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glskeleton：几何laplacian骨骼化...
摘要 - 曲线骨架是几何建模和计算机图形群落已知的，它是形状删除者之一，它凭直觉指示对象的拓扑特性。近年来，研究还提出了应用曲线骨骼来协助机器人推理和计划的潜力。但是，原始的扫描点云模型通常不完整且嘈杂。此外，处理大点云在计算上也效率低下。专注于物体不完整和分布较差的对象云的曲线骨骼化，在这项工作中提出了有效的基于Laplacian的骨骼化框架（GLSKeleton）。我们还提出了引入的局部还原策略（LPR）方法的计算效率，而无需牺牲主要的拓扑结构。使用开源数据集进行了全面的实验来基准性能，并且它们在收缩和整体骨骼化计算速度方面都有显着改善。
一个实时手势和基于骨架的动作识别的机器学习框架
随着数字环境已变得更加融合到我们的日常生活中，虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR）平台在最近的十年中越来越受欢迎。新技术正在使用传感器技术调整这些范式，以获取有关2D和3D空间中位置跟踪的相关数据。在这种情况下，机器学习已成为具有可访问性和负担能力的关键技术。这些模型的使用提供了对传感器输入的准确解释，这可能会创建可靠的系统。在这项技术方面，特定的感兴趣领域是交互式游戏，以及系统如何从这些技术进步中受益以创造沉浸式体验。此外，Bowling等人的研究。（2006），探索计算机游戏中机器学习的领域，确定其在增强游戏智能和玩家参与度中的重要作用。
antofact：通过本体驱动的强化学习揭示了LLM的奇妙事实 - 骨骼
大型语言模型（LLM）表现出了信息检索的熟练程度，而它们容易产生与现实冲突的不正确反应，这种现象被称为固有幻觉。关键挑战在于经过大量数据训练的LLM中不清楚和不可靠的事实分布。vreva-liment方法将事实检测任务视为一个问题 - 回答范式，在其中询问了LLMS有关FACTUAL知识并检查正确性的问题。但是，研究主要侧重于仅从几个特定领域（例如电影和运动）中得出测试用例，从而限制了对知识缺失的全面观察和对意外幻觉的分析。为了打扮这个问题，我们提出了构造，这是一个自适应框架，用于检测LLM的未知事实，致力于挖掘缺失知识的本体论级骨架。特定说明，我们认为LLM可以在缺失的事实中公开基于本体的相似性，并将五个代表知识图（kgs）作为基准。我们进一步设计了一种复杂的本体驱动的强化学习（ORL）机制，以自动与特定实体和关系产生易错的测试用例。Orl Mechamenism奖励KGS朝着可行的方向导航，以揭示事实错误。此外，经验努力表明，无论是否包括这些知识，主导的LLM都倾向于回答是的，而不是否定。使用32个代表性LLM的5个数据集上的实验结果表明，当前LLMS总体上缺乏事实。为了减轻LLM的过度自信，我们利用了无幻觉检测（HFD）策略来解决基线之间的不公平比较，从而提高了结果的稳健性。值得注意的是，CHATGPT在DBPEDIA上的事实错误率分别为51.6％，Yago的错误率分别为64.7％。另外，ORL机制显示出令人鼓舞的误差预测分数，大多数LLM的F1分数范围从70％到90％。与详尽的测试相比，ORL的平均召回率为80％，同时将评估时间降低35.29％至63.12％。
DEGCN：基于骨架的动作识别的可变形图卷积网络
摘要 - 图卷积网络（GCN）最近进行了研究，以利用人体的图形拓扑用于基于骨架的动作识别。然而，不幸的是，大多数这些方法是通过动摇的各种动作样本的易加色模式汇总信息，缺乏对级别内部品种的认识和对骨架序列的适当性，这些骨骼序列通常包含冗余甚至有害连接。在本文中，我们提出了一个新型的可变形图卷积网络（DEGCN），以适应性地捕获最有用的关节。拟议的DEGC在空间图和时间图上学习了可变形的采样位置，从而使模型能够感知歧视性接受领域。值得注意的是，考虑到人类的作用本质上是连续的，相应的时间特征是在连续的潜在空间中定义的。此外，我们设计了创新的多分支框架，该框架不仅在准确性和模型大小之间进行了更好的权衡，而且还可以显着提高集合的效果。广泛的实验表明，我们提出的方法在三个广泛使用的数据集上实现了最新的性能，即NTU RGB+D，NTU RGB+D 120和NW-UCLA。
