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bevgan：生成鱼眼交叉视图变形金刚
摘要：当前的停车援助和监测系统合成鸟类视图（BEV）图像，以提高驱动程序的可见度。这些BEV图像是使用称为“逆透视图”（IPM）的流行透视转换创建的，该转换将其投射到FishEye摄像头捕获的环绕视图图像的像素上。然而，IPM在准确地表示高度和接缝的对象方面面临挑战，因为它依赖于刚性几何变换，因此将预计的环绕视图缝合在一起。为了解决这些局限性，我们提出了Bevgan，这是一种新型的几何形状引导的条件生成副本网络（CGAN）模型，将多尺度鉴别器与基于变形金刚的生成器相结合，该生成器利用Fisheye摄像机校准和注意力机械机制，以隐含地模拟该视图之间的几个几何形式的变换。实验结果表明，在图像保真度和质量方面，Bevgan的表现优于IPM和最先进的跨视图生成方法。与IPM相比，我们报告了 + 6的改进。在PSNR上的2 dB，MS-SSIM上的 + 170％在描绘停车场和驾驶场景的合成数据集上进行评估。此外，还通过零射推理证明了Bevgan在现实世界中的图像上的概括能力。
观察Picsemend Light诱导的聚合物中的自旋跃迁
摘要。在2010年，弗里曼（Freeman），斯科特（Scott）和特斯克（Teske）出版了一本著名的分类单元，汇编了配对友好型椭圆形曲线的最著名家族。从那时起，研究工作主要从对配对友好曲线的产生转变为算法的改进或对安全插曲的评估，以抵制对离散对数问题的最新攻击。因此，很少有新家庭被发现。然而，在某些新应用中（例如Snarks）中，需要对质量顺序的曲线进行配对曲线，重新激发了对配对友好友好曲线的产生的兴趣，希望能找到类似于Barreeto和Naehrig发现的家庭的兴趣。在Kachisa，Schaefer和Scott的工作中建立了建设，我们表明，环形磁场的二次扩展的某些特定要素会产生与小参数配对曲线的家族。通过在这些元素之间进行详尽的搜索，我们发现了嵌入度k = 20，k = 22和k = 28的曲线的新家族。我们提供了我们技术的开源SageMath实施。我们从新家庭获得加密大小的曲线，并在某些新曲线上提供了概念验证的sagemath实现。关键字：椭圆曲线，基于配对的密码
