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密集图像匹配算法概况
gtbi.net › 上传 › 2020/12 › 06-... PDF 2020 年 12 月 6 日 — 2020 年 12 月 6 日 算法在准确性和可靠性方面，欧洲空间数据 ... 数字机载摄像机系统（Cramer， 2010）由德国... 14页
具有空间一致性的 LiDAR 引导立体匹配...
a 武汉大学遥感信息工程学院，武汉 430079，中国 b 中山大学地理空间工程与科学学院，珠海 519082，中国 * 通讯作者。1 两位作者对本文贡献相同。电子邮件：zhangyj@whu.edu.cn (Y. Zhang)、zousiyuan3s@whu.edu.cn (S. Zou)、liuxy0319@whu.edu.cn (X. Liu)、huangx358@mail.sysu.edu.cn (X. Huang)、yi.wan@whu.edu.cn (Y. Wan)、yaoyongxiang@whu.edu.cn (Y. Yao)
将合适的项目与合适的资源匹配
汇总开发需求并收集数据。除了新产品开发，管理者还应考虑对开发资源的广泛需求，包括增长、降低成本、创新和维护（例如，应用工程和对现有设计的细微更改）。但是，该流程应排除某些类型的需求，例如支持工程的附带项目、紧急质量问题和业务开发。为了确保有足够的能力满足这些被排除的需求，公司应留出一定比例的资源，无论是兼职还是全职。管理者应定期评估所有被排除项目的必要性，并确保完成这些项目所需的资源不超过 20% 到 30%，特殊情况或特殊行业除外。
与流量匹配的语音培训的生成预训练
生成模型近年来因其在需要估算和采样数据分布以生成高保真综合数据的任务方面取得了巨大成功而引起了越来越多的关注。在语音，文本到语音综合和神经声码器中是生成模型的好例子。虽然生成模型已应用于语音中的不同应用，但没有直接模拟语音的通用生成模型。在这项工作中，我们通过显示单个预训练的属性模型来朝着这个方向迈出了一步，可以适应具有很强性能的不同下游任务。具体来说，我们预先训练了一个名为SpeechFlow的生成模型，该模型在60k小时的未转录语音和流量匹配和蒙版条件下进行了预先培训。实验结果表明，预先训练的生成模型可以通过特定于任务的数据进行微调，以匹配或超过有关语音增强，分离和合成的现有专家模型。我们的工作建议使用生成的预培训来构建语音生成任务的基础模型。可以在https://voicebox.metademolab.com/speechflow.html上找到音频样本。
学习与可区分的精确模板匹配...
抽象模板匹配是计算机视觉中的一项基本任务，已经研究了数十年。它在制造业中起着至关重要的作用，可以估算不同部分的姿势，从而促进了下游任务，例如机器人抓握。当模板和源图像具有不同的方式，混乱背景或弱纹理时，现有方法失败。他们也很少考虑通过同谱进行几何变换，即使对于平面工业部位，它们通常也存在。为了应对挑战，我们提出了一种基于可不同的粗到功能对应关系的准确模板匹配方法。我们使用边缘感知模块来克服蒙版模板和灰度图像之间的域间隙，从而允许匹配。使用基于变形金刚提供的新结构感知信息的粗略对应关系来估算初始翘曲。使用参考图和对齐图像获得了用于获得最终几何变换的子像素级对应关系，将此初始对齐传递给了重新构造网络。广泛的评估表明，我们的方法比最先进的方法和基准要好得多，即使在看不见的真实数据上，也提供了良好的概括能力和视觉上可行的结果。
将5G连接的车辆匹配到感知...
5G连接的自动驾驶汽车（CAVS）通过共享感应和驱动信息来帮助增强对车辆驾驶环境和合作的看法，这是一项有希望的技术，旨在避免事故并提高道路使用效率。骑士之间合作的关键问题是将通信车辆与摄像机，LIDAR等传感器捕获的车辆相匹配。不正确的车辆匹配可能会导致严重事故。虽然现在可以适用于自动驾驶汽车的厘米水平定位，但将连接的车辆匹配到感知的车辆（MCSV）仍然具有挑战性，并且很少研究。在本文中，我们有动力研究5G骑士的MCSV问题，提出和评估解决方案以弥合研究差距的解决方案。我们提出了MCSV问题，并提出了两种支持合作驾驶的MCSV方法。第一种方法是基于车辆注册号（VRN），它是识别车辆的独特之处，可以在MCSV的CAVS中共享。vrn在共享之前进行了悬浮，以保护隐私，并将与共享的车辆匹配相提并论。第二种MCSV方法基于车辆外部视图的视觉特征，该视觉特征与其他骑士共享，并将其与从视觉传感器获得以匹配感兴趣的车辆的骑士相比。开发了一个新的MCSV数据集来评估所提出方法的有效性。实验结果表明，两种方法都是可行且有用的，它们的假阳性速率非常低，这对于合作驾驶安全至关重要。
将人才与明天的工作相匹配：...
实施创新的工作匹配需要一种灵活的方法来满足各国公共就业服务的各种需求。六个国家级别的案例研究说明了如何具有不同水平的技术成熟度线束技术来应对其独特的工作匹配挑战的方式。这些案例研究强调了平衡创新技术与以人为中心的方法来建立有意义的联系，最小化偏见并确保文化相关性的重要性。加强公私合作对于将劳动力供应与需求保持一致并推动领域创新至关重要。采用标准技能框架为包容性劳动力市场见解提供了基础，并支持动态劳动力计划。将匹配的工作匹配视为一个相互联系的系统，可以在一个区域进行有针对性的改进以创造连锁反应，最终提高整体劳动力市场效率。通过这些策略，公共就业服务可以导航工作匹配的复杂性，并创造更敏捷和反应迅速的劳动力市场。
图生成的变分流匹配
我们将流匹配作为变异推理的公式，我们称为变异流匹配（VFM）。基于此公式，我们开发了Catflow，这是一种用于分类数据的流匹配方法。catflow易于实现，计算上有效，并且在图生成任务上取得了强大的结果。VFM中的关键观察是，我们可以根据后概率路径的变异近似来对流的矢量场进行参数化，这是轨迹的可能端点上的分布。我们表明，这种变分的解释既可以接受catflow目标，又将原始流量匹配目标作为特殊情况。我们还将VFM与基于分数的模型相关联，其中动力学是随机的而不是确定性的，并基于重新持续的VFM目标，在模型可能性上得出了绑定。我们在一个抽象的图生成任务和两个分子生成任务上评估catflow。在所有情况下，CATFLOW都超过或匹配当前最新的表现。