最近基于激光雷达的 3D 物体检测 (3DOD) 方法显示出良好的效果,但它们通常不能很好地推广到源(或训练)数据分布之外的目标域。为了减少这种领域差距,从而使 3DOD 模型更具泛化能力,我们引入了一种新颖的无监督领域自适应 (UDA) 方法,称为 CMDA,它 (i) 利用来自图像模态(即相机图像)的视觉语义线索作为有效的语义桥梁,以缩小跨模态鸟瞰图 (BEV) 表示中的领域差距。此外,(ii) 我们还引入了一种基于自训练的学习策略,其中模型经过对抗性训练以生成领域不变特征,这会破坏对特征实例是来自源域还是看不见的目标域的区分。总的来说,我们的 CMDA 框架指导 3DOD 模型为新颖的数据分布生成高度信息丰富且领域自适应的特征。在我们对 nuScenes、Waymo 和 KITTI 等大规模基准进行的大量实验中,上述内容为 UDA 任务提供了显著的性能提升,实现了最先进的性能。
摘要 - 本文介绍了针对低损坏互连的高带宽天线(AIP)模块的设计和演示,这些模块和Yagi-uda天线性能是在100 m m低系数的28-GHZ带的28-GHZ带上制造的100 µm低系数(CTE)玻璃。它显示了关键技术构建块的建模,设计和表征以及高级3D玻璃包装的过程开发。构建块包括在100- µm玻璃基板上具有背面模具组件的阻抗匹配的天线到de-die信号转变,Yagi – UDA天线和3-D主动 - 通行整体。讨论了天线集成毫米波(MM-WAVE)模块的设计和堆叠优化。还描述了在多层薄玻璃包装中实现高密度互连和精确尺寸控制的过程。关键技术构建块的表征结果显示,通过(TPV)(TPV),插入损失为0.021 dB,导致全链损失小于1 dB,回报损失低于20 dB。由于玻璃基板实现了过程控制,制造的Yagi – Uda天线具有宽带宽的高可重复性。天线测量值显示带宽为28.2%,涵盖了整个28 GHz第1级(5G)频带(N257,N258和N261)。,带有80- µm焊球的浮动芯片组装了低噪声放大器,可根据需要显示20 dB的最大增益。基于玻璃的包装集成天线的性能是针对其他5G底物技术的基准测试的,例如有机层压板或基于陶瓷的底物。
无监督的域改编(UDA)试图通过利用标有标记的源数据集并将其知识传输到类似但不同的目标数据集的标记数据来超越标记数据。同时,当前视觉语言模型表现出显着的零拍词前字典能力。在这项工作中,我们将通过UDA获得的知识与视觉模型的固有知识相结合。我们引入了一种强大的指导学习计划,该计划采用零拍的预测来帮助源数据集和目标数据集对齐。对于强的指南,我们使用目标数据集的最自信的样本扩展了源数据集。此外,我们采用知识蒸馏损失作为弱指导。强大的指导使用硬标签,但仅应用于目标数据集中最自信的预测。相反,弱指南用于整个数据集,但使用软标签。薄弱的指导被用作知识蒸馏损失,并以(调整后的)零射击预测。我们表明,我们的方法从及时的视觉模型适应技术中得到了补充和好处。我们对三个基准(OfficeHome,Visda和Domainnet)进行实验和消融研究,表现优于最先进的方法。我们的消融研究进一步证明了我们算法的不同组合的贡献。
本文介绍了我们针对 2021 年人工智能城市挑战赛 (AICITY21) 的 Track2 的解决方案。Track2 是一个使用真实世界数据和合成数据的车辆重新识别 (ReID) 任务。在本次挑战中,我们主要关注四个点,即训练数据、无监督领域自适应 (UDA) 训练、后处理、模型集成。(1)裁剪训练数据和使用合成数据都可以帮助模型学习更多判别性特征。(2)由于测试集中有一个在训练集中未出现的新场景,因此 UDA 方法在挑战中表现良好。(3)后处理技术包括重新排名、图像到轨迹检索、摄像头间融合等,可显著提高最终性能。(4)我们集成了基于 CNN 的模型和基于 Transformer 的模型,它们提供了不同的表示多样性。通过上述技巧,我们的方法最终取得了 0.7445 的 mAP 分数,在比赛中获得第一名。代码可在 https://github.com/michuanhaohao/AICITY2021_Track2_DMT 获得。
SmartQuant是一种功能强大的半定量分析软件工具,在ICP软件版本5.5或更高版本中是Syngistix的标准配置。利用通用数据采集(UDA)功能内置在每个PerkinelmerAvio®500/550/560最大最大同时同时发生的ICP-OES,可以在每个分析中捕获数千个分析波长。SmartQuant获取此数据,并以可自定义的用户界面以视觉方式显示它。该软件应用用户可选的智能校准,以颜色编码的热图和数据表的形式提供半定量数据,以及在潜在的任何样品中查看可测量元素波长的光谱图的能力。
