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基于事件流的视觉对象跟踪-CVF打开访问
以生物风格的活动相机跟踪近年来引起了人们的兴趣。现有的作品要么利用对齐的RGB和事件数据进行准确跟踪，要么直接学习基于事件的跟踪器。前者会产生较高的推理成本，而后者可能容易受到嘈杂事件或稀疏空间分辨率的影响。在本文中，我们提出了一个新型的分层知识蒸馏框架，该框架可以在培训期间完全利用多模式 /多视图信息，以促进知识转移，使我们能够仅使用事件信号来实现测试过程中高速和低潜伏期视觉跟踪。特别是，基于教师变压器的多模态跟踪框架首先是通过同时喂食RGB框架和事件流来训练的。然后，我们设计了一种新的分层知识蒸馏策略，其中包括成对相似性，功能表示和基于响应地图的知识蒸馏，以指导学生变形金刚网络的学习。在术语中，由于现有的基于事件的跟踪数据集都是低分辨率（346×260），因此我们提出了名为EventVot的第一个大规模高分辨率（1280×720）数据集。它包含1141个视频，并涵盖了许多类别，例如行人，车辆，无人机，乒乓球等。对低分辨率（Fe240Hz，Vi-Sevent，Coesot）和我们新提出的高分辨率EventVot数据集的进行了实验进行了实验
原油期货交易手册 2020
原油是一种复杂的多组分物质，沸点范围很广，从室温到500℃以上。虽然每种组分都有自己的特性，但没有必要将原油分解成单个组分来获得有用的石油产品。一般来说，只需通过分馏分离原油就足以满足研究和加工目的。“分馏”一词的意思是将原油根据其组分的不同沸点“切割”成“馏分”。这些馏分通常被称为汽油、煤油、柴油、润滑油或其他石油产品，但它们并不是严格意义上的石油产品，因为后者必须满足一定的质量要求，而前者只是中间产品或半成品，需要进一步加工才能成为真正的石油产品。
ARL 在 AI 和 ML 方面的重要研究领域
创新：描述了深度神经网络 (DNN) 因训练不完善而产生的脆弱性；引入了新型算法来制作对抗样本，并展示了对抗样本的跨模型可转移性；开发了一种防御机制——蒸馏——以降低对抗样本的有效性。
噪声量子态的力量和资源稀释的优势
纠缠蒸馏可以将嘈杂的量子态转换为单态，进而可用于各种量子技术任务，例如量子隐形传态和量子密钥分发。纠缠稀释是逆过程：单态转换为具有较少纠缠的量子态。虽然蒸馏的用处显而易见，但纠缠稀释的实际应用却不那么明显。在这里，我们表明纠缠稀释可以提高共享量子态对局部噪声的弹性。即使将单态稀释为具有任意小纠缠的状态，也可以观察到增加的弹性。我们将分析扩展到其他量子资源理论，例如量子相干性、量子热力学和纯度。对于这些资源理论，我们证明将纯量子态稀释为嘈杂量子态有利于保护系统免受噪声影响。我们的结果证明了量子资源稀释的用处，并为量子信息处理中嘈杂量子态优于纯态提供了一个罕见的例子。
海水淡化和先进水处理
海水淡化和先进水处理摘要水资源短缺是一个全球性挑战，对人类健康、粮食安全和经济发展构成重大威胁。海水淡化和先进的水处理技术通过将海水和纯净水转化为适合各种用途的淡水，已成为缓解水资源短缺的关键解决方案。海水淡化方法，包括反渗透 (RO)、多级闪蒸 (MSF) 蒸馏、多效蒸馏 (MED) 和电渗析 (ED)，可通过各种过程将盐水转化为淡水。先进的水处理技术，例如高级氧化工艺 (AOP)、膜过滤、活性炭过滤和生物处理，可进一步净化来自各种来源的水，包括纯净水和废水。这些技术在满足日益增长的淡水需求和改善水质方面发挥着至关重要的作用。本章概述了海水淡化和先进水处理的原理、方法和应用，强调了它们在解决水资源短缺和促进可持续发展方面的重要性。
MV – MR：自我...
摘要：我们提出了一种基于多视图和多代表（MV – MR）的自我监督学习和知识蒸馏的新方法。MV-MR是基于从增强和非增强视图中可学习的嵌入之间依赖性的最大化，从增强视图中可学习的嵌入与从非杰出视图中的多个非可学习的表示之间最大化依赖性。我们表明，所提出的方法可用于有效的自我监督分类和模型不合时宜的知识蒸馏。与其他自我监督技术不同，我们的方法不使用任何对比度学习，聚类或停止梯度。MV – MR是一个通用框架，允许通过将图像多代表作为正规化器的图像使用，将约束纳入学习嵌入。所提出的方法用于知识蒸馏。MV – MR在线性评估设置中提供了STL10和CIFAR20数据集的最先进的自我监督性能。我们表明，使用基于剪辑模型的拟议知识蒸馏预测的低复杂性RESNET50模型可实现STL10和CIFAR100数据集的最新性能。
美国联邦航空管理局 NextGen 办公室 (ANG)
• 协调和提炼 NIST SP800- 53 和 FAA 命令 1370-121A 中的安全控制 • 遵循 NIST SP800-53A 和 RTCA DO- 326A、适航安全流程中的风险评估方法 • 利用 NIST SP 800-53B 中的低、中、高影响基线的安全控制 • 为 CA 架构组件量身定制和分配控制以满足基线要求
通过多任务预测药物-靶标相互作用...
在药物发现中，识别靶蛋白和分子之间的结合至关重要。当每个任务的信息量较小时，多任务学习方法已被引入以促进任务之间的知识共享。然而，多任务学习有时会降低整体性能或在各个任务的性能之间产生权衡。在本研究中，我们提出了一种通用的多任务学习方案，通过组选择和知识提炼，不仅可以提高平均性能，还可以最大限度地减少个体性能的下降。根据配体靶标组之间的化学相似性来选择组，并将同一组中的相似靶标一起训练。在训练过程中，我们应用教师退火的知识提炼。多任务学习模型由单任务学习模型的预测引导。这种方法的平均性能高于单任务学习和经典多任务学习。进一步的分析表明，多任务学习对于低性能任务特别有效，知识提炼有助于模型避免多任务学习中单个任务性能的下降。