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一个声学数据集，用于感知水下未爆炸的军械（UXO）
摘要 - 在20世纪，数百万吨的弹药被倾倒到全球的海洋中。经过数十年的衰减，这些未探索的军械（UXO）的问题开始变得显而易见。为了促进通过例如自主水下车辆，获取代表性数据至关重要。但是，到目前为止，此类数据尚未公开可用。在本文中，我们提出了一个多模式同步数据的数据集，用于uxo水下的声学和光学传感。使用ARIS 3000成像声纳，GoPro Hero 8和定制设计龙门起重机，我们在受控的环境中录制了近100个轨迹和74,000帧的3种不同类型的UXO。是原始和极性转换的声纳框架，带注释的相机框架，声纳和目标姿势，纹理3D模型，校准矩阵等。该数据集可在https：//zenodo.org/records/11068046上公开获得。可以在https://github.com/dfkiric/uxo-dataset2024上获得处理原始数据的代码。
一种结合 AI 和 SFM 算法的匹配移动方法，用于历史电影镜头
关键词：物体检测、神经网络、摄像机跟踪、摄影测量、文化遗产、度量质量评估 摘要：寻找适合摄影测量的材料是文化遗产记录的关键部分。摄影测量可用于生成经过度量认证的 3D 模型。当文化遗产丢失时，历史电影镜头档案中包含的材料对于记录特别有用。在本研究中，提出了一种创新的匹配移动方法，旨在利用人工智能和 SfM 算法来识别从电影镜头中提取的出现丢失古迹的帧，这些帧适合用摄影测量处理以进行 3D 重建。首先，通过训练物体检测神经网络对视频中的文化遗产进行识别和跟踪。然后，使用包含古迹的边界框的坐标自动提取检测到的帧。通过仅选择从同一场景的多个角度拍摄的照片并分析边界框位置随时间的变化来识别相机运动。需要进一步检查材料以仅选择序列并消除来自不同历史时期的单帧和图像。在此过程之后，仅自动选择正确的帧并用摄影测量法处理，并评估获得的 3D 模型的质量。本研究中实验的方法代表了文化遗产领域的一种强大工具，因为它可以自动选择适合摄影测量的材料。此外，它提供了可以扩展到其他领域的重要见解。
视频流的测试时间培训
先前的工作已建立了测试时间培训（TTT）作为一般框架，以进一步改善训练有素的模型。在对每个测试实例进行预测之前，模型首先是在同一实例上使用自我监督的任务（例如重建）进行训练。我们将TTT扩展到流设置，其中多个测试实例（我们的情况下的视频帧）以时间顺序到达。我们的扩展名是在线ttt：当前模型是从上一个模型初始化的，然后在当前框架和一个小框架上进行了训练。在线TTT在三个现实世界数据集上显着优于四个任务的固定模型基线。改进超过2.2×和1.5倍，例如全盘分段。令人惊讶的是，在线TTT还胜过其offline变体，该变体严格访问更多信息，对整个测试视频中的所有帧进行培训，而不管时间顺序如何。此发现，使用合成视频挑战了先前的工作中的挑战。我们将当地的概念形式化为在线优于offl ttt的优势，并通过消融和基于偏见 - 差异交易的理论分析其作用。
对未来框架合成的调查
未来框架合成（FFS）任务的目标是根据历史框架的顺序生成未来框架（Srivastava等，2015）或仅具有单个上下文框架（Xue等，2016），具有或没有其他控制信号。该FFS的学习目标也被认为是建立世界模型的关键（Ha＆Schmidhuber，2018； Hafner等，2023b）。ffs与低级计算机视觉处理技术密切相关，尤其是在近框架附近合成时（Liu等，2017； Wu等，2022b; Hu等，2023b）。但是，FFS通过隐式要求对场景动态和时间连贯性有更复杂的理解，与其他低级任务分歧，这通常是高级视觉任务的特征。挑战在于设计模型可以实现这种余额，使用中等数量的参数来最大程度地减少推理延迟和资源消耗，从而使FFS适用于现实世界中的应用程序。FFS的这种独特位置表明了其在计算机视觉中低水平感知与预测与高级理解和发电之间差距之间的差距中不可或缺的作用。
BIM第五学期教学大纲2024.pdf-管理学院
单元4。知识表示14 LHS。Definition and importance of Knowledge, Issues in Knowledge Representation, Knowledge Representation Systems, Properties of Knowledge Representation Systems, Types of Knowledge Representation Systems: Semantic Nets, Frames, Conceptual Dependencies, Scripts, Rule Based Systems(Production System), Propositional Logic, Predicate Logic, Propositional Logic(PL): Syntax, Semantics, Formal logic-connectives, truth tables, tautology, validity, well-formed-formula,使用分辨率，向后链式和前进的推理，谓词逻辑：FOPL，语法，语义，语义，定量，与FOPL的推断：通过转换为PL（存在和普遍实例化），统一和提升，使用分辨率，使用不确定的知识来处理不确定的知识，辐射变量，先前和后网络，使用完整的范围，使用完整的范围，bayes bay obles，bayes bay obles，bays bay obles，bayes bay obles，bayes obles of bay bay bays bay bay bay'模糊逻辑：模糊集，模糊集中的会员资格，模糊规则基础系统。
共聚焦定量图像细胞仪
a：细胞培养的明胶纤维底物（用于心肌评估的Genocell®板，日本羊毛Co. A：在细胞培养的明胶纤维底物上培养的IPSC衍生的心肌细胞（Genocell®心肌评估板）明亮的场图像（左），用钙敏感的荧光染料（右）染色。b：钙信号波形因心肌搏动（上图）周期性地流动。以每秒100帧的速度高速成像允许以功率采样频率捕获波形的快速升高部分。以每秒100帧的速度高速成像允许以功率采样频率捕获波形的快速升高部分。
基于事件的图像去模糊粗到精融合网络
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法，涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同，事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响，从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中，我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比，我们的方法结合了事件数据，从单个帧生成多个粗帧，然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块（EIFB）来粗融合事件和图像，在不同的时间点生成粗帧。此外，我们提出了一个双向帧融合块（BFFB）来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明，我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。
人工智能中的变电站控制 - ijrpr
结构和定义 知识型系统的一种形式是专家系统。专家系统没有标准定义，但可以抓住这种解决问题方法的精神，“专家系统以机器可执行的形式捕获人类专家在特定领域的知识。它利用这些知识提供与人类专家相当的决策支持，并能够证明其推理的合理性。它将推理机制与领域特定知识分开，并使用一个或多个知识结构（如生成规则、框架、框架和规则的组合、语义网络和对象）来表示这些知识”图 1 说明了各部分的分离，其中领域知识被显示为明确的，并且与程序中的其他知识分开。