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准尉申请清单
DA 表格 61：任命申请表 UF 3.3：连长 LOR（或适用的 1 级 UCMJ 权限）- 必须有数字签名 UF 3.3：营长 LOR（或适用的 2 级 UCMJ 权限）- 必须有数字签名 UF 3.3：大队指挥官 LOR（或授权代表）- 仅限 180A 和 311A - 必须有数字签名 UF 3.3：高级准尉 LOR（检查 MOS 先决条件）- 必须有数字签名 OSJA MFR：仅限 270A UF 3.2：简历士兵记录简介 (SRB) 或同等文件（适用于跨部门申请人）- 删除照片、性别和种族评估报告（全部）按从最近到最旧的顺序排列学术评估报告（DA 表格 1059s）按从最近到最旧的顺序排列（MLC、SLC、ALC、BLC）大学成绩单（官方或非官方）专业证书或执照 SIFT 结果 - 已签名 - 仅限 153A
准尉申请清单
DA 表格 61：任命申请表 UF 3.3：连长 LOR（或适用的 1 级 UCMJ 权限）- 必须有数字签名 UF 3.3：营长 LOR（或适用的 2 级 UCMJ 权限）- 必须有数字签名 UF 3.3：组指挥官 LOR（或授权代表）- 仅限 180A 和 311A - 必须有数字签名 UF 3.3：高级准尉 LOR（检查 MOS 先决条件）- 必须有数字签名 OSJA MFR：仅限 270A UF 3.2：简历士兵记录简介 (SRB) 和士兵才能档案 (STP) 或同等文件 - 删除照片、性别和种族评估报告（最多 10 年）学业评估报告 (1059) BLC、ALC、SLC、MLC 大学成绩单（官方或非官方）专业证书或执照 SIFT 结果 - 已签名 - 仅限 153A 支持文件：
混合量子图像匹配算法
摘要：图像匹配是计算机视觉与图像处理中的重要研究课题，但现有的量子算法主要关注模板像素间的精确匹配，对图像位置和尺度的变化不具有鲁棒性，另外匹配过程的相似度计算是一个基础性重要问题。因此，该文提出一种混合量子算法，利用SIFT（尺度不变特征变换）的鲁棒性提取图像特征，并结合量子指数存储和并行计算的优势来表示数据和计算特征相似度，最后利用量子振幅估计提取测量结果，实现计算的二次加速。实验结果表明，该算法的匹配效果优于现有的经典架构，拓宽了量子计算在图像处理中的应用范围和领域。
无人机拍摄的高分辨率航拍图像可用于森林应用...
因此，标准空中三角测量方法通常无法处理使用 UAV Haala 2012 获取的图像。现在有各种开源和商业密集立体匹配工具可用于应对这些挑战。采用计算机视觉算法（特征检测 SIFT、SfM），广泛用于近距离摄影测量或地面摄影（Lowe 2004、Bryson 2010、Hauagge 2012）。可以以高度自动化的方式估计相机几何形状并从一组重叠图像中计算 3D 模型，不受比例、方向、失真和照明变化的影响（Neitzel 2011、Turner 2012）。图像匹配产生的点云可以以与机载或地面激光扫描产生的点云类似的方式进行进一步处理，并且通常与激光扫描数据相结合。
准尉申请清单
DA 表格 61：任命申请表 UF 3.3：连长 LOR（或适用的 1 级 UCMJ 权限）- 必须有数字签名 UF 3.3：营长 LOR（或适用的 2 级 UCMJ 权限）- 必须有数字签名 UF 3.3：大队指挥官 LOR（或授权代表）- 仅限 180A 和 311A - 必须有数字签名 UF 3.3：高级准尉 LOR（检查 MOS 先决条件）- 必须有数字签名 OSJA MFR：仅限 270A UF 3.2：简历士兵记录简介 (SRB) 或同等文件（适用于跨部门申请人）- 删除照片、性别和种族评估报告（全部）按从最近到最旧的顺序排列学术评估报告（DA 表格 1059s）按从最近到最旧的顺序排列（MLC、SLC、ALC、BLC）大学成绩单（官方或非官方）专业证书或执照 SIFT 结果 - 已签名 - 仅限 153A
评估联邦公路的技术差距...
首字母缩略词和缩写列表 COTS 商用现货 DHMS 数字公路测量系统 DMI 测距仪 FHWA 联邦公路管理局 GPS 全球定位系统 HPMS 公路性能监测系统 IHSDM 交互式公路安全设计模型 INS 惯性导航系统 LADAR 激光探测和测距 LIDAR 光探测和测距 MET 主元素表 MIRE 道路元素最低清单 MMIRE 模型道路元素最低清单 MMUCC 模型最低统一碰撞标准 MUTCD 统一交通控制设备手册 NCDOT 北卡罗来纳州交通部 SHRP-2 战略公路研究计划 SIFT 尺度不变特征变换 TSIMS 运输安全信息管理系统 TT 技术表 US&R 城市搜救 WAAS 广域增强系统
利用云 AI 服务推动应用创新
• 知识挖掘。组织的大部分知识都嵌入在数据库、文档、图像、绘图和手写/手绘文档的 TB 级甚至 PB 级数据中，其中大部分是非结构化数据。任何人要想通过浏览所有这些内容找到他们想要的精确信息都是极其困难的。人工智能驱动的知识挖掘首先使用人工智能（例如，使用计算机视觉和光学字符识别 [OCR]）分析文档以构造内容。然后，它可以以数字速度筛选所有这些信息，并通过搜索查询或甚至应用程序启动的自动搜索将其提供给任何人，以主动为用户提供服务。
heblid：增强有效的二进制本地图像描述符
在许多计算机视觉应用程序中，本地图像特征的抽象有效匹配是一项基本任务。然而，由于其硬件和有限的能源供应的简单性，因此在计算有限的电视（例如手机或无人机）中，在计算有限的DECES（例如移动电话或无人机）中，实时性能受到损害。在本文中，我们介绍了一个有效的学习二进制图像描述符。它改善了我们以前的价值描述符，Belid，使其更有效地进行匹配和更准确。为此，我们将使用Adaboost进行了改进的弱体培训计划，从而产生更好的本地描述。此外，我们通过迫使所有弱学习者在强大的学习者组合中具有相同的权重，并在不平衡的数据集中训练它，以解决在匹配和检索任务中产生的不对称性。在我们的实验中，与Orb相比，在本文中，其精确度接近SIFT，计算效率更好，Orb是文献中最快的算法。
实验医学疫苗试验（EMVTS） - AVAC
EMVT与产品开发试验不同，在产品开发试验中，候选疫苗通过第1至3阶段的试验进行了最终目标。设计为小型1期试验，但搁置了可授权产品的必要性，EMVT的目标是快速安全地回答实验剂是否引起潜在的保护性响应，并可能为研究人员提供更可行的方式，以筛选许多可能有助于成功HIV HIV疫苗设计的许多变量。EMVT的重点是加速疫苗科学，而不是进化单个产品。它们本质上是迭代的，并提供了一条途径，可以快速研究疫苗候选物的潜力。更快的发现，然后告知下一轮试验。