XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于颜色对象的设计和实现
本评论深入研究了智能颜色分类机的世界。我们剖析了利用Arduino Nano微控制器的处理能力，TCS3200传感器的颜色辨别力，伺服电动机的敏捷性以及输送机带的效率。分析不仅仅是硬件，还探讨了在实现完美的分类中的机器人技术，计算机视觉和逆运动学的引人入胜的相互作用。此外，它研究了物联网（IoT）的整合，以将这些机器编织到连接且聪明的结构中。挑战诸如计算密集的任务，细致的传感器校准，气质照明条件和强大的网络安全性都不会避开。本文通过强调这些系统跨行业的变革潜力，为在这个动态领域的未来进步奠定了路线图。
对3D对象表示和识别的评论
基于模型的对象识别系统从世界的图像中找到了现实世界中的对象，使用对象模型[Jain et ai。，1995]。对象识别过程是计算机视觉中最困难的问题之一。人类毫不费力，瞬间地执行对象识别，但是对机器实施的此任务的算法描述非常困难。自从我们的人生涉及3D空间以来，重要的是要有一个能够识别3D对象的系统。但是，与“ Flat” 20识别系统相比，开发3D对象识别系统要困难得多。Bliker＆Hartmann [Bliker and Hartmann，1996]强调了3个原因，指的是此问题。首先，3D场景的处理允许在太空中的物体方向进行其他自由度。第二个对象可以部分遮挡，第三个对象，从任何给定的角度都可以看到对象的一侧，有时不足
显着对象检测：迷你评论
显着对象检测（SOD）旨在识别引起人类注意力的图像中最重要的区域。这些地区通常包括汽车，狗和人等物体。在图1中，在视觉上表示显着的对象检测后的输入和输出图像。它旨在模仿人类的关注，以关注现场的引人注目。识别图像中的显着区域可以促进后续的高级视觉任务，提高效率和资源管理并提高绩效（Gupta等，2020）。因此，SOD可以帮助过滤不相关的背景，并且草皮在计算机视觉应用中起着重要的预处理作用，为这些应用提供了重要的基本处理，例如细分（Donoser等，2009; Qin等，2014; noh et al。 Borji和Itti，2019年； Akila等人，2021年，2021年；现有的SOD方法可以大致分为两个类：1）常规方法； 2）基于深度学习的方法，如图2所示。传统方法利用低级特征和一些启发式方法来检测包含基于局部对比的基于扩散的贝叶斯方法，先验和经典监督的显着对象。此外，基于深度学习的方法可以帮助提取全面的深层语义特征以提高性能。可以进一步分类为完全监督的学习（Wang等，2015a; Lee等，2016a; Kim and Pavlovic，2016; He et al。，2017a; Hou等，2017; Shelhamer等，2017; Shelhamer et al。，2017; Su等，2019; Su等人，2019年）和弱监督的学习（Zhao Al Al Al Al Al。 Al。，2018年，2018年； Zhang等人，2020a；本文将根据两个
NICOL机器人的对象检测和分割
本报告在德国汉堡大学的知识技术研究小组中介绍了我的四个月实习。这项实习的目标是在与Nicol机器人的对象检测领域中找到一个研究主题，并在此主题上工作。实习涉及使用ROS和凉亭在模拟环境中的开发和测试，在Nicol机器人上实施3D摄像机以及对象探测器的研究。此多学科实习包括研究小组中的模拟，材料集成，项目手势和协作。最后，他为改善我对英语的掌握，演讲技巧以及为我提供了出色的跨文化经验做出了贡献。
12IT302CV 面向对象分析与设计
A 主题：面向对象分析与设计 分支：CSE 师资：博士，教授（CSE）12IT302CV 面向对象分析与设计 教学：每周 4 节课 学分：4 学期分数：25 期末考试：75 分 期末考试时长：3 小时 第一单元 UML 简介 – CO1：建模的重要性 – CO1、建模原则 – CO1、面向对象建模 – CO1、UML 的概念模型 – CO1、架构 – CO1、软件开发生命周期 – CO1。第二单元基本结构建模 - CO2：类 – CO2、关系 – CO2、常见机制 – CO2 和图表 – CO2。高级结构建模 – CO2：高级类 – CO2、高级关系 CO2、接口、类型和角色 – CO2、包 – CO2。第三单元类图和对象图 – CO1 & CO2：术语 – CO1 & CO2、概念 – CO1 & CO2、类图和对象图的建模技术 – CO1 & CO2。第四单元基本行为建模-I – CO2：交互 CO2、交互图 CO2。第五单元基本行为建模-II – CO2 & CO3：用例 – CO2 & CO3、用例图 – CO2 & CO3、活动图 – CO2 & CO3。第六单元高级行为建模 – CO2 & CO3：事件和信号 – CO2 & CO3、状态机 – CO2 & CO3、流程和线程 – CO2 & CO3、时间和空间 – CO2 & CO3、状态图 – CO2 & CO3。第七单元架构建模 – CO4：组件 – CO4、部署 – CO4、组件图 – CO4 和部署图 – CO4。第八单元案例研究：统一库应用程序 – CO5。特克斯
空间领域感知对象表征
在过去的几十年里，随着太空应用数量的增长，近地轨道变得越来越拥挤。出于国家安全和商业方面的考虑，开发获取太空态势感知的能力势在必行。雷达是一种成熟的传感技术，可用于太空领域。无源雷达利用机会发射器（如地面广播）来提供发射信号。随后的低发现概率对于监视尤其有吸引力。然而，缺乏对发射波形的控制给检测和分类带来了技术挑战。该项目将探索应对这些挑战的新型信号处理方法。Selentium Defence 的无源雷达基础设施能够捕获大量真实数据，这将成为研究中的关键因素。
表征对象中的成对策略证明规则...
