XiaoMi-AI文件搜索系统
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哥白尼哨兵-3 SLSTR 陆地用户手册
8.2.1 在哪里可以找到有关最新版本处理的资料？ ...................................................................... 48 8.2.2 如何找到用于处理单个产品的版本？ ...................................................................... 48 8.2.3 如何获取有关过去异常或事件的信息？ ...................................................................... 48 8.2.4 为什么热通道图像中有时会出现空白区域？ ...................................................................... 49 8.2.5 如何从连接点插值到图像网格？ ...................................................................................... 49 8.2.6 如何计算 L1/L2 图像中任意像素的采集时间？ ...................................................................... 50 8.2.7 如何计算卫星与太阳之间的相对角度？ ............................................................................. 50 8.2.8 如何在 1 级产品中将亮温转换为辐射度？ ................................................................ 50 8.2.9 如何在 1 级产品中将辐射度转换为反射率？ ................................................ 51 8.2.10 如何找到 SLSTR 光谱响应函数？ ...................................................................................... 51 8.2.11 如何找到影像中条带的中心？ ...................................................................................... 51 8.2.12 什么是填充？ ............................................................................................................. 51 8.2.13 什么是孤立像素，它们有用吗？ ...................................................................................... 52 8.2.14 为什么影像两侧有一排未填充的像素？ ............................................................................. 52 8.2.15 1 级产品中不同云罩之间有什么区别？ ............................................................. 53 8.2.16 如果指向标志升起，这意味着什么？ ............................................................................. 53 8.2.17 如何在产品清单中查找质量信息？ ............................................................................. 54 8.2.18 如何计算 1 级的每像素不确定度？ ........................................................... 55 8.3 如果您有疑问 ................................................................................................................ 55
AAAI-24：主要轨道
Haokun Chen; Yao Zhang; Denis Krompass; Jindong Gu; Volker Tresp 909 Auto-Prox: Training-Free Vision Transformer Architecture Search via Automatic Proxy Discovery Zimian Wei; Peijie Dong; Zheng Hui; Anggeng Li; Lujun Li; Menglong Lu; Hengyue Pan; Dongsheng Li 1661 Follow Your Pose: Pose-Guided Text-to-Video Generation Using Pose-Free Videos Yue Ma; Yingqing HE; Xiaodong Cun; Xintao Wang; Siran Chen; Xiu Li; Qifeng Chen 610 Style2Talker: High-Resolution Talking Head Generation with Emotion Style and Art Style Shuai Tan; Bin Ji; Ye Pan 1487 Colorizing Monochromatic Radiance Fields Yean Cheng; Renjie Wan; Shuchen Weng; Chengxuan Zhu; Yakun Chang; Boxin Shi 832 SAM-PARSER: Fine-Tuning SAM Efficiently by Parameter Space Reconstruction Zelin Peng; Zhengqin Xu; Zhilin Zeng; Xiaokang Yang; Wei Shen
现场光谱辐射计的校准 - Geo.uzh.ch
光谱辐射测量法是一种测量窄波长间隔内光辐射功率的技术。光谱辐射测量设备在遥感中连续光谱辐射和辐照度的定量测量中起着关键作用。使用定量描述符直接和间接识别表面成分依赖于相关测量设备和地球物理算法的相关不确定性。经过良好校准的测量设备包括表征过程，描述仪器相对于到达光子的行为，以及关于测量可追溯性到预定义标准的校准报告。地面光谱辐射计的实验室表征基于测量计划
使用多光谱 WorldView-2 卫星进行深度推导...
摘要尽管最近努力收集整个太平洋岛屿地区的高分辨率多波束测深数据，但在 0-30 米深度范围内仍存在重大差距。实现这些地区的测深覆盖对于评估那里的珊瑚礁生态系统的健康状况至关重要。在这里，我们使用 WorldView-2 多光谱卫星图像和两种深度推导方法（Lyzenga，2006；Stumpf 等人，2003），将光谱辐射值与地面真实深度信息相关联，以推导夏威夷主要岛屿浅水区的深度。与 Stumpf 等人相比，我们的结果表明使用 Lyzenga (2006) 多元线性回归方法的准确性有所提高。(2003) 比率法。此外，我们通过从 Lyzenga (2006) 方法中消除线性化过程获得了更好的结果。这种改进可能与夏威夷主要岛屿内缺乏大型海草聚集有关，因为海草的存在已被证明会影响地面真实深度和光谱辐射值之间的线性关系（Doxani 等人，2012 年）。我们得出的深度产品的准确性与多光谱卫星图像的质量、地面真实数据的可用性和水深直接相关，水深 >20 米时准确性会大幅下降。我们的结果表明，在缺乏浅层（0-20 米）高分辨率测深数据的情况下，卫星得出的深度是研究浅层珊瑚礁生态系统的重要资源。
使用多光谱 WorldView-2 卫星进行深度推导...
