通过机载光学切片 (AOS, [1 – 10]),我们引入了一种宽合成孔径成像技术,该技术使用传统无人机对森林上方的图像进行采样。这些图像通过计算组合(注册到地面并取平均值)为积分图像,可抑制强遮挡并使隐藏目标可见。AOS 依赖于统计概率,即从多个角度看,森林地面上的某个点不会被植被遮挡,如 [2] 中的统计概率模型所解释的那样。可以进一步分析积分图像,以支持例如使用高级深度神经网络进行自动人员分类。在 [9] 中,我们已证明,在分类之前集成原始图像而不是合并原始图像的分类结果,在对空中热图像中部分遮挡的人进行分类时效果明显更佳(平均精度 92% vs. 25%)。在 [10] 中,我们展示了第一款基于 AOS 的全自动搜救无人机。与机载激光雷达 [11 – 14] 或合成孔径雷达 [15 – 18] 等替代方案相比,AOS 的主要优势在于,当部署在低成本片上系统计算机 (SoCC) 上进行遮挡消除时,其实时计算性能和高空间分辨率;它适用于其他波长,例如用于野生动物观察和搜救的远红外,或用于农业和林业应用的近红外。AOS 是被动的
审计长办公室密切关注 GSP,因为它在观察州经济。GSP 指标在该机构每次立法会议之前制作两年期收入估算 (BRE) 时发挥着重要作用。每个 BRE 都包括 GSP 所示的当前经济状况的详细概述,以及就业、个人收入、人口增长和其他州和国家统计数据。这些指标对于估计接下来两年的各种税收和非税收收入都很有用。在 BRE 发布之间,审计长办公室会在其关键经济指标网页上跟踪这些指标和其他指标,包括通货膨胀、消费者信心、销售税收和燃料价格。
10 概率推理 85 11 贝叶斯定理 86 12 第三单元:知识表示问题 88 13 不确定性下的行动 90 14 贝叶斯规则 94 15 贝叶斯网络 96 16 第四单元:学习形式 101 17 温斯顿学习计划 107 18 决策树 110 19 第五单元:表示和使用领域知识 111 20 Shell 113 21 知识获取 115
学生将能够:1.理解各种软件过程模型。2.了解软件需求和 SRS 文档的类型。3.了解不同的软件设计和架构风格。4.学习软件开发中使用的软件测试方法和指标。5.了解质量控制和风险管理。UNIT - I:软件工程简介:软件角色的演变、软件性质的变化、软件神话。过程的一般视图:软件工程 - 分层技术、过程框架、过程模式、过程评估。过程模型:瀑布模型、增量过程模型、进化过程模型、统一过程、敏捷和敏捷过程模型、极限编程、敏捷开发的其他过程模型和工具
4 1/ - / - 3(R18A0526)机器学习课程目标:1。获得有关为模式识别设定假设的理论知识2。将合适的机器学习技术应用于数据处理并从中获取知识3。评估算法的性能并为各种现实世界应用提供解决方案预期的结果:1。识别能够解决现实世界问题的机器学习技术的特征2。认识机器学习策略的特征3。将各种监督学习方法应用于适当的问题4。识别并整合多种技术以增强学习的性能5。创建用于处理未知模式的概率和无监督的学习模型6。分析数据的共发生,以找到有趣的频繁模式I单元I机器学习介绍,学习模型,几何模型,几何模型,概率模型,逻辑模型,分组和分级,设计学习系统,学习类型,学习,无监督,无人治疗,强化,强化,观点和问题。
管理是一种普遍现象。它是一个非常流行和广泛使用的术语。所有组织——商业、政治、文化或社会组织都参与管理,因为管理可以帮助和指导各种努力实现明确的目标。根据 Harold Koontz 的说法,“管理是一种通过正式组织的团体中的人来完成工作的艺术。它是一种创造环境的艺术,在这个环境中,人们可以发挥个人才能,并可以合作实现集体目标”。根据 FW Taylor 的说法,“管理是一种知道做什么、何时做并确保以最佳和最便宜的方式完成的艺术”。
突出显示。我们 R t Ad 突出显示。我们 R t Ad 然后阐明了 PEAS 技术面临的挑战 电力电子:历史记录,最新进展 阐明了 PEAS 技术面临的挑战 电力电子:历史记录,最新进展 当前面临的挑战。这些挑战包括:为智能建筑、智能工厂和智能基础设施供电,可再生能源集成和结构化微电网,电动汽车驱动和车辆电源系统,超快速和超高效充电器,家电 - “白色家电”,服务器和数据中心电源系统的无线电源传输,为物联网和无线传感器网络供电,存储和“电源转储”,以及 ATGC(所有与电网连接的事物),系统集成和动态控制。这 10 个领域为我们提出了需要克服的技术障碍,预期的进展将有助于确定电力电子的未来及其对整个电力和能源行业的影响。