hon。演讲者:hon。Osoro,在一分钟内提出您的观点。 hon。 Silvanus Osoro(南Mugirango,UDA):谢谢您,Hon。 扬声器。 我也起来支持Hon。 MBUI关于PSRA关于私人保安公司的行为和指示的要求,将担保人员的最低工资提高到KSH30,000。 人们或当局做出单方面陈述或指示的时代早已消失。 一个早晨不能醒来,做信件并将其传播到所有安全公司中,并告诉他们他们必须在特定日期之前支付其安全人员KSH 30,000。 安全公司根据与客户的合同协议进行运营。 即使是政府实体,也要向安全官员支付KSH21,000至KSH25,000的安全人员。 PRSA的首席执行官一个早晨无法醒来,并指导安全公司向安全人员付款30,000。 这是一种非法性。 您无法绕过这所房子。 这所房子制定法律。 一个早晨不能醒来,绕过这所房子,忽略辅助立法程序,并确定该规则就是这样。Osoro,在一分钟内提出您的观点。hon。Silvanus Osoro(南Mugirango,UDA):谢谢您,Hon。扬声器。我也起来支持Hon。MBUI关于PSRA关于私人保安公司的行为和指示的要求,将担保人员的最低工资提高到KSH30,000。人们或当局做出单方面陈述或指示的时代早已消失。一个早晨不能醒来,做信件并将其传播到所有安全公司中,并告诉他们他们必须在特定日期之前支付其安全人员KSH 30,000。安全公司根据与客户的合同协议进行运营。即使是政府实体,也要向安全官员支付KSH21,000至KSH25,000的安全人员。PRSA的首席执行官一个早晨无法醒来,并指导安全公司向安全人员付款30,000。这是一种非法性。您无法绕过这所房子。这所房子制定法律。一个早晨不能醒来,绕过这所房子,忽略辅助立法程序,并确定该规则就是这样。
在纯状态断层扫描中,独特的确定性(UD)的概念 - 从测量结果中确定纯状态的能力 - 至关重要。本研究提出了一种研究UD的新变分方法,为与UD测量方案的结构和认证相关的挑战提供了强有力的解决方案。我们提出了一种有效的算法,该算法可以最大程度地减少特定定义的损耗函数,从而使UD和非UD测量方案之间的分化。这导致在各种维度中发现了许多最佳的纯国保利测量方案。此外,我们辨别纯状态(UDP)中唯一确定的对齐和在利用Pauli测量时在量子系统中所有状态(UDA)中唯一确定的对齐,强调了其在纯状态恢复下的内在鲁棒性。我们进一步解释了损失功能的物理含义,并由理论框架加强。我们的研究不仅可以推动量子状态断层扫描中对UD的理解,而且还为实验应用提供了宝贵的实践见解,强调了在数学最佳和实验性实用主义之间需要平衡方法的必要性。
我们终于可以满怀责任感地说这句话了。经过长时间的线上或混合式学习和工作后,经济大学的走廊和房间再次挤满了学术界人士。我们中的许多人都热切地等待着这一刻,因为大学毕竟是属于人的大学。没有什么可以取代个人接触、面对面交谈或共同创造项目的机会。最近几年对我们来说并不友好,先是疫情,然后乌克兰爆发战争,无处不在的恐惧和肆虐的经济。这些逆境对我们影响很大。最重要的是,他们教会了我们同理心,这在日常生活中非常重要。周年纪念日即将结束,其座右铭是“团结就是力量”,因为在一起我们可以做得更多。我们成功度过了这场疫情,尽管困难重重,我们仍努力工作,关注社区,分享美好,支持乌克兰公民。自然而然地,我们开始了新的学年,其座右铭是我们母校的价值观之一——敏感性!这是之前已经开始的活动的美好延续,但也需要在新的现实中寻找自我,也许因为共同点而更容易,对东部边界以外的和平抱有极大希望,当然也要对其他人敞开心扉。
Chmielewski,M。S.,Morgan,T。A.“人格的五因素模型”。行为医学百科全书(2013):803-804。https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1005-9_1226 Digman,J.M。“人格结构:五因素模型的出现”。心理学年度评论41.1(1990):417-440。Golimbet,V。E.,Alfimova,M。V.,Gritsenko,I。K.和Ebstein,R。P.“多巴胺系统基因与外向性和新颖性寻求之间的关系。”神经科学与行为生理学37.6(2007):601–606。https://doi.org/10.1007/s11055-007-0058-8哈佛大学。 “基因环境相互作用:表观遗传学和儿童发育。”