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宪报封面RGB bluev2c
大卫·约斯特（David Yost）居住在八个国家和十个城市中。这包括在洛杉矶特罗贝大学，澳大利亚国立大学，柏林自由大学，埃斯特雷普拉拉大学，沙特国王大学和巴拉拉特大学/联邦大学的全职工作。他曾获得伊丽莎白二世女王奖学金，洪堡奖学金和莱斯特·福特奖。他的领导职务包括三年的副校长，在Feduni的信息学和应用优化中心的代理主任两年，以及奥斯特姆斯年度会议的一度董事。他的大部分研究都在Banach的空间中，但近年来，他专注于组合几何形状。他还涉足C* - 代数，近似理论，有限的尺寸凸度和优化。
通过半多极微型...
在用于液晶显示的背光系统中，缺乏极化性能的传统红色，绿色和蓝色（RGB）光源可能会导致通过偏振层的光学损失高达50％。为了解决这一效率并优化能源利用，本研究提出了一种用于RGB极化排放的高性能装置。该设备采用了具有固有极化能力的半极蓝色的阵列，并与绿色发射CSPBBR 3纳米棒的机械拉伸膜结合使用，并发射红色发射CSPBI 3 -CS 4 PBI 6 PBI 6混合纳米晶体。聚合物膜中的CSPBBR 3纳米棒提供了内在的极化发射，而稳定的CSPBI 3 -CS 4 PBI 6 PBI 6混合纳米晶体形成的对齐的结构则有助于实质性各向异性排放，这是由于它们的高dieLec-Tric-tric常数。所得设备的RGB极化度分别为0.26、0.48和0.38，并展示了宽色范围，达到了NTSC标准的137.2％和REC的102.5％。2020标准。当使用C-平面LED进行激发的设备时，当前方法将通过偏光层传播的光强度增加了73.6％。含有RGB组件的极化设备的这种新颖的制造方法对推进下一代展示技术具有相当大的希望。
seg-slam：动态室内RGB-D视觉大满贯整合几何和基于Yolov5的语义信息
摘要：同时定位和映射（SLAM）对于移动机器人技术至关重要。大多数vi-sual SLAM系统都假定环境是静态的。但是，在现实生活中，有许多动态对象，会影响这些系统的准确性和鲁棒性。为了改善视觉大满贯系统的表现，这项研究提出了基于定向的快速和旋转简短（ORB）-Slam3框架的动态视觉大满贯（SEG-SLAM）系统，您只能看一次（YOLO）V5深学习方法。首先，基于ORB-SLAM3框架，Yolov5深学习方法用于构建用于目标检测和语义分割的融合模块。此模块可以有效地识别并提取明显和潜在动态对象的先验信息。第二，使用先前的信息，深度信息和表现几何方法为不同的动态对象开发了差异化的动态特征拒绝策略。因此，提高了SEG-SLAM系统的定位和映射准确性。最后，拒绝结果与深度信息融合在一起，并使用点云库构建了无动态对象的静态密集映射。使用公共TUM数据集和现实世界情景评估SEG-SLAM系统。所提出的方法比当前动态视觉大满贯算法更准确，更健壮。
RGB视频和基于红外线的秋季检测的计算视觉模型分析
瀑布是一个严重的公共卫生问题，65岁以上的人是跌倒最严重的病变之一。也有一个事实，即瀑布会对老人的心态产生负面影响，从而导致自尊心低下，因为它变得依赖一个不断监视他的人，除了不断去医院旅行之外。一种自然而实用的方法，用于脆弱的E-SASO运动人员，并需要立即跌倒。因此，这项工作提出并评估计算视觉模型，以改善有跌倒风险的个人的监测和安全性，例如老年人或流动性降低的人。该模型包括一个生成神经网络，时空卷积块，光流计算，跟踪感兴趣区域的技术以及用于计算异常分数的饲料强制神经网络。分析模型与红外记录一起工作也很重要，因为在弱光环境中也可能发生跌倒。分析包括以不同组合应用各种图像处理过滤器和技术，以寻求找到满足高灵敏度和高F1分数的模型。使用RGB摄像机的最终神经网络模型达到99.21％的延迟性和0.98 F1得分，而使用红外摄像机的模型达到100％灵敏度和0.98的F1得分，超过了其他文献建议。异源评分技术已被证明具有一种很好的适应能力，即使在新视频场景中曝光，也能够识别跌倒，也是在实际情况下使用系统的理想选择。
在自主驾驶的背景下，基于对象检测模型的模拟RGB和LIDAR图像训练
摘要。对象检测的主题，涉及使汽车能够感知其环境的能力引起了更多的关注。为了更好地性能，对象检测算法通常需要大量的数据集，这些数据集经常被手动标记。此过程是充分的且耗时的。相反，模拟环境可以完全控制所有参数，并启用自动图像注释。Carla是一个专门用于自动驾驶研究的开源项目，就是这样的模拟器。本研究检查是否可以使用卡拉自动注释的模拟器数据来培训可以识别实际流量项目的对象检测模型。实验的发现表明，使用Carla的数据以及一些实际数据优化训练有素的模型令人鼓舞。Yolov5模型使用预验证的CARLA重量训练，与在2000 Kitti图像上受过训练的一项训练有素相比，所有性能指标均表现出改进。虽然它没有达到6000图像Kitti模型的性能水平，但增强确实很重要。MAP0.5：0.95得分的增强率约为10％，行人级别的改善最为明显。此外，可以证明，可以通过训练使用Carla数据的基本模型并使用Kitti数据集的较小部分对其进行微调来实现实质性的提升。此外，Carla Lidar图像在减少所需的真实图像的体积时的潜在效用是显而易见的。我们的代码可在以下网址找到：https：//tinyurl.com/3fdjd9xb。
