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通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
SFOD：脉冲融合物体探测器 - CVF 开放存取
事件相机具有高时间分辨率、高动态范围、低功耗和高像素带宽等特点，为特殊环境中的物体检测提供了独特的功能。尽管有这些优势，事件数据固有的稀疏性和异步性对现有的物体检测算法提出了挑战。脉冲神经网络 (SNN) 受到人脑编码和处理信息方式的启发，为这些困难提供了潜在的解决方案。然而，在当前的实现中，它们在使用事件相机进行物体检测方面的性能受到限制。在本文中，我们提出了脉冲融合物体检测器 (SFOD)，一种基于 SNN 的简单有效的物体检测方法。具体而言，我们设计了一个脉冲融合模块，首次实现了应用于事件相机的 SNN 中不同尺度特征图的融合。此外，通过整合我们在 NCAR 数据集上对主干网络进行预训练期间进行的分析和实验，我们深入研究了脉冲解码策略和损失函数对模型性能的影响。从而，我们建立了基于 SNN 的当前最佳分类结果，在 NCAR 数据集上实现了 93.7% 的准确率。在 GEN1 检测数据集上的实验结果表明，SFOD 实现了 32.1% 的当前最佳 mAP，优于现有的基于 SNN 的方法。我们的研究不仅强调了 SNN 在事件摄像机物体检测中的潜力，而且推动了 SNN 的发展。代码可在 https://github.com/yimeng-fan/SFOD 获得。
FusionHub用户手册和安装指南
1。目的4 2。FusionHub许可证4 2.1。FusionHub许可证第4 2.2。FusionHub许可证续订11 3。FusionHub下载12 4。FusionHub部署13 4.1。VMware ESXI服务器13 4.2。 VMware工作站43 4.3。 VMware Player 53 4.4。 Oracle VirtualBox 63 4.5。 Citrix Xenserver 70 4.6。 Microsoft Hyper-V 79 4.7。 Amazon Web Services 87 4.8。 Microsoft Azure 95 4.9。 Google Cloud Platform 99 4.10。 uvtr 101 5。 FusionHub接口配置105 5.1。 连接到FusionHub的Web Admin接口105 5.2。 使用设置向导106 6. 配置 网络114 6.1。 LAN 114 6.2。 WAN 115 7。 高级118 7.1。 VRF 118 7.2。 SpeedFusion VPN 119 7.2.1。 背景119 7.2.2。 示例一个120 7.2.3。 示例两个143 7.2.4。 示例三146 7.3。 IPSEC VPN 149 7.4。 GRE隧道153 7.5。 OpenVPN 154 7.6。 端口转发155VMware ESXI服务器13 4.2。VMware工作站43 4.3。VMware Player 53 4.4。Oracle VirtualBox 63 4.5。Citrix Xenserver 70 4.6。Microsoft Hyper-V 79 4.7。Amazon Web Services 87 4.8。Microsoft Azure 95 4.9。Google Cloud Platform 99 4.10。uvtr 101 5。FusionHub接口配置105 5.1。连接到FusionHub的Web Admin接口105 5.2。使用设置向导106 6.网络114 6.1。LAN 114 6.2。WAN 115 7。高级118 7.1。VRF 118 7.2。SpeedFusion VPN 119 7.2.1。背景119 7.2.2。示例一个120 7.2.3。示例两个143 7.2.4。示例三146 7.3。IPSEC VPN 149 7.4。 GRE隧道153 7.5。 OpenVPN 154 7.6。 端口转发155IPSEC VPN 149 7.4。GRE隧道153 7.5。OpenVPN 154 7.6。端口转发155
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。
网络殖民：人工智能与独裁政权的危险融合