摘要尽管最近努力收集整个太平洋岛屿地区的高分辨率多波束测深数据，但在 0-30 米深度范围内仍存在重大差距。实现这些地区的测深覆盖对于评估那里的珊瑚礁生态系统的健康状况至关重要。在这里，我们使用 WorldView-2 多光谱卫星图像和两种深度推导方法（Lyzenga，2006；Stumpf 等人，2003），将光谱辐射值与地面真实深度信息相关联，以推导夏威夷主要岛屿浅水区的深度。与 Stumpf 等人相比，我们的结果表明使用 Lyzenga (2006) 多元线性回归方法的准确性有所提高。(2003) 比率法。此外，我们通过从 Lyzenga (2006) 方法中消除线性化过程获得了更好的结果。这种改进可能与夏威夷主要岛屿内缺乏大型海草聚集有关，因为海草的存在已被证明会影响地面真实深度和光谱辐射值之间的线性关系（Doxani 等人，2012 年）。我们得出的深度产品的准确性与多光谱卫星图像的质量、地面真实数据的可用性和水深直接相关，水深 >20 米时准确性会大幅下降。我们的结果表明，在缺乏浅层（0-20 米）高分辨率测深数据的情况下，卫星得出的深度是研究浅层珊瑚礁生态系统的重要资源。
地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。
主题26 1990年国际温标高于...
尽管越来越多地使用黑体源作为辐射温度标准，但灯仍然被广泛使用。这是因为它们稳定且体积小，适合保持刻度并作为传递标准，尤其是用于国际比对。这种比对对于保持对世界各地不同实验室进行的测量的信心至关重要。NPL 和 VNIIM 之间的比对是根据《英俄计量协议：主题 26》进行的，旨在检查两个实验室保持的温度刻度是否在 0.1% 的温度目标范围内一致。涉及灯的多边比对已经有一段时间没有进行了 [3]，而且俄罗斯和西欧之间也没有进行过这样的比对。
2023 年的诱惑 - 马来西亚航空
捕捉激情澎湃、令人陶醉的爱情精神，YSL Beauté 推出 Mon Paris 香水——灵感来自恋人之城巴黎，是当今爱情的全新表达。Mon Paris 是一款香水，它促使您抓住时机，超越现在，准备投入热烈爱情的怀抱。这款新花香型香水颠覆了传统的西普香水，通过推出大胆、大胆的麻醉白色西普香水，颠覆了传统模式，适合当今的爱情。Mon Paris 香水令人着迷、头晕目眩，从第一次使用开始就令人着迷，这要归功于其超纯净的光芒，它将广藿香与明亮的白色香调结合在一起，并与麝香的性感相平衡。90 毫升。
用混合规则系统彻底改变人工智能决策：透明、准确的新型框架
入选论文全面概述了可解释和透明人工智能领域的最新进展和挑战，特别关注混合系统、可解释性技术、道德考量和差异隐私的整合。Vertsel 和 Rumiantsau (2024) 和 Aliaksei 等人 (2024) 探索了用于商业洞察和决策的混合 LLM/基于规则的系统，强调了将基于规则的逻辑与高级语言模型相结合的挑战。Kuhl 等人 (2023) 和 Wachter 等人 (2023) 讨论的反事实解释强调了人工智能决策中的可用性和以人为本的设计，展示了可解释性在用户交互中日益增长的重要性。同时，Wang 等人 (2023) 和 Mildenhall 等人 (2024) 专注于提高生成模型的透明度，特别是在神经辐射场中，其中
关闭周 -
2019-斯坦福大学斯坦福大学实验室研究生研究助理。{发明了用于处理神经网络的权重和梯度的阶层（https://github.com/allanyangzhou/nfn）{提出的技术以自动从数据中学习增强和对称性。 https://bland.website/spartn/）2023学生研究员，DeepMind，Google。{詹姆斯·哈里森（James Harrison）博士2022 ML研究顾问Natera，用于神经网络的优化者的原则建筑设计。{使用蛋白质序列的大型语言模型来评估与人类疾病相关基因的致病性2021-2022研究实习生，Fair Robotics，Facebook/Meta。{与Aravind Rajeswaran博士和Vikash Kumar博士和Vikash Kumar博士2018-2019 AI居民Brain Robotics，Google一起进行深入强化学习的概括研究。