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黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
自动驾驶的单视图和多视图深度的自适应融合
来自图像的深度估计是具有广泛应用的计算机视觉中的一个长期问题。对于基于视觉的自动驾驶系统，感知深度是理解道路对象和建模3D环境图的相关性的不可或缺的模块。由于深度神经网络用于求解各种视觉概率，因此基于CNN的方法[2-5，13，39 - 42，44，44，46，48，52]主导了各种深度基准。根据输入格式，它们主要将其分为多视图深度估计[3，13，23，26，44，45，51，53]和单视深度估计[14 - 16，19，37，38]。多视图方法估计深度的假设，即给定的深度，相机校准和摄像头姿势，这些像素应相似。他们依靠表现几何形状来三角形高质量深度。但是，多视图方法的准确性和鲁棒性在很大程度上依赖于相机的几何配置以及视图之间匹配的对应关系。首先，需要足够翻译相机以进行三角度。在自主驾驶的情况下，汽车可能会停在交通信号灯处或不移动而不移动，这会导致故障三角剖分。此外，多视图方法遭受动态对象和无动电区域的影响，它们在自动驱动方案中无处不在。另一个问题是对移动车辆的施加优化。在存在的大满贯方法中不可避免地噪声，更不用说具有挑战性和可取的情况了。具体来说，我们提出了一个两个分支网络，即例如，一辆机器人或自动驾驶汽车可以在不重新校准的情况下部署多年，原因是嘈杂的姿势。相比之下，作为单视图方法[14 - 16，19，37，38]依赖于对场景的语义理解和透视投影提示，它们对无纹理区域，动态对象，而不是依赖相机姿势更为易用。但是，由于规模歧义，其性能仍然远非多视图方法。在这里，我们倾向于考虑是否可以很好地结合两种方法的好处，以实现自主驾驶场景中的稳健和准确的单眼视频深度估计。尽管已经在先前的工作中探索了基于融合的系统[1，9]，但他们都假定了理想的相机姿势。结果是融合系统的性能甚至比单视深度估计的噪声姿势还差。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的自适应融合网络，以利用多视图和单视图方法的优势，并减轻其缺点，以保持高度的精度，并在噪声姿势下提高系统的影响力。一个靶向单眼深度提示，而另一个则利用多视图几何形状。两个分支都预测了深度图和置信图。补充语义提示和边缘细节在多视图分支的成本汇总中丢失了
Bodoland国际知识节，2023年
印度竹子的地理分布，特别是在东北地区特别提及其生物多样性。 地理信息系统（GIS）：GIS的基本原理； GIS的历史； GIS目标：GIS的基本组成部分：硬件，软件，数据，人员和方法；信息域：空间和非空间；数据模型：矢量数据模型和栅格数据模型；数据产品，数据层覆盖范围和进入；属性数据附件；查询和分析；空间分析；创建主题地图。 竹解剖印度竹子的地理分布，特别是在东北地区特别提及其生物多样性。地理信息系统（GIS）：GIS的基本原理； GIS的历史； GIS目标：GIS的基本组成部分：硬件，软件，数据，人员和方法；信息域：空间和非空间；数据模型：矢量数据模型和栅格数据模型；数据产品，数据层覆盖范围和进入；属性数据附件；查询和分析；空间分析；创建主题地图。竹解剖
ai释放：深入研究深度学习的深度...
