为了进行比较，本监测系统由 Raspberry Pi3 型号 B 控制，采用滴灌技术，记录为处理 1 (T1)，而已在霹雳州巴眼拿督 MCB 中应用的喷灌技术记录为处理 2 (T2)。观察到基于 T1 的椰子树高度百分比增加了 26.82%，而 T2 仅增加了 16.04%。基于 T1 的叶片百分比增量为 36.31%，而 T2 为 20.70%。
学习小对象检测的区分功能...
总结要解决诸如小目标大小，目标特征模糊以及在小物体检测中区分目标和背景的困难之类的挑战，我们提出了一种基于多尺度图像降级的方法，结合了对比度学习模型。通过利用对比度学习技术，我们的方法旨在赋予准确区分对象和背景所需的判别特征。要专门针对小物体，我们将目标样本靶向各种多尺度图像降解模式，然后才能将它们置于对比度学习模型中。然后将增强技术应用于这些退化的样品，以促进有效的对比特征学习。因此，该模型可以更好地揭示小目标和背景之间的差异，从而提高小物体检测性能。此外，考虑到空间域特征对图像的局部变化敏感，而频域特征对全球结构变化敏感，我们的方法涉及空间和频域中的对比度学习模型，旨在为小对象检测获得更强大的功能。在MS可可数据集和Visdrone2019数据集上进行的广泛实验验证了我们提出的方法在显着提高小物体检测准确性方面的有效性。关键词：小对象检测，对比度学习，双域网络，多尺度图像退化