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100mm、f/11 Cr系列定焦镜头
高达 2/3 英寸的 C 型接口镜头 高达 750 万像素、2.8µm 像素大小的传感器 我们 C 系列镜头的加固 (Cr) 设计（50g 冲击） 还提供 3.5mm 至 50mm 焦距仪表 (Ci) 版本 TECHSPEC® 紧凑型加固 (Cr) 系列定焦镜头提供稳定的加固功能，保护镜头免受损坏，同时在冲击和振动后保持光学指向和定位。所有单独的镜头元件都粘合到位，以减少图像上的物体偏移。此外，这些镜头具有坚固的机械结构，配有简化的对焦和不锈钢锁定 C 型接口夹。TECHSPEC® Cr 系列定焦镜头非常适合校准成像系统，例如测量和计量、3D 立体视觉、机器人和传感、自动驾驶汽车和物体跟踪。物体到图像的映射是
Cartagena Biosafety的国家焦点
科学委员会成员（农业生物技术教授）微生物生物技术与生物安全部门农业生物技术研究所（ABRII） /农业研究，教育和延期组织（AREEO）P.O.框31535-1897 Alborz
以中城为中心的侦察调查报告
圣地亚哥市（城市）完成了这项以中城为中心的侦察调查，这是对中城区社区计划的全面更新的一部分，该计划包括城市高地，正常高地，肯辛顿 - 塔尔马德尔（Kensington-Talmadge）和东部地区“中城”。该市一般计划的目标是将历史保护计划整合到更大的计划过程中。中城市社区计划更新（CPU）将考虑社区状况以及一般计划目标和气候行动计划目标，以形成社区特定的愿景和目标，以指导社区的未来长期发展。该调查与中城区社区计划领域的历史环境声明（中城历史上下文声明）一起进行了范围，并且是系统地确定中城市中潜在的历史资源的第一步。调查将为CPU的遗产保护因素和《加利福尼亚环境质量法》（CEQA）分析提供信息。
AVR：主动视力驱动的机器人精确操作，具有视点和焦距优化
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确，细致和灵活的任务的能力[17]，[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19]，依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近，深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20]，[21]，而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把，操纵和组装方面[22]。此外，多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展，但在多尺度操作整合，动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐，并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性，以优化精确的操纵能力。
基于深度学习的侧面...
摘要。基于深度学习的侧渠道分析代表了最强大的侧通道攻击方法之一。由于其在处理原始功能和对策方面的能力，它成为SCA社区的事实上的标准方法。最近的作品显着改善了来自各种观点的深度学习攻击，例如高参数调整，设计指南或自定义的neu-ral网络体系结构元素。仍然，对学习过程的核心 - 损失函数的核心已被不足。本文分析了现有损耗函数的局限性，然后提出了一种新型的侧道渠道分析优化损耗函数：焦距损耗比（FLR），以应对其他损失函数中观察到的识别缺陷。为了验证我们的设计，我们1）考虑了各种情况（数据集，泄漏模型，神经网络体系结构）和2）进行彻底的实验研究，2）与基于深度学习的侧渠道分析（“传统”的侧通道分析和侧通道分析的范围分析）进行比较。我们的结果表明，FLR损失在各种条件下都优于其他损失函数，而没有像最近的一些损失功能建议那样的计算开销。
清理房屋机制国家重点
环境科学研究所的农业系统建模和仿真助理教授，shahid beheshti大学邮政信箱19835-196 Daneshjoo Blvd，Shahryar SQ，Yemen St，也门SQ，Chamran Freeway环境科学研究所的农业系统建模和仿真助理教授，shahid beheshti大学邮政信箱19835-196 Daneshjoo Blvd，Shahryar SQ，Yemen St，也门SQ，Chamran Freeway环境科学研究所的农业系统建模和仿真助理教授，shahid beheshti大学邮政信箱19835-196 Daneshjoo Blvd，Shahryar SQ，Yemen St，也门SQ，Chamran Freeway