Abid Hussain是计算机应用学院的副教授，以及Kota Career Point University（Raj。）的研究和高等研究院长他获得了MCA和博士学位。在计算机应用中。他是科塔职业生涯Point University的知识产权牢房主席。他拥有16年以上高等教育教学经验，包括UG和PG课程。他感兴趣的领域是云计算，网络安全，开源技术，网络挖掘，网络工程和网络安全。他还是职业生涯Point University计算机科学技术的研究主管。 他在著名的UGC护理和Scopus索引计算机科学技术期刊上发表了30多个研究论文。 他还在国家和国际会议上发表了20多篇论文。 他还担任各种国家和国际会议以及研究期刊的审阅者和技术计划委员会成员。 他曾在各种国际会议上担任过会议主席和主题演讲者。 他已经发布了有关计算机科学最新技术的4项专利。 他发表了3本撰写的，并为计算机科学技术编辑了2本编辑。 他还在各种大学中担任博士学位和概要评估的外部考官。 他也是Waset，Iaeng，CSTA，ICSES和IASTER的活跃成员。他还是职业生涯Point University计算机科学技术的研究主管。他在著名的UGC护理和Scopus索引计算机科学技术期刊上发表了30多个研究论文。他还在国家和国际会议上发表了20多篇论文。他还担任各种国家和国际会议以及研究期刊的审阅者和技术计划委员会成员。他曾在各种国际会议上担任过会议主席和主题演讲者。他已经发布了有关计算机科学最新技术的4项专利。他发表了3本撰写的，并为计算机科学技术编辑了2本编辑。他还在各种大学中担任博士学位和概要评估的外部考官。他也是Waset，Iaeng，CSTA，ICSES和IASTER的活跃成员。
（2024-12-23）Howard Lutnick商务部卫星冲突研究
摘要：当选总统特朗普已选定亿万富翁霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）担任美国商务部部长，卢特尼克目前担任特朗普过渡期的联席主席，此前他为特朗普 2024 年竞选筹集了 7500 万美元。商务部是一个“庞大”的内阁部门，负责监管专利、国家气象局、太空卫星、科学标准、贸易限制、经济数据和一系列其他事务。卢特尼克是金融服务“巨头”坎托·菲茨杰拉德的董事长兼首席执行官，他已经被指控“将其商业利益与”特朗普的第二次过渡期混为一谈，如果他被任命，他可能会在制定“一系列经济政策”的角色中引发进一步的冲突。例如，卢特尼克已经申请了 1,000 多项专利，他将负责监管商务部的美国专利商标局。尽管 Lutnick 声称将撤资自己的商业帝国，但他与 Cantor Fitzgerald 的关系却十分密切，他似乎准备与 Cantor 保持密切的业务往来，他的儿子曾为 Cantor 的主要加密货币公司客户 Tether 工作，并将于 2024 年 12 月担任 Cantor 最新空白支票公司的首席执行官。现在，Accountable.US 的审查发现，Lutnick 和 Cantor Fitzgerald 在商业航天行业的利益可能会与 Lutnick 领导商务部的潜在角色产生具体冲突，同时也会使他的“亲密”盟友和亿万富翁埃隆·马斯克受益：
低级视觉任务的语言指南的鲁棒性：深度估算的发现
通过将自然语言纳入附加指导来实现单眼深度估计的最新进展。尽管产生了令人印象深刻的结果，但语言先验的影响，尤其是在发生和鲁棒性方面，仍未得到探索。在此过程中，我们通过量化此之前的影响来解决这一差距，并引入方法以在各种环境中基准其有效性。我们生成“低级”句子，传达以对象为中心的三维空间关系，将它们纳入其他语言先验，并评估其对深度估计的下游影响。我们的关键发现是，当前语言引导的深度估计仅通过场景级别的描述和违反直觉的效果最佳地发挥作用。尽管利用了其他数据，但这些方法对于对抗性攻击并随着分配变化的增加而对性攻击和绩效下降并不强大。fi-nally，为了为未来的研究提供基础，我们识别出失败点，并提供见解以更好地理解这些缺点。使用语言进行深度估算的越来越多的方法，我们的发现突出了需要仔细考虑在现实世界中有效部署的机会和陷阱。1
深入开发审查指南：GDCL
条例＃2020-43“一个完整，全尺寸的自行车可以方便，牢固地存放和拆卸的区域，一个或两个车轮都位于稳定的表面上，使整个自行车在其存储位置都保持稳定，而无需使用其他公园的bicycles over of with bicycles或其他对象，而无需使用Quight台，而无需使用其他自行车。自行车停车位可以归类为长期或短期。长期自行车停车场主要旨在为居民，雇员或其他需要存放自行车的人服务于一天，一夜之间或多天的大部分时间。短期自行车停车场主要是为了为访客和顾客（例如零售顾客）提供预计将使用自行车存储几个小时的服务。”所需停车场的范围因建筑物的类型和大小而异条例＃2020-43普林斯顿市要求提供自行车停车的条例
（2024-12-23）关于霍华德·卢特尼克贸易部的研究，加密冲突
摘要：当选总统特朗普已选择亿万富翁霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）担任美国商务部的秘书，该部门是一个“庞大的”内阁部门，负责监督专利，国家气象局，太空卫星，科学标准，贸易限制，经济数据以及其他事项。金融服务“ Titan” Cantor Fitzgerald的董事长兼首席执行官Lutnick已经被指控将“将他的商业利益”与第二个特朗普过渡“混合”，如果他被确认为商业秘书，则可能会在其角色构成“广泛的经济政策”的角色中造成进一步的冲突。例如，已提交1000多项专利的卢特尼克（Lutnick）将监督商业部的美国专利商标局。尽管卢特尼克（Lutnick）声称他将从自己的商业帝国中脱离，但他与康托尔·菲茨杰拉德（Cantor Fitzgerald）深深地“纠缠”了，他似乎准备好与他的儿子一起工作，他的儿子为康托尔（Cantor）的主要加密货币公司Tether工作，被列为Cantor最新的Blank-Check Company of Cantor列出的最新空白合作公司。尤其是卢特尼克（Lutnick）作为加密货币的声音倡导者而闻名。卢特尼克（Lutnick）在一次行业会议上说，加密货币的领先形式应被接受“''毫无例外，无限制。'“他还是大型加密公司Tether的“关键盟友”，坎托持有约6亿美元，坎托在2024年11月加入了一个新的20亿美元贷款项目。现在，负责任的研究发现，卢特尼克在加密货币行业中的巨大股份如何与他对美国商务部的潜在控制相抵触，该部门在制定加密法规和研究加密技术方面发挥了核心作用：
人工智能与数据科学工程系 (1.3.2 基于项目的学习)
在我的指导下成功完成了题为“联系人管理系统”的项目，部分满足了 2023-2024 学年 Savitribai Phule Pune 大学人工智能与数据科学系工程二年级的要求。
具有成本效益的主动激光扫描系统，用于深度感知深度学习的实例分段
摘要：家禽业在全球农业中起关键作用，家禽是蛋白质的主要来源，并为经济增长做出了重大贡献。但是，该行业面临着与重复性且苛刻的劳动密集型任务相关的挑战。自动化已成为提高运营效率并提高工作条件的关键解决方案。具体来说，机器人的操纵和对象的处理在工厂中变得无处不在。但是，存在挑战以预先识别和引导机器人处理一堆具有相似纹理和颜色的物体。本文着重于开发旨在自动化鸡的机器人解决方案的视觉系统，该机器人解决过程是一种基本的，但在家禽加工中是一种基本但身体上剧烈的活动。为了解决通用实例分割模型在识别重叠对象中的限制，开发了一种具有成本效益的双重活性激光扫描系统来生成对象上的精确深度数据。将经过良好的深度数据生成与RGB图像集成在一起，并将其发送到实例分割模型以进行单个鸡检测和识别。这种增强的方法显着改善了该模型在处理涉及重叠鸡的复杂场景中的性能。具体而言，RGB-D数据的集成将模型的平均平均精度（MAP）检测准确性提高了4.9％，并显着改善了中心偏移 - 本研究中引入的定制度量标准，以量化地面真相蒙版中心与预测的面具中心之间的距离。精确的中心检测对于开发未来的机器人控制解决方案至关重要，因为它可以确保在鸡肉重定过程中准确抓住。中心偏移量从22.09像素（7.30 mm）降低到8.09像素（2.65 mm），证明了该方法在缓解闭塞挑战和增强视觉系统的可靠性方面的有效性。