哈佛大学发展中心的中心。 (2015)https://develovingingchild.harvard.edu/science/deep-deep/deep/gene-envorirnment-interaction/Hoerter,J.E。和Ellis,S。R.,S。R.“生物化学,蛋白质合成。” Statpearls出版。 (2019).https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk545161/ Deakin,J。W.“ CNR1基因与高神经质和低的同意性有关,并与最近的负面生活事件相互作用以预测当前的抑郁症状。”神经心理药理学34.8(2009):2019–2027。 https://doi.org/10.1038/npp.2009.19 Lapelusa,A。,&Kaushik,R。“生理学,蛋白质。” Statpearls出版。 (2020)https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk555990/Munafò,M.R.,M.R.,Clark,T。G.,T。G.,Roberts,K。H.,&Johnstone,E。C.神经心理生物学:53.1(2006):1-8。 A.https://doi.org/10.1007/s11055-007-0058-8哈佛大学。“基因环境相互作用:表观遗传学和儿童发育。”哈佛大学发展中心的中心。(2015)https://develovingingchild.harvard.edu/science/deep-deep/deep/gene-envorirnment-interaction/Hoerter,J.E。和Ellis,S。R.,S。R.“生物化学,蛋白质合成。” Statpearls出版。(2019).https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk545161/ Deakin,J。W.“ CNR1基因与高神经质和低的同意性有关,并与最近的负面生活事件相互作用以预测当前的抑郁症状。”神经心理药理学34.8(2009):2019–2027。https://doi.org/10.1038/npp.2009.19 Lapelusa,A。,&Kaushik,R。“生理学,蛋白质。” Statpearls出版。(2020)https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk555990/Munafò,M.R.,M.R.,Clark,T。G.,T。G.,Roberts,K。H.,&Johnstone,E。C.神经心理生物学:53.1(2006):1-8。A.https://dii.org/10,1159/0000000000000000000000000000000000000000 tor,S.,Gray,J.C.,J.,J.,C.-H。,C.-H。,&Palmer,A. “遗传学或人格。”基因,大脑和行为,17.3(2017)https://doi.org/10,11111111/GBB.12439 Terracana,A. N.,Chen,W.-M。 。分子精神病学15.6(2010):647–656。 https://dii.org/10,1038/mp.113 Widder,T。A.,&Crego,C。“ FUCTION或个性结构:更新。” Word Psychiatry 18.3(2019):271–272。https:/di.org/10,1002/wps.20658https://dii.org/10,1159/0000000000000000000000000000000000000000 tor,S.,Gray,J.C.,J.,J.,C.-H。,C.-H。,&Palmer,A.“遗传学或人格。”基因,大脑和行为,17.3(2017)https://doi.org/10,11111111/GBB.12439 Terracana,A. N.,Chen,W.-M。。分子精神病学15.6(2010):647–656。https://dii.org/10,1038/mp.113 Widder,T。A.,&Crego,C。“ FUCTION或个性结构:更新。” Word Psychiatry 18.3(2019):271–272。https:/di.org/10,1002/wps.20658