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使用运动匹配实现直观的无人机控制...
方法 本研究调查了与传统操纵杆控制器相比，基于无人机自身运动来操纵无人机运动的运动控制器的有效性。我们设计并开发了运动匹配控制器和无人机，用于实验评估。在实验中，参与者使用开发的运动和操纵杆控制器执行在给定路线上操纵无人机从原点到目的地的任务。
双眼立体>的SGM算法介绍
•对两个图像中的相应像素的搜索如果进行了校准，则两个图像的搜索变得容易一些 - 这意味着，如果两个图像中的同一行中存在一对相应的像素。您从我的讲座24中知道，对于任何给定的像素（i，j）∈I，在另一个图像中必须在另一个图像中对其相应的像素进行搜索。，正如我在第24堂课中所解释的那样，
基于强化学习
摘要：乘车共享中的核心问题是设计合理的算法以匹配驱动程序和Pasengers。受到各种约束的影响，例如在现实世界中的天气，流量和供应按需动态，需要优化多个目标，例如总平台收入和乘客等待时间。由于其在约束和优化目标方面的复杂性，乘车共同的匹配问题成为移动运输领域的核心问题。但是，现有的研究缺乏对驾驶员收入公平性的探索，并且某些算法实际上不适用于工业环境。为了解决这些缺点，我们开发了一种面向公平的动态匹配算法，用于乘车共享，有效地优化了驾驶员之间的总体平台效率（预期的总驾驶员收入）和收入公平（驱动程序之间加权摊销公平信息的熵）。首先，我们在场景设置中引入了匹配结果对随后匹配的时间依赖性，并使用了强化学习来预测这些时间依赖性，克服了仅依赖历史数据和当前情况下订单分配的传统匹配算法的限制。然后，我们实施了一系列优化解决方案，包括引入时间窗口匹配模型，修剪操作和度量表示调整，以增强算法的适应性和大型数据集的可伸缩性。这些解决方案还确保该算法的效率。最后，在实际数据集上进行的实验表明，基于强化学习的公平性算法分别在公平，平台效用和匹配效率方面，比传统算法相比，改善了81.4％，28.5％和79.7％。
l---------用于频率匹配应用的单晶
当今IT环境的典型数据处理，检索和转移[1]促使新一代研究人员寻求具有增强光子应用功能的创新材料。非线性光学（NLO）是这些短语所指的主题。当功能强大的电磁场与材料相互作用时，它会产生与原始场相同的相位，频率和振幅不同的新字段[2]。这种现象正在集中非线性光学元件。某些材料暴露在光线时会发生变化，并取决于方向，温度，光波长等因素。应用程序，例如数据处理，光子学，THZ生成，激光放大器等应用程序[3,4]现在很大程度上依赖于这些材料。研究人员正在逐步专注于寻找新型的NLO材料，以满足对此类物质的不断增长的需求。基于其组成的非线性光学材料有三种类型：有机，无机和半有机物[5]。无机材料具有良好的机械和热稳定性，但非线性值较低[6]，而有机材料具有有效的非线性特性，但具有明显的机械和热不稳定性。化学工程方法可用于改变有机非线性材料的特征，以满足各种业务的不断发展的需求[7]。响应增强性能的需求，出现了新的材料，称为半有机NLO材料。除了出色的机械和热稳定性外，它们还包括显着的非线性。各向异性材料是晶体固体，表现出对其特征的定向依赖性。对于NLO行为，有必要在必须是非中心对称的空间群中结晶的非线性材料。
schroder匹配加上–BESPOKE Investment Fund 11
