XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEs
物理3D对抗攻击自动驾驶中的单眼深度估计
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计（MDE）很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁，因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域，但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制，我们提出了3D深度傻瓜（3d 2傻瓜），这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化，以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型，并在恶劣天气条件（例如雨水和雾）中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能，包括车辆，MDE Mod-els，天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明，我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
估计国际学生对2022 - 23年艾伯塔省经济的影响
●CMHC按卧室类型的历史平均租金数据表明，在2018年10月至2022年10月之间，艾伯塔省在单身汉，一居室和两居室公寓的租金上升了7.5-10％。艾伯塔省地区仪表板依赖相同的数据。●埃德蒙顿和卡尔加里分别在2021/22年的每个高级教育机构数据中，约有47％和32％的艾伯塔省国际学生。统计加拿大的新住房价格指数表明，在2018年1月至2023年1月之间，埃德蒙顿的住房价格上涨了11％，卡尔加里的上涨33％。对此证实，rentals.ca报告表明，仅在2021年6月至2022年6月之间，埃德蒙顿的租金上涨了5-6％，卡尔加里的租金下降了17-21％。
Lumonics House，Swift Valley Industrial Estate，Rugby，Warwickshire，CV21 1TQ T：01788 422197
- 我们注意到，表1和表2处的RBC信息不包括2022/2023监视年。应该添加此信息，以确保有完整的图片。- 我们认为，RBC应该对构成内部楼层总空间的构成（第6.2段3）提供进一步的指导，并应参考有关测量的RICS指南。RBC应确认没有完整和完整的墙壁（即自行车棚）的建筑物将不会被归类为可收费的开发。人们通常不去（即植物和M＆E）的房间也应被排除。- 我们认为RBC应该保留提供特殊情况缓解的选择，以便保留系统内的内部灵活性。利用这种机制是在加拿大皇家银行的礼物中，因此保留被认为是明智的，尤其是在生存能力审查中未考虑出色的成本。- 避免混乱，RBC应定义第7.2段中的开发开始。- 在第7.3段中，RBC建议应在提交计划申请的同时提供救济/豁免表。在此阶段可能不知道此细节，因此仅需要其他信息表格。应修改这一点，以避免任何混乱。此外，加拿大皇家银行应清楚地表明，至少在开始前一天需要开发表格。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
建立战略性比特币储备
持有加密货币和其他数字资产具有投机性，涉及很大程度的风险，包括完全损失的风险。不能保证任何加密货币，代币，硬币或其他加密资产都是可行的，液体或溶剂的。没有锚定数字通信旨在暗示任何数字资产服务都是低风险或无风险的。持有的数字资产无法由Anchorage Digital Bank National Association保证，也没有受到FDIC的保险。
精确：基于事件的行动识别和更多
事件摄像机最近显示出对实用视觉任务的有益，例如行动识别，这要归功于其高度分辨率，功率效率和引起的隐私问题。然而，当前的研究是由1）处理事件的困难，因为它们的持续时间长时间和动态动作具有复杂而模棱两可的语义； 2）事件框架表示带有固定堆栈的冗余作用。我们发现语言自然传达了丰富的语义信息，从而使其在降低疾病的不确定性方面非常出色。鉴于此，我们提出了一种新颖的方法，这是第一次解决基于事件的动作识别的跨模式概念化的识别。我们的确切确切带来了两项技术贡献。首先，我们提出了一个自适应细粒事件（AFE）表示，以自适应地过滤固定对象的重复事件，同时保留动态的对象。这巧妙地增强了精确的性能，而无需额外的计算成本。然后，我们提出了一个基于概念推理的不确定性估计模块，该模块模拟了识别过程以丰富语义代表。尤其是，概念推理基于动作语义建立时间关系，而不必要的估计可以解决基于分布表示的动作的语义不确定性。实验表明，在PAF，HADDV和我们的SEACT数据集上，我们的确切确切识别获得了94.83％（+2.23％），90.10％（+2.23％），90.10％（+37.47％）和67.24％。
egecentric 3D手姿势估计的单一对偶视图改编
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入，从而导致潜在的局限性，例如，深度有限的视野和义务。解决这些问题，添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而，现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点：1）重新训练的多视图注释，这些注释是备用的。2）在测试过程中，如果相机参数/布局与训练中使用的相同，则模型将变为inpapplicable。在本文中，我们提出了一种新颖的单算观看改编（S2DHAND）解决方案，该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比，1）我们的适应过程是无监督的，消除了对多视图注释的需求。2）此外，我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对，从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说，S2DHAND建立在某些立体声约束上，包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记，从而允许可靠的适应性。评估结果表明，在内部和跨数据库设置下，S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现，并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面：https：//github.com/ut-vision/s2dhand。
书目论文：宗教经济理论
20 世纪 90 年代初，科特·柯本和他的摇滚乐队涅槃乐队以未经修饰的音乐和深沉、黑暗的歌词一炮走红，引起了数百万美国当代人的共鸣。同样，犹太雷鬼嘻哈歌手马提斯亚胡迎合了许多美国人的折衷品味和欲望，赢得了当今疏离、媒体精明、市场饱和的人们的青睐。很少有金融奇才能像电视主持人兼作家苏西·奥曼那样吸引公众的注意力。迪士尼频道拥有长期播出的艾美奖获奖动画片《唐老鸭历险记》和《麻辣女孩》以及新节目《这就是乌鸦》和《汉娜·蒙塔娜》，吸引了全国数百万儿童。我们可以列出无数个像巴拉克·奥巴马这样的政治家、像萨沙·科恩这样的艺人、像约翰·格里森这样的作家、像胡克·霍根这样的摔跤手，他们迎合了美国人的广泛品味和欲望，吸引了公众的注意力。学者们虽然很快就能评估出那些帮助人们占领商业市场的无形技能和才能，但他们往往不愿意发挥同样的好奇心去探索精神领袖如何在宗教市场中开辟出独特的市场。对于一位牧师来说，吸引成千上万的每周出席者或说服数百万人购买他的书籍或在电视上观看她的精神信息是一项非凡的壮举。传教士需要将天赋和聪明才智结合起来，才能说服成千上万的人利用他们的假期穿越全国来参加礼拜会议。以前的宗教学者更愿意将宗教运动的流行归因于顾客的不理性，而不是供应商的天才，但新一代社会科学家认识到，宗教就像商业娱乐一样，依靠创新的领导力来吸引大众。这并不是说这些学者对宗教生活进行了简化分析
引用巴内特，迈克尔·安德鲁。 2017。量化主权：一种研究基本概念的新方法。硕士论文，哈佛大学
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy