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iclass SE多类读取器RP10（900p）-Securitas
Typical Read Range iCLASS SE®: 6.4 cm, SE for DESFire® EV1: 2.5 cm, SE for MIFARE® Classic: 5.8 cm (13.56 MHz Single Technology ID-1 Credentials (Cards) – SIO Model Data) iCLASS SE: 2.5 cm, SE for MIFARE Classic: 1.3 cm (13.56 MHz Single Technology Tags/Fobs – SIO Data Model) HID Prox / AWID: 5.1 cm, Indala Prox: 2.5 cm, EM4102: 8.9 cm (125 kHz Single Technology ID-1 Credentials (Cards) – Respective Prox Data Model) HID Prox / AWID: 2.5 cm, Indala Prox: 1.3 cm, EM4102: 3.3 cm (125 KHz Single Technology Tags/Fobs – Respective Prox Data Model)
Transit Ultimate
HID接口板（HIB）HID接口板使运输读取器能够在Booster应用程序中读取在远程的HID Prox卡。可以与Prox Booster结合使用。助推器将HID Prox卡信息传输到读者。HIB确保将接收的卡信息解码并以编程格式传输到控制器。HIB具有集成的RS232接口，可以通过RS232与PC通信。例如，调整读取器设置并在读者中下载新固件。此外，还可以使用Wiegand输出，以确保轻松地集成到任何现有的安装中。
通过遗憾最小化计算纳什均衡
现在我们知道如何计算纳什均衡了：只需使用遗憾最小化算法对每个玩家运行上述重复博弈，策略的均匀平均值就会收敛到纳什均衡。图 1 展示了课程中迄今为止教授的遗憾最小化算法在通过定理 1 计算零和矩阵博弈的纳什均衡时的性能。性能显示在 3 个随机矩阵博弈类中，其中 A 中的条目根据以下条件进行采样：100×100 均匀 [0, 1]、500×100 标准高斯和 100×100 标准高斯。所有图均在每个设置的 50 个游戏样本中取平均值。我们展示了一个加法算法以供参考：镜像邻近算法，它是一种离线优化算法，以 O 1 的速率收敛到纳什均衡
重度哮喘的临床缓解和控制
在过去的二十年中，我们见证了对哮喘免疫途径理解的巨大进步，从而导致了靶向治疗的发展，例如生物药物，这些药物从根本上彻底改变了严重哮喘的临床结果。尽管有许多治疗方案可供选择，但约 4-10% 的哮喘患者患有严重或不受控制的哮喘，这会增加长期口服皮质类固醇、固定气流受限、病情加重、住院治疗的风险，最终导致医疗费用增加。哮喘疾病改良的新概念来自哮喘管理的发展，包括对具有不同炎症内型特征的患者进行表型分析，随后出现了能够针对气道炎症近端因素的更有效的治疗方法。这种针对性治疗方法旨在实现疾病的缓解。这是严重哮喘的新治疗模式
INID XS - RF DistriFlex® 系列
INID XS 读卡器系列 INID XS RF DistriFlex® 读卡器系列提供灵活的门禁读卡器，用于读取高频 13.56 MHz 和低频 125 kHz Prox 凭证。INID XS RF DistriFlex® 读卡器有两种型号：仅高频 SmartReader XS 以及组合低频和高频 MultiSmart XS。INID XS 读卡器带或不带 PIN 键盘，具有用于 Wiegand、时钟和数据、TTL 和 RS485 的软件控制接口。现场可编程功能可为您的投资提供面向未来的保障。INID XS 读卡器支持的技术：ISO14443-3A：MIFARE® Classic、MIFARE Ultralight®。ISO14443-4A：MIFARE® DESFire® EV1、EV2 和 V0.6、SmartMX。ISO14443-4B：Infineon、Atmel 和 ST microelectronics。NFC：点对点以及对被动凭证和设备的支持。 LF-Prox：EM4102 和为 HID®、AWID®、QuadraKey 和 GE/CASI® ProxLite® LF 近距离读卡器编程的凭证。输出协议 INID XS 读卡器可配置为 OSDP，包括安全通道或传统访问控制：Wiegand、时钟和数据、TTL。
3D姿态估计和2D轨迹预测
根据给定序列预测人体运动是计算机视觉和机器学习中一项具有挑战性且至关重要的任务，它使机器能够有效地理解人类行为。精确预测人体姿势和运动轨迹对于各种应用都具有重要意义，包括自动驾驶、机器人技术和虚拟现实。本文提出了一种新方法来解决估计以 3D 姿势或 2D 轨迹表示的人体运动，以及使用 2D 图像和人体姿势/位置序列联合预测未来运动的相互关联的任务。我们提出了一种编码器-解码器架构，该架构利用具有自注意机制的 Transformer 网络，利用视觉上下文特征，结合 LSTM 来建模人体运动运动学。我们的方法在数量和质量上都比现有方法表现出持续显著的改进。在各种公共数据集上进行的大量实验，例如用于 3D 人体姿势估计的 GTA-IM 和 PROX，以及用于 2D 轨迹预测的 ETH 和 UCY 组合数据集，表明与当前最先进的方法相比，我们的方法大大减少了预测误差。
扩展动态的人类场景相互作用建模
已经取得了显着的迈进，该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集（如Pigraphs [39]和Prox [16]）启动了探索，但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14，30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是，他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序，但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1，3，4，55]提供了成本效率和适应性，但无法封装完整的现实HSI频谱，尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战，这项工作首先引入了trumans（t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes）数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集，涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学，重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中，可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体，以确保相互作用的高度有限。接下来，我们设计了一个计算模型，通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是，我们的模型采用自回归的条件扩散，场景和动作嵌入作为征用输入，能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文，我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者，这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件，我们将时间特征集成到动作片段中，使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性，为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较，我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外，我们的方法在定性和定量上进行了评估，超过了现有的运动综合方法，其质量和零击性能力在看不见的3D场景上，非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外，杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试，证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。