＃1与E/S特征保持一致，包括用于获得环境或社会特征的基金资产的最小比例，该特征等于60％。该基金承诺要比JPM GBI-EM多元化指数保持更高的总体可持续性评分，因此，由Schroders专有的可持续性工具评分的基金投资在＃1中列出的最低比例包括在基础上列出的最低比例之内，因为它们会为基金的可持续性得分做出贡献（该个人投资是否具有积极的分数还是负面评分）。规定的最低比例适用于正常市场条件。＃1中所述的实际比例有望更高。此外，Schroders的信用风险团队还审查了新的交易对手，并且对新交易对手的批准是基于对可用信息的各种信息来源的整体审查，包括但不限于管理质量，所有权结构，位置，位置，监管，监管，监管和社会环境，每个交易对手都对当地的银行业务范围及其本地型号及其开发程度。正在进行的监控是通过Schroders的专有工具进行的，该工具支持对交易对手对环境，社会和治理趋势和挑战的管理。Schroders专有工具中交易对手概况的任何重大恶化都将导致Schroders的信用风险团队进一步分析和潜在排除。
使用FRCT算法的DNA序列匹配的模式匹配
文章信息ABS道DNA序列在数十亿个核苷酸范围内的大小有所不同。模式匹配对于识别基因的功能和结构行为时的计算机字段中的信息处理非常重要。在这项拟议的研究中，已经针对大型DNA序列进行了序列的模式匹配。使用快速可靠的笛卡尔树算法（FRCT）有效地执行了模式匹配，该算法是编码模式并增强了变化模式，从而减少了计算时间并确保高可靠性。与在合适的大型DNA序列数据集上执行的各种现有策略相比，所提出的算法在执行时间方面显示出更好的模式匹配。关键字：DNA序列，图案匹配，笛卡尔树
具有通用阻抗匹配和转换光学的完美波导耦合器
摘要：有效的能量转移对于电磁通信至关重要。因此，生产一个实现宽带的波导耦合器，非反射传输是一项艰巨的任务。随着基于硅的集成光子电路的发展，芯片耦合变得越来越重要。尽管已经开发出各种用于芯片耦合的辅助器，但它们通常具有限制，例如长耦合长度，低耦合效率和狭窄的带宽。这是由于无法消除两个波导之间的反射。在这里，我们介绍了一种使用通用阻抗匹配理论和转换光学的方法，以消除两个波导之间的反射。使用此方法的耦合器称为通用阻抗匹配的耦合器，具有最短的次波长耦合长度，99.9％的耦合效率和宽带宽度。
用于学习基于能量的隐变量模型的双层分数匹配
分数匹配 (SM) [ 24 ] 通过避免计算配分函数，为学习基于能量的模型 (EBM) 提供了一种引人注目的方法。然而，除了一些特殊情况外，学习基于能量的潜变量模型 (EBLVM) 仍然有很大空间。本文提出了一种双层分数匹配 (BiSM) 方法，通过将 SM 重新表述为双层优化问题来学习具有一般结构的 EBLVM。较高级别引入潜变量的变分后验并优化修改的 SM 目标，较低级别优化变分后验以拟合真实后验。为了有效地解决 BiSM，我们开发了一种带有梯度展开的随机优化算法。从理论上讲，我们分析了 BiSM 的一致性和随机算法的收敛性。从实证上，我们展示了 BiSM 在高斯限制玻尔兹曼机和由深度卷积神经网络参数化的高度非结构化 EBLVM 中的前景。当适用时，BiSM 与广泛采用的对比散度和 SM 方法相当；并且可以学习具有难以处理的后验的复杂 EBLVM 来生成自然图像。
用于深度立体匹配的自适应单峰成本体积滤波
最先进的基于深度学习的立体匹配方法将视差估计视为一个回归问题，其中损失函数直接定义在真实视差及其估计视差上。然而，视差只是由成本量建模的匹配过程的副产品，而间接学习由视差回归驱动的成本量容易出现过度拟合，因为成本量受到约束。在本文中，我们提出直接向成本量添加约束，方法是用在真实视差处达到峰值的单峰分布过滤成本量。此外，估计每个像素的单峰分布的方差，以明确模拟不同环境下的匹配不确定性。所提出的架构在 Scene Flow 和两个 KITTI 立体基准上实现了最先进的性能。具体来说，我们的方法在 KITTI 2012 评估中排名第一，在 KITTI 2015 评估中排名第四（记录于 2019.8.20）。AcfNet 的代码可以在以下位置找到：https://github.com/youmi-zym/AcfNet。