uOBMRI 2021-2022 年度报告（概要）
2022 年，我们自豪地庆祝了 uOBMRI 成立 10 周年。为了纪念这一里程碑式的成就，该研究所于 12 月 9 日星期五在渥太华会议和活动中心举办了纪念研究日。为了结束研究计划，该研究所举行了一场公众招待会，欢迎来自我们研究界和公众的 390 多名参与者。为了纪念这一里程碑式的成就，我们分享了一个时间表来回顾该研究所十年来取得的一些有影响力的时刻。
基于骨架的动作和手势识别人类机器人协作
摘要。人类行动识别在实现人类与机器人之间的有效和安全的合作中起着重要作用。例如，考虑一项协作的组装任务，人工可以使用手势与机器人进行通信，而机器人可以利用公认的行动来预测组装过程中的下一步，从而提高安全性和整体生产率。在这项工作中，我们提出了一个基于3D姿势和合奏技术的人类行动识别的新框架。在这种框架中，我们首先通过敞开和RGB-D数据估算人体和身体关节的3D坐标。然后将估计的接头馈送到一组源自Shift-GCN的图形卷积网络，这是每个关节集（即车身，左手和右手）的一个网络。最后，使用集合方法，我们平均所有网络的输出得分来预测最终的人类行动。在一个名为IAS-LAB协作HAR DATASET的专用数据集上评估了所提出的框架，该数据集包括在人机协作任务中常用的操作和手势。实验结果证明了不同动作识别模型的界面如何有助于提高整体系统的准确性和鲁棒性。
3D-BN 骨架中填料尺寸对环氧基复合材料热导率影响的研究
随着 5G、人工智能、物联网等技术的快速发展，微电子设备的工作温度不断升高，对导热和电绝缘材料的需求显著增加[1-4]。这主要是因为微电子设备运行时芯片产生的热量由于一层热界面材料（TIM）而不能迅速传递到冷却设备。TIM 的主要作用是填充微电子设备与散热器翅片之间的缝隙，从而降低界面热阻[5]。环氧树脂或硅橡胶等聚合物因具有优异的黏附性、热稳定性和电绝缘性，常用作 TIM[6，7]。然而，它们的 TC 值较低（低于 0.3 W/m·K），不能满足微电子设备的需求。因此，迫切需要具有优异平面热导率的TIM，它能及时将热量传递至散热片，进而将热量传输到设备外部。通过加入陶瓷填料，如AlN[8-10]、Al2O3[11-13]、Si3N4[14]和BN[15，16]，复合策略被认为是提高热导率的最有效方法。特别是对于具有与石墨类似的层状结构的BN，由于其优异的热导率（平面方向约600W/m·K）和宽的带隙[17-20]，它引起了人们的极大兴趣。因此，将BN加入到聚合物中对提高热导率具有重要意义。然而，通过传统共混方法制备的BN基复合材料的平面热导率远低于平面取向的。在这方面，已经开发出一些策略来增强聚合物复合材料的平面导热性。一种策略是构建三维网络骨架。在这种结构中，
Skeleton Technologies 超级电容器 - 铁路新闻
Jüri Raatma 法律顾问 + 20+ 年私营和公共部门法律经验 + 前爱沙尼亚财政部长、经济部长和司法部长顾问 + 曾担任 Elering、Eesti Telekom、爱沙尼亚铁路、EVR Cargo 等公司的理事会成员
骨架时间表 MPCCC-RC 第四阶段.xlsx
星期六 0500 0600 3 MSCoE 停车场 191-7714 P NCOIC 记录 APFT - 批准豁免 向 DTF 前面的 MSCoE 停车场报告，带单位 705，5500/01 0600 0800 Thurman Hall Rm。2269 191-7714 P NCOIC HT/WT - ALL 向 2269 报告，带 PH II 705，5500/01 0930 1100 3 数字培训设施 191-7820 D DTF 人员集成任务指挥系统 1100 1200 D 午餐 1200 1830 5 数字培训设施 191-7820 D DTF 人员集成任务指挥系统