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未来工厂入门 - 语义学者
摘要：在一个充满活力且快速变化的世界中，客户经常相互冲突的需求不断发展，超出了传统工厂应对现代生产挑战的能力。为了解决这些挑战，已经提出了几种制造模式。其中一些有智能工厂、智能工厂、数字工厂和基于云的工厂等绰号。由于对一般术语缺乏共识，本文使用未来工厂（或未来工厂）一词作为这些范式的集体委婉说法。未来工厂是多种技术、技巧和能力的创造性融合，代表了当前生产能力、模式和实践的重大变化。作者结合半叙述研究方法和滚雪球法，回顾了公开文献，以了解最常见的智能制造范式背后的组织原则，以期开发一个创造性的参考文献，在一个集体通用语言下阐明它们的共同特征和特点，即未来工厂。作为一篇评论文章和参考专著，本文详细介绍了现代工厂及其各种内涵的含义、特点、技术框架和应用。除其他目标外，它还描述了下一代工厂，并概述了指导其结构化开发和部署的参考架构/模型。讨论了三种能够推进未来工厂目标并快速扩大该领域进步的先进通信技术。确定下一代工厂将是数据丰富的环境。其最终价值的实现将取决于利益相关者开发适当基础设施以提取、存储和处理数据以支持决策和流程优化的能力。
动态语义互操作性及其验证...
• 未来国防部指挥与控制系统 – 不仅需要与其他指挥与控制系统交换数据并进行数据互操作， – 还需要在任务和使命方面与其他指挥与控制系统协作。 • 虽然当前的互操作性技术（如标准接口和本体）对于语义互操作性至关重要，但它们还不够，因为： – 当前的接口技术仅为单一服务提供方法签名。 – 这些方法签名没有为另一个新系统或用户提供足够的信息以正确使用该服务，例如 • 此服务方法之间的正确调用顺序是什么 • 一个服务或另一个服务的方法之间的依赖关系是什么。
用于验证质量的语义模型驱动框架...
物联网的兴起为反应式服务和智慧城市创新提供了主要由实时数据驱动服务增强的平台。然而，众所周知，物联网流数据会受到质量问题的损害，从而影响基于物联网的反应式服务或智能应用程序的性能和准确性。本研究调查了语义方法对物联网流数据质量问题的运行时验证的适用性。为了实现这一目标，提出了语义物联网流数据验证及其框架 (SISDaV)。这种新方法涉及语义查询和推理技术，语义规则是在与外部数据源的既定关系上定义的，并考虑到可能影响流质量的特定运行时事件。这项工作专门针对与物联网流数据中的不一致性、合理性和不完整性有关的质量问题。
通过控制计量中的语义互操作性...
不断积累、过时或发生变化。这被称为开放世界方法。这种方法的一个主要副作用是不可能将所有知识，也就是所有观点都整合在一起 [4] [5]。本文的目的是表明，以受控词汇为重点的语义方法是实现数据工作流互操作性解决方案中不可或缺的重要部分。计量学等领域在开放世界方法的意义上代表着挑战。由于其高度复杂，计量学领域也为语义互操作性的研究提供了实质性基础。本文的结果是对计量学中现有方法的示例性概述和初步分析，这些方法要么已经部分使用语义，要么使用可能从添加语义中受益的方法。从分析概述中得出，可以勾勒出在计量学中实施语义的进一步步骤。本文并不打算提供完整的概述或分析。它将仅限于特定示例，这些示例可以理解为具有相似特征的其他来源的代表或/和具有调整语义的潜力。考虑到这一重点，本文将对计量学中语义互操作性的现状进行评论。
减轻fMRI至...
尽管现有的fMRI到图像重建方法可以预测高质量的图像，但它们并未明确考虑训练和测试数据之间的语义差距，从而导致具有不稳定和不确定语义的重建。本文通过明确减轻语义差距来解决广义fMRI到图像重建的问题。具体来说，我们利用预先训练的剪辑模型将训练数据映射到紧凑的特征表示形式，该图表将训练数据的稀疏语义扩展到密集数据，从而避免了附近已知概念的实例（即训练超级杆）的语义差距。受FMRI数据中强大的低级表示的启发，这可以帮助减轻远离已知概念（即在培训超级阶级之外）的情况的语义差距，我们利用结构信息作为一般提示来指导图像重建。此外，我们基于概率密度估计来提出语义不确定性，并通过在扩散过程中自适应地整合e xpanded s emantics和s弹性信息（GESS），从而实现了g耗电fMRI到图像的重建。实验结果表明，所提出的GESS模型优于最先进的方法，我们提出了一种广义的场景拆分策略，以评估GESS在缩小语义差距方面的优势。我们的代码可在https://github.com/duolala1/gess上找到。
CCCPublications 基于深度学习的语义...
首先，从 BRATS 2013 数据集获取输入图像并进行预处理，使用基于卷积神经网络 (CNN) 的语义分割进行分割，并使用改进的多路径 GoogLeNetCNN 分类器方法进行分类。预处理阶段使用偏差校正滤波进行。提出了一种基于深度学习的 MRI 图像脑肿瘤语义分割方案，以有效地对脑肿瘤进行分类。在这种方法中，采用语义分割进行分割。改进的多路径 GoogLeNetCNN 用于对脑肿瘤进行分类，以对脑 MRI 图像进行分类并将脑肿瘤分为三类（脑膜瘤、垂体瘤和神经胶质瘤）。输入数据集中共有 3064 张 T1 加权对比增强图片，代表 233 名患者。在 MATLAB 中计算了所提出方法的准确度、灵敏度、特异性和精确度估计值。得到的结果表明，预计方法的分类器总体性能达到 99.7% 准确度、100% 灵敏度、99.717% 特异性和 99.06% 精度。结果表明，所建议的系统优于最先进的方法。
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字
实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。
22可重构语义的可重构框架...
深度学习（DL）为实现航天器的自治，板载分析和智能应用程序提供了新的机会。然而，DL应用在计算密集型上，并且在辐射硬化（RAD-HARD）的处理器上通常不可行，传统上可以利用其商业商业现成的计算能力的一部分。商业FPGA和系统 - 芯片具有许多建筑优势，并提供了计算功能，以实现板载DL应用程序；但是，这些设备非常容易受到辐射诱导的单事件效率（SEE）的影响，可降低DL应用的可靠性。在本文中，我们提出了可重新配置的Convnet（Recon），这是可靠，高性能的语义分割的可重新配置加速框架。在侦察中，我们提出了选择性和自适应方法，以实现有效的方法，请参见缓解。在我们的选择性方法中，控制流部分受到三型冗余的有选择性保护，以最大程度地减少倾斜诱导的悬挂，并且在我们的自适应方法中，使用部分重新配置来调整数据流零件的缓解，以响应动态辐射环境。组合，这两种方法都使侦察能够最大程度地提高系统可行性，但要受到任务可用性约束。我们执行断层注射和中子照射，以观察侦察和使用可靠性建模的敏感性，以评估各种轨道案例研究中的侦察，以证明与静态方法相比，性能和能量效率的性能提高了1.5-3.0倍。