uctnet：室内RGB-D语义分割
摘要。在本文中，我们解决了RGB-D语义分段的问题。解决此问题的关键挑战在于1）如何从深度传感器数据中提取特征，以及2）如何有效地融合从两种模式中提取的特征。对于第一个Challenge，我们发现从传感器获得的深度信息并不总是可靠的（例如，具有反射性或深色表面的对象典型地读取不准确或无效的传感器读数），现有的使用Convnets提取深度特征的方法并未明确考虑不同像素位置的深度值的可靠性。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的机制，即不确定的自我注意力，该机制明确控制了从无法可靠的深度像素到特征提取过程中的深度像素的信息。在第二个挑战中，我们基于交叉注意力提出了一个有效且可扩展的融合模块，该模块可以在RGB编码器和深度编码器之间自适应地融合和交换信息。我们提出的框架，即uctnet，是一个编码器 - 模型网络，natu-rally将这两个关键设计结合在一起，以实现鲁棒和准确的RGB-D分割。实验结果表明，UCTNET优于效果，并在两个RGB-D语义分割基准上实现最先进的性能。
2023 GRGB 领导力讨论 #4 (8 月) 关注最重要的事情并使用经过验证的问题解决方法
要解决难题并取得良好成果，一切都从我们团队的组成开始，今年我们开始讨论通过信任和尊重建立学习型团队。这些类型的团队通常可以使用五个为什么（Mar 的问题解决培训 (PST)）来最好地了解根本原因。随着这种类型的团队得到积极发展，每个人都可以更轻松地采取透明的行动并就标准和目标保持一致，这样每个人都可以在团结一致使事情变得更好时理解为什么。清晰地了解标准和目标对于制定标准工作（May 的 PST）至关重要。一旦实现了这种清晰度，就更容易找到和拥抱红色，对标准或目标是否得到满足保持绝对诚实和冷静的态度。尽早识别红色的方法之一是通过日常和可视化管理（Jul 的 PST）。一旦确定了红色，我们的下一步就是：
2023 年 GRGB 培训 #1（领导行为）2 月 23 日建立学习型团队并通过信任和尊重鼓励学习
这个术语自 20 世纪 50 年代就已存在，指的是一种高度信任和高度责任感的环境……这种环境远远超出了高层领导的范围，团队之间相互强化高标准……每个团队成员都知道他们的领导和队友会支持他们——他们的最大利益是他们的心头之物。因此，他们可以自信地说出让事情变得更好的话。
使用yolov5
[1] Andreas Claesson，Anders B̈Ackman，Mattias Ringh，Leif Svensson，Per Nordberg，Therese dj̈arv和Jacob Hollenberg。是时候使用无人机交付自动外部除颤器来模拟院外心脏骤停与紧急医疗服务。第317卷，第2332–2334页，2017年6月6日。[2] DJI。DJI无人机救援地图。site = https：//enterprise.dji.com/drone-rescue-map，组织= DJI，2022。[3]基于激光雷达的自动驾驶汽车的语义感知。[4] Alberto Broggi。仔细观察LiDAR和Sterovision。site = https：//www.ambarella.com/blog/a-closer- look-at-lidar-and-stereovision/hangrys = Ambrella International LP，2020年。[5] Zhangyi Chen，小李，Long Wang，Yueyang Shi，Zhipeng Sun和Wei Sun。基于改进的telecerated机器人的Yolov5的对象检测和定位方法。第12卷，2022年。
GRGB 领导行为.pdf - MyNavyHR
它是什么 确定并关注最重要的事情，即限制绩效或任务完成的具体障碍。在内部或同事的帮助下解决障碍。提升最重要的障碍并需要外部帮助。明确具体（这是我们需要的，这就是我们需要它的原因，这就是我们的绩效将如何变化以及何时变化）并承担责任（这是考虑我们障碍的人；以及他们正在采取/不采取的行动以及何时采取的行动）。如果是高级：通过为下属创造机会和消除障碍来衡量自己。向下属清楚地传达您消除障碍的优先事项，您将做什么和不做什么，以及何时做。建立对风险的共同理解。