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Vision 2050
跨道具车辆的尾管排放量占全球人为二氧化碳排放量的21％以上（Sen＆Miller，2023年）。加速新的零发射车辆（ZEV）是削减公路运输中全球二氧化碳（CO 2）排放的最有前途的策略，并将它们与与2015年巴黎一致性兼容的轨迹使它们与2015年的轨迹保持一致，该目标是保持全球变暖的井眼2°C（Sen等，20233）。在过去的一年中，全球Zev过渡的速度已加速。2023年，全球电动汽车（EV）乘用车销售达到了新车销售的18％（国际能源局，2024年）。1新的两轮车和三轮车的电动汽车销售额超过这些汽车最普遍的主要市场的乘用车，例如印度。城市公交车也已达到中国和欧洲的高电动汽车销售份额。其他车辆段，例如轻型商用车，教练巴士和中型和重型卡车仍处于电气化的早期阶段，Zev
机器视觉
这本书是对机器视觉的易于访问且全面的介绍。它提供了所有必要的理论工具，并显示了它们如何在实际图像处理和机器视觉系统中应用。关键特征是包括许多编程练习，这些练习可以洞悉实用图像处理算法的开发。作者从对数学原理的评论开始，然后继续讨论图像处理中的关键问题，例如图像的描述和表征，边缘检测，特征提取，分割，纹理和形状。他们还讨论了图像匹配，统计模式识别，句法模式识别，聚类，扩散，自适应轮廓，参数变换和一致的标签。描述了重要的应用程序，包括自动目标识别。本书中的两个复发主题是一致性（用于解决机器视觉问题的主要哲学结构）和优化（用于实现这些方法的数学工具）。本书中使用的软件和数据可以在www.cambridge.org/9780521830461上找到。这本书针对电气工程，计算机科学和数学的研究生。这对从业者也将是有用的参考。
计算机视觉
客观问题1。计算机视觉的主要目标是什么？（a）模仿人类思维过程（b）使机器能够查看和分析图像（c）开发新的编程语言（d）以创建人造生命形式的形式：（b）使机器能够看到和分析图像的解释：计算机视觉解释：人工智能是人工智能的域名，可以使用Algorith进行处理和分析机器，可以使用Algorith进行处理和分析。2。以下哪项不是计算机视觉的应用？（a）面部识别（b）自动驾驶汽车（c）烹饪食物（d）医学成像答案：（c）烹饪食品解释：计算机视觉被广泛用于安全（包括面部识别），运输（自动驾驶汽车）和医疗保健（医疗图像），但不用于烹饪食物。3。卷积层在卷积神经网络（CNN）中的作用是什么？（a）提取诸如边缘和形状（b）之类的高级特征（b）以减少图像分辨率（c），以直接对图像进行分类（d）以存储图像以供将来使用：（a）提取高级特征，例如边缘和形状，例如卷积层：卷积层负责检测诸如边缘，梯度，渐变，纹理和纹理的功能。4。在RGB图像中，如何存储颜色信息？5。CNN中的整流线性单元（relu）的目的是什么？6。计算机视觉中的“对象检测”涉及什么？（a）将单个标签分配给图像（b）在图像中识别和定位多个对象（a）使用三个单独的颜色通道使用单个灰度通道（b）使用二进制颜色系统使用十六进制的颜色代码（d）使用三个单独的颜色系统答案：（b）使用三个独立的颜色通道：红色，绿色和蓝色解释：在RGB图像中，每个Pixel具有三个值对应于红色，绿色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色的颜色相对于蓝色，蓝色和蓝色的颜色，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色通道，则使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色频道。（a）将图像转换为灰度（b）以从特征映射（c）中删除所有负值（c）以减小图像的大小（d）以将图像分类为类别：（b）从特征映射说明中删除所有负值：relu介绍非内线性，通过用零替换所有负值，从而使功能提取过程更有效地替换了所有负值。
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16：332：579 IoT的机器学习[秋季2023] - Rutgers ECE机器视觉
人类仅仅从视觉输入中就可以感知世界。这对我们来说是如此容易，以至于我们低估了它的困难感和机器的难度。机器视觉旨在使机器能够像人类一样看到。尽管我们取得了巨大进展，但问题仍然远非清楚地理解和可靠地解决。本课程将涵盖基于几何学和物理学的经典作品，以及基于低维模型，非概念性和深度学习的新课程。