我们考虑将单个对象分配给有偿代理的问题。代理的偏好不一定是拟线性的。我们用优先规则来描述满足成对策略防护性和非强加性的规则类。即使我们将成对策略防护性替换为较弱的有效成对策略防护性或较强的群体策略防护性，我们的描述结果仍然有效。通过利用我们的描述，我们可以确定同时满足以下属性的规则类：(i) 附加于 ，(ii) 福利连续 ，(iii) 最低限度公平 ，(iv) 在满足两个属性的规则类中受限于效率 ，或 (v) 在满足属性的规则类中收入不受支配，并发现在成对策略防护性下效率、公平和收入最大化的最低属性之间的张力。
基于人工智能的物体检测和报警系统的开发...
这种实时人体物体检测是朝着自动创建 AI 报警系统迈出的一步，在安全和更好的应急响应方面具有广泛的应用。YOLO 算法的实施如今确保了实时高效准确的物体检测，增强了人机交互。尽管该系统可能在受控环境中具有实验经验，但通过不断调整和用户反馈，可以确保在各种现实情况下的有效性。该领域的未来工作将侧重于增强在困难条件下的检测能力并改进界面以供公众使用。这包括在安全、监视和搜索救援行动中引入该技术的其他应用。随着 AI 技术的不断发展，此类系统将适应改善应急响应和整体公共安全。
AI和大型模型的基础
近年来，基于深度卷积网络的对象重新识别（REID）的性能已达到很高的水平，并且取得了不错的进步。现有方法仅着眼于特征和分类精度的鲁棒性，而忽略了不同特征之间的关系（即画廊 - 壁画对之间的关系或探测 - 探针对之间的关系）。特别是，位于决策边界的探针是抑制对象REID性能的关键。我们将此探针视为硬样本。最近的研究表明，图形卷积网络（GCN）显着改善了特征之间的关系。但是，将GCN应用于对象REID仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了两个可学习的GCN模块：特征聚合图卷积网络（FA-GCN）和评估连接图卷积网络（EC-GCN）。具体来说，预处理选择一个任意特征提取网络来提取对象REID数据集中的功能。给定探针，FA-GCN通过画廊集的亲和力图聚集了相邻节点。之后，EC-GCN使用随机概率库采样器来构建子图，以评估探针 - 壁画对的连通性。最后，我们将节点特征和连接比共同汇总为一个新的距离矩阵。对两个人REID数据集（Market-1501和Dukemtmc-Reid）和一个车辆REID数据集（VERI-776）的实验结果表明，所提出的方法可实现最先进的性能。
用于物体识别的中心空间关系
尽管有越来越多的证据表明，来自背侧视觉通路的输入对于腹侧通路中的物体 29 过程至关重要，但背侧皮质对这些 30 过程的具体功能贡献仍知之甚少。在这里，我们假设背侧皮质计算物体各部分之间的 31 空间关系（这是形成整体形状感知的关键过程）32，并将此信息传输到腹侧通路以支持物体分类。使用 fMRI 33 对人类参与者（女性和男性）进行研究，我们发现顶内沟 34 (IPS) 中的区域选择性地参与计算以物体为中心的部分关系。这些区域 35 表现出与腹侧皮质的任务依赖性功能和有效连接，36 与其他背部区域不同，例如代表异中心关系、3D 形状和 37 工具的区域。在随后的实验中，我们发现后 IPS 的多变量反应（根据部分关系定义）可用于解码与腹侧物体区域相当的物体类别。此外，中介和多变量有效连接分析进一步表明，IPS 可能解释了腹侧通路中部分关系的表征。总之，我们的结果突出了背侧视觉通路对物体识别的特定贡献。我们认为背侧皮层是腹侧通路的重要输入来源，可能支持根据整体形状对物体进行分类的能力。