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swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
AKB-48：现实世界中阐明的对象知识库
人类的生命中有铰接的物体。对清晰的物体的综合理解，即外观，结构，物理特性和语义，将使许多研究社区受益。作为当前的符号对象理解解决方案通常是基于具有无物理属性的CAD模型的合成对象数据集，从而阻止了在视觉和机器人任务中的实现对现实世界应用的满足概括。为了弥合差距，我们提出了AKB-48：一个大规模的对象k nowledge b ase，由48个猫咪的2,037个现实世界3D 3D铰接式对象模型组成。每个对象由知识图Artikg描述。为了构建AKB-48，我们提出了快速的发音知识建模（FARM）管道，可以在10-15分钟内满足铰接对象的Artikg，并在很大程度上降低了Real
印度知识系统和心理健康应用
●UGC-JRF/NET/GATE入口测试候选者有资格在带有奖学金类别的常规MTECH（R）下。●在著名的研发组织中拥有2年或以上工作经验的候选人，可靠的研究记录以及申请兼职MTECH（R）在兼职MTECH（无奖学金）类别中都有资格。●没有参加考试资格（例如UGC-JRF/Net/Gate）的候选人在常规MTECH（R）下符合自我赞助（无奖学金）类别的条件。●在IIT-Mandi办公室的一个项目中担任常规项目助理/项目助理的候选人六个月以上，并且在项目工作人员类别（由项目的奖学金中）符合MTECH（R）的支持。
通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。
超出概率：结构化共鸣和知识的未来
每一个伟大的范式转变都来自有人质疑自己时间的随机性。伽利略在天上看到了秩序，当时其他人看到天体混乱。爱因斯坦看到了时空的结构，当时其他人看到了分开的力。gödel看到逻辑本身的不完整，当他人认为自己已经建立了密封系统。现在，代码（动态紧急系统的手学）是下一个不可避免的转移的出现 - 避免这种概率不是基本的，而是不完整的共振检测遗迹。
yr6活物及其栖息地知识组织者
关键知识我们将在此主题期间学习：●可以将生物（包括植物，动物和微生物）分类。●将动物分为两组，脊椎动物和无脊椎动物。●将脊椎动物和无脊椎动物分为较小的组。例如，脊椎动物分为鱼类，两栖动物，爬行动物，鸟类和哺乳动物。一些无脊椎动物组包括昆虫，蜘蛛（蜘蛛），甲壳类动物和软体动物。●可以将植物分为苔藓，蕨类植物，针叶树（所有非开花）和开花植物。●微生物可以分为包括细菌和真菌在内的组（注意，科学家通常不考虑病毒为生物，因此不包括在此类别中）。●Carl Linnaeus以分类学的工作，识别，命名和分类生物的科学而闻名。
08 年级 - 知识包 PDF
西奥多·罗斯福 (1858-1919) 于 1901 年至 1909 年担任美国第 26 任总统。他是社会活动主义、进步政治改革和环境保护的早期支持者。与罗斯福同属一个圈子的美国历史学家亨利·亚当斯 (Henry Adams) 这样描述这位前总统：“罗斯福比任何其他人都更纯粹。”以下摘录来自罗斯福卸任一年后在法国发表的一篇题为“共和国公民身份”的长篇演讲。该摘录被称为“竞技场中的人”演讲，因为深度参与需要勇气、技能或毅力的情况的人（而不是坐在场边观看的人）有时被称为“竞技场中的人”。阅读时，记下摘录的措辞和结构对其含义的影响。
植物的桉树 - 粮农组织知识存储库
由安德烈·梅特罗（AndréMétro）撰写并于1955年出版的第一版《种植的桉树》（Eucalypts）在过去的二十年中一直在许多国家 /地区使用。在那个时期，在建立和种植技术领域都有重大发展。种植园报告的面积增加了五倍，现在至少达到了至少400万公顷，分布在澳大利亚和东印度属的自然分布区域以外的90个国家 /地区。桉树对开发世界的重要性越来越重要，其中八十个国家报告了他们对该属的兴趣。他们有很多用途，用于锯木。牙髓，木材基面板，杆和柱子以及环境和便利设施的种植。他们在生产可再生的燃木资源中起着特别重要的作用，它们为特定的重力和体积生产提供了极好的结合。一种或其他一种桉树对从半渗透到冷气或高山的广泛气候的适应性是它们作为Exotics取得显着成功的原因之一。
使用深度学习的知识实体感知模型
抽象课程推荐系统可以通过利用用户交互数据来帮助学生识别合适或有吸引力的课程，这显示了用户和课程之间以前的参与。但是，现有课程推荐系统的普遍问题是它们倾向于优先考虑准确性而不是解释性。这些复杂模型的“黑框”性质提出了一个挑战：准确表征和建模用户的偏好，同时还提供明确的，具有预性和可解释的用户配置文件。为了解决这种限制，我们为课程推荐提出了一个新颖的知识实体感知模型，该模型称为KEAM，该模型基于知识图的详细信息支持明确的用户个人资料生成，以增强学生对建议背后的理由的理解。具体来说，我们利用知识图中编码的信息，通过更换隐藏单元来使用神经网络之间建立单位之间的连接。接下来，对模型进行了培训，可以捕获学生的偏好并创建用户配置文件，以提供可解释的建议。在两个现实世界的在线数据集上进行了全面的实验，以评估所提出的模型的有效性和解释。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。