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![arxiv：2003.07289v6 [CS.CV] 2025年1月19日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\27dd3a84356cb21c518092d2b6807858fc701105.webp)
arxiv：2003.07289v6 [CS.CV] 2025年1月19日
最近的基于学习的方法在单拍摄像机本地化领域取得了令人印象深刻的结果。，如何最好地融合多种方式（例如，图像和深度）以及处理降级或缺失的输入的方法较少。特别是我们注意到，先前的深融合方法的性能并不比采用单个模式的模型要好得多。我们猜想这是因为通过求和或串联采用了幼稚的方法，这些方法没有考虑到每种模态的不同强度。为此，我们提出了一个称为VM-loc的端到端框架，将不同的传感器输入融合到一个由基于注意力的融合的各种杂货店（POE）中，将不同的传感器输入融合到一个共同的潜在空间中。与以前的多模式变分作品直接适应了香草变分的自动编码器的目标函数，我们展示了如何通过基于重要性权重的无偏见的ob效函数来准确估算摄像机局部ization。我们的模型在RGB-D数据集上进行了广泛的评估，结果证明了我们的模型的功效。源代码可在https://github.com/kaichen-z/vmloc上获得。
仅 59% 的资产管理者在分销工作中使用人工智能处理数据
2024 年 5 月 31 日，马萨诸塞州尼德姆——资产管理行业中有很多关于部署人工智能 (AI) 来优化投资产品向财务顾问的销售和营销的讨论，但现实与公司的愿望相去甚远。根据资产管理数据和研究提供商 FUSE Research Network 与销售和营销支持行业组织 SME Forum 合作对资产管理者进行的一项调查，只有 59% 的资产管理者在其任何与中介分销相关的数据计划中使用人工智能，而那些使用人工智能的人将这些努力描述为适度的。大多数资产管理者不会在与分销数据相关的功能中使用人工智能（包括机器学习、生成式人工智能和其他实例）。最常见的用途是预测分析、潜在客户生成、顾问细分以及将产品机会与潜在客户匹配。当管理者确实在这些功能中使用人工智能时，他们绝大多数估计他们使用了“一些”人工智能。只有 11% 的公司将他们在任何分销数据工作中的人工智能使用描述为“适度”或“大量”。
XC系列3轮电动叉车带有锂电器
Dual AC drive motors High-power AC oil pump motor Silent gear pump Multi-function color screen instrument cluster Large integral rubber pedal pad Stamped iron hood, stamped iron side plates Stamped stainless steel boarding step Handbrake with a touch-proof mechanism Turning deceleration function Cloud smart module Fork descending buffering SPE power selection Mileage display, operating time display Integrated fuse box DC-DC converter Doublet multiway valve紧急闭合开关逆转蜂鸣器牵引力销钉负载传感转向系统标准双工桅杆，叉子，叉子托架和负载靠背lithium lithium lithium lithium lithium lithium with带有低温电动加热系统带有触摸机制的燃气弹簧带触摸机制的LED组合大灯，LED组合组合组合三色尾灯尾灯充电Muzzles Muzzles Muzzles Muksess
50020468C D250SE-SMARTPASS 120S，手册，打印文件_001.indd
恭喜您购买了新的 CTEK 充电器，该充电器可提供专业的电池护理。此充电器是 CTEK SWEDEN AB 的一系列专业充电器之一，代表了电池充电领域的最新技术。使用 CTEK D250SE 和 SMARTPASS 120S，您可以确保从双电池系统获得最大性能。安全加州 65 号提案警告：本产品含有加利福尼亚州已知的可导致癌症或生殖毒性的化学物质。• D250SE 和 SMARTPASS 120S 专为 12V 铅酸和 LFP 电池开发。请勿将本装置用于任何其他类型的电池。• 连接和断开电池时请戴上护目镜。• 电池酸液具有腐蚀性。如果酸液溅到皮肤或眼睛里，请立即用大量水冲洗。寻求医疗帮助。• 切勿使用电缆已损坏的充电器。检查电缆是否被热表面、锋利边缘或任何其他方式损坏。• 铅酸电池充电时会产生爆炸性气体。避免电池附近产生火花。在通风良好的地方使用。• 切勿将充电器放在电池上方，充电时避免覆盖充电器。• 安装前断开电池接线柱。• D250SE 和 SMARTPASS 120S 并非无火花。• 安装必须包括符合“电缆和保险丝建议”表中建议的保险丝。
长距离传感器网络的状态估计融合...
摘要 — 在长距离传感器网络中，远程传感器被部署以覆盖大片地理区域，例如大陆或整个地球。相关应用包括军事监视、空中交通管制、温室气体排放监测和全球网络攻击检测等。在这项工作中，我们考虑使用长距离传感器网络进行目标监视和跟踪，其中状态和协方差估计从传感器发送到融合中心，该中心生成融合状态估计。通过海底光纤和卫星链路进行的长距离通信容易出现长延迟和/或高丢失率，从而导致消息丢失或无序。这反过来可能会严重降低融合性能：融合较少的状态估计可能会损害融合状态的准确性，而等待所有估计到达可能会损害其及时性。我们提出了一种在线选择性线性融合方法，根据待处理数据的预计信息贡献来融合状态估计。我们的方案使用预测和回溯技术，使融合中心能够随机决定何时融合估计值，从而实现融合状态的准确性和及时性之间的平衡。目标跟踪应用的模拟结果表明，我们的方案在可变的通信延迟和丢失条件下可以产生准确且及时的融合估计值。
Pro的多模式对比度学习
蛋白质通常表示为1D序列和2D/3D结构的多模式数据，为机器学习和计算生物学社区提供了一个激励示例，以推进多模式表示学习。蛋白质语言模型对结构的序列和几何深度学习学习了下游任务的出色单模式表示。因此，希望融合单模模型以更好地表示学习。，但仍然是一个公开的问题，即如何将它们有效地融合到多模式表示学习中，尤其是在适度的计算成本却具有显着的下游性能增益。要回答这个问题，我们建议利用单独验证的单模式模型，将它们集成到并行连接中，并在多模式的共同学习的框架下端到端端到端终极地预处理它们。技术挑战是在解决各种方式的异质性，尤其是各种语义鲁棒性的异质性的同时，构建内部和模式间对比的观点。我们通过对蛋白质同源性的领域知识来解决挑战，以告知积极观点的设计，特别是家庭的蛋白质分类（基于序列中的相似性）和超家族（基于结构的相似性）。我们还评估了与其他积极观点（例如身份和种植）相比，与其他积极观点相比，我们还评估了这种观点的使用。关于酶分类和蛋白函数预测基准的广泛实验证明了域信息构造构建和组合在多模式对比度学习中的潜力。
由 SBIR 支持的公司开发出一种新型火箭推进系统......
该技术背后的理念很简单：通过在固体火箭发动机现有的燃料基础上引入液体单推进剂，可以控制火箭的功率和推力角度，使其更加灵活和可控。Exquadrum 创始人 Kevin Mahaffy 表示，如果将目前的固体火箭发动机技术想象成烟花火箭，点燃引信后就可以逃跑，那么单推进剂系统就像在烟花上加了一个操纵杆，这样你就可以控制烟花的飞行位置和速度。