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单眼弱监督的单眼3D检测...
单眼3D检测（M3D）的目的是从单视图像中进行精确的3D观察定位，该图像通常涉及3D检测框的劳动密集型注释。最近已经研究了弱监督的M3D通过利用许多存在的2D注释来遵循3D注释过程，但通常需要额外的培训数据，例如LiDAR Point Clouds或多视图图像，这些数据会大大降低其在各种应用中的适用性和可用性。我们提出了SKD-WM3D，这是一个弱监督的单眼3D检测框架，利用深度插入以实现M3D，并具有单一视图图像，而无需任何3D注释或其他培训数据。SKD-WM3D中的一个关键设计是一个自我知识的蒸馏框架，它通过融合深度信息并有效地减轻单核场景中固有的深度模棱两可，从而将图像特征转换为3D类似的表示形式，而无需计算上的计算层面。此外，我们设计了不确定性感知的分离损失和梯度定位的转移调制策略，分别促进了知识获取和知识转移。广泛的实验表明，SKD-WM3D明显超过了最新的实验，甚至与许多完全监督的方法相当。
原始发表论文的引文（记录版本）：Rajendra Babu Kalai Arasi, A., Smith, A., Roy Chowdhury, N. et al (2024)。超级电容器
超级电容器和可充电电池都是储能设备，其中一种的性能优势传统上是另一种的弱点。电池受益于卓越的储能容量，而超级电容器具有更高的功率和更长的循环寿命。这些设备在电动汽车和电网储能应用中的快速应用正在推动它们的进一步发展和生产。积累和理解这两种设备技术的现有知识将为这两个有着共同目标的不同领域未来研究和开发的进展奠定基础。因此，在这篇评论中，我们汇总了过去 18 年超级电容器和电池的能量功率性能趋势，以预测未来十年这些技术的发展方向。我们特别讨论了每种技术在储能领域的影响及其对混合研究的影响。趋势预测表明，到 2040 年，性能最佳的非对称和混合超级电容器在能量密度 (ED) 方面可以与目前正在开发的商业电池技术相媲美。在功率密度 (PD) 方面，电池技术可以实现与某些基于双电层 (EDL) 的超级电容器相当的性能。对于某些应用，我们预见到这两种设备将继续混合以填补能量功率缺口，从而使增强 ED 对 PD 的惩罚变得微不足道。这种预期的改进最终可能会达到饱和点，这表明一旦达到一定水平的 ED，任何进一步的指标增强只会导致与 PD 的严重权衡，反之亦然。在这些技术中观察到的饱和也促使人们探索新的途径，特别强调可持续性，以使用可再生材料和方法实现高性能。
兼职技术支持专家冬季2025
您是一个精通技术的问题解决者，喜欢您的工作吗？您是否在每天带来新的挑战和机会来支持充满活力的学习社区的环境中壮成长？Holderness School正在寻求兼职技术支持专家加入我们的团队。这个角色非常适合喜欢技术，喜欢帮助他人并自愿独立工作和作为团队的一部分工作的人。没有两天完全一样 - 您可能会在早上对课堂投影仪进行故障排除，在中午为学生提供笔记本电脑问题，并帮助老师在下午探索一个新的教育应用程序。如果您正在寻找一种引人入胜，灵活且从不无聊的角色，我们很乐意收到您的来信！概述位于新罕布什尔州中部中部湖泊和山脉中，霍尔德尼斯学校是一所传统的男女同校独立的中学，服务于9 - 12年级。Holderness努力在培养思想，身体和精神的资源：通过具有挑战性的大学准备课程来取得平衡；通过户外活动的身体，需要校际运动；以及通过学校和社区服务的精神与主教教堂的隶属关系。持有人仍然是一所小型学校，每个人都扮演着重要角色，学生，教职员工和教职员工保持亲密的个人关系。多样性使命宣言霍尔德尼斯学校致力于成为一个庆祝和支持多样性的社区，因为多种观点和经验对于卓越教育和增强我们的社区至关重要。多样性是指种族，种族，国籍，宗教，性别，性取向，年龄，能力和社会经济地位的人类方面。Holderness致力于为合作创造机会，扩大所有学生的教育经验，并丰富所有社区成员的生活。
Cerberus供应链基金，L.P。D/A表格D/A提交2024-02 ...
•通知SEC和/或本通知的每个州提交的证券提供和承诺，以书面要求提供提供给Offerees的信息。•不可撤销地任命SEC的每一位秘书，以及证券管理员或其他法律指定的官员，在该州中，发行人保持其主要的营业地点和本通知的任何州的任何状态，作为其申请的代理商，作为其服务的代理商，并同意这些人可以通过任何通知或同意任何通知，并同意，并同意或同意，或者同意或同意，或者同意或同意，或者同意或同意。国家诉讼，行政诉讼或仲裁在任何位置受到美国管辖的地方提起的，如果采取行动，诉讼或仲裁（a）是由与本通知主体提供的证券有关的任何活动产生的，并且（b）由：（b）建立，直接或直接或间接地根据：（i）1933年的证券行为，i（i）1933年的证券行为，1933年的证券行为，1933年的证券行动， 1940年的《投资公司法》，1940年的《投资顾问法》，或根据这些法规中的任何规则或法规，或（ii）发行人维护其主要营业地点或本通知的任何州的州法律。•证明发行人没有依赖于上述第6项中确定的任何法规的资格，原因是规则505（b）（2）（iii）中所述的原因之一。
用于医学图像超分辨率的多模态多头卷积注意
超分辨率医学图像可帮助医生提供更准确的诊断。在许多情况下，计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 技术在一次检查期间会捕获多个扫描 (模式)，这些扫描 (模式) 可以联合使用 (以多模态方式) 来进一步提高超分辨率结果的质量。为此，我们提出了一种新颖的多模态多头卷积注意模块来超分辨率 CT 和 MRI 扫描。我们的注意模块使用卷积运算对多个连接的输入张量执行联合空间通道注意，其中核 (感受野) 大小控制空间注意的减少率，卷积滤波器的数量控制通道注意的减少率。我们引入了多个注意头，每个头具有不同的感受野大小，对应于空间注意的特定减少率。我们将多模态多头卷积注意力 (MMHCA) 集成到两个深度神经架构中以实现超分辨率，并对三个数据集进行了实验。我们的实证结果表明，我们的注意力模块优于超分辨率中使用的最先进的注意力机制。此外，我们进行了一项消融研究，以评估注意力模块中涉及的组件的影响，例如输入的数量或头部的数量。我们的代码可在 https://github.com/lilygeorgescu/MHCA 免费获取。