虽然人工智能 (AI) 基础设施的进步和发展通常被称赞为具有开启一个充满积极网络能力的美丽新世界的潜力，但目前这种潜力背后却隐藏着一个明显更黑暗的秘密。像中国这样的国家积极向全球推销先进人工智能技术的转让，特别是向中东和北非、撒哈拉以南非洲和拉丁美洲的盟友。中国不仅参与全球经济或发展发展中国家的网络基础设施，而且还分享其审查、虚假信息和舆论塑造技术，这些技术可能成为未来政权保护的手段，并可能破坏基层民主活动。中国并不认为网络力量是通往开放和信息交流新时代的大门，而是将网络的真正力量视为传统上维护国家安全和国内政治利益的工具。更令人印象深刻的是，大多数研究表明，到 2030 年，中国应该首先赶上美国，然后超越美国成为人工智能全球领导者。这是否预示着人工智能从网络和平建设者转变为事实上的网络殖民者的范式转变？
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
3D多帧融合视频稳定
在本文中，我们提出了RSTAB，这是视频稳定框架的新型框架，该框架通过音量渲染整合了3D多帧融合。与传统方法背道而驰，我们引入了一个3D多框架透视图，以进行稳定的图像，从而解决了全框架生成的挑战，同时保存结构。我们的RSTAB框架的核心在于S Tabilized R Endering（SR），该卷渲染模块，在3D空间中融合了多帧信息。具体来说，SR涉及通过投影从多个帧中旋转的特征和颜色，将它们融合到描述符中以呈现稳定的图像。然而，扭曲的信息的精度取决于降低的准确性，这是受染色体区域显着影响的因素。为了响应，我们介绍了a daptive r ay r ange（arr）模块以整合深度先验，并自适应地定义了投影过程的采样范围。在方面上，我们提出了以光流的光流限制的限制，以进行精确的颜色，以实现精确的颜色。多亏了这三个模块，我们的rstab示例表现出了卓越的性能，与以前的视野（FOV），图像质量和视频稳定性相比，各种数据集的稳定器相比。
Joseph Adrian L Buensalido等。 ROS1CD74-ROS1融合76％重排和 Stanwell Power Station 您的乳腺癌诊断和治疗 Genelec是新芬兰Arthouse Cinema 的核心 细分报告 农业有益管理实践计划应用程序 税收策略声明和政策 l'épiderme 互联网媒体和服务标准 ESG经济学家
在生病的过程中，她经常患有阻塞性肺炎（请参阅2025年1月23日CXR图6），并接受了抗菌/抗真菌药物治疗，发烧，麻烦的止血性。她的WBC有时还需要较低，需要filgrastim，低血红蛋白需要促红细胞生成素，有时需要输血，以及与劳拉替尼相关的牛皮癣 - 形成皮疹2级（症状；在lorllatinib恢复时延迟并重新恢复该药物时，可以进行症状治疗；在lorllatinib时进行了解决）。
主题：关于阶梯融合能厂的演示和更广泛部门对林肯郡的重要性
1。背景步骤程序旨在成为2040年代运行时世界上第一个原型融合能厂。融合是两个轻度原子核组合并释放大量能量的过程。这种融合过程是为星星提供动力并产生比燃烧化石燃料更多的能量。我们可以使用非常强大的磁场复制此过程，但是在地球上，我们还必须将这两个颗粒加热到比太阳核心高十倍的温度。这会导致氦气的产生（惰性气体），并形成一个称为中子的非常高的能量粒子，最终可以利用该中子来产生电力。在过去的几十年中，出现了许多令人难以置信的科学工作，以克服使融合能源的重大技术挑战从牛津郡的库勒姆融合能源中心出现。但是，该程序现在正在进入一个令人兴奋的操作原型工厂的新阶段。这项技术具有为子孙后代提供安全，可持续，低碳能源的巨大潜力。融合能量产生在本质上与核电产生中使用的裂变过程非常不同，并且本质上是安全的。与裂变不同，融合过程并未直接产生任何长期寿命的放射性核废料，尽管Tokamak周围的材料可能会被放射性激活，但创新仍在开发具有耐药性的技术和材料。它将由英国原子能局（UKAEA）的全资子公司Ukifs提供。传统核裂变厂之间的风险和这种融合技术之间的风险是通过以下事实认可的：步骤的关键监管机构是环境局和健康与安全执行官，与调节裂变厂的核监管办公室相比。原型“步骤”工厂将位于诺丁汉郡的西伯顿，靠近盖恩斯伯勒附近的林肯郡边界，旨在证明从融合中产生净能量的能力。330公顷的西伯顿（West Burton）现场，目前是西伯顿（West Burton）的煤炭发电站，被选为2022年10月的Step的位置。西伯顿校园将与Ukaea技能中心和一个商业校园一起容纳步骤设施。在2024年至2032年之间，阶梯设施的设计正在通过详细的工程设计进一步开发，同时，将寻求计划构建电厂的许可。的目的是在2032年之前建立完全进化的设计和批准，以使建筑能够开始。到2040年，将使世界上第一个原型融合能源植物成为佣金，并展示融合能源商业化的途径。UKAEA的最终任务是领导可持续融合能源的交付并最大程度地发挥科学和经济利益。虽然步骤是
合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。