XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVis
视觉、学习和机器人：2020 年代的植物人工智能
随着全球人口的增长和对粮食的需求不断增加，农业生产面临着巨大的压力。与此同时，气候变化和资源限制加剧了这些挑战，进一步凸显了对可持续农业实践的需求。为了解决这些复杂的问题，植物科学领域正在经历一场技术革命。人工智能 (AI)、计算机视觉和机器人技术的快速发展正在重新定义植物的研究方式和农业实践的管理方式。从高通量表型到精准农业和实时监测，这些技术正在显著提高效率和准确性，为更具弹性和可持续性的农业系统奠定基础。本研究主题汇集了开创性的研究，以展示人工智能如何推动植物科学的发展并为现代农业提供创新解决方案。
TechnoVision 2024：航空航天和国防
浏览报告后，您将在“您的体验”容器中发现 Experience² 趋势如何支持数字连续性，这是民用航空的事实标准。然后，您将进入“物联网经济”趋势，探索低地球轨道上的新卫星星座如何提供全新服务，以改善全球行业领导者或全球部署军队的供应链。我邀请您通过访问我们的应用创新交流空间之一来发现可用的相关演示。最后，为什么不了解北约如何展示“数据共享即关怀”趋势，以管理复杂的国际生态系统中的海量和多样性数据，从而改善协作、标准并提取数据价值呢？当然，这些趋势只是本报告中包含的 37 种趋势中的三种！
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
M.Tech。在气候变化（MOE奖学金）
a）候选人应在整个职业生涯中至少获得6.5 CGPA或60％的分数或一级，以便有资格获得博士学位课程。但是，部门研究委员会（DRC）可能会在第10，+2，BA，BA，BSC，BCOM，BCOM，文凭等结果中自行决定将其例外（标记<60％或CGPA <6.5）。（合格学位除外），如果候选人有资格获得Gate/Net/GPAT或其他国家级奖学金测试，例如DST-Inspire等。或在任何研究项目中加入JRF/SRF。
2024 年 11 月库存可见性.pdf
由欧洲健康管理协会 (EHMA) 于 2024 年 11 月发布。© 2024 EHMA。保留所有权利。本报告仅可用于个人、研究或教育用途，不得用于商业目的。除非获得欧洲健康管理协会 (EHMA) 的许可，否则禁止对本报告的内容进行任何改编或修改。
可持续发展愿景计划 - 奥斯汀
2. CAPITAL METRO 的承诺 A. 一般性承诺。Capital Metro 致力于通过减少对环境的影响并帮助改善其运营所在社区的环境，以可持续的方式运营其交通系统。我们将采用可持续发展和环境最佳实践，并遵守所有环境法律法规，同时通过 Project Connect 扩大交通机会。我们认识到交通运输向大气排放了大量温室气体，作为公共交通提供商，Capital Metro 将采取措施通过设计、技术选择以及为客户提供影响较小的交通选择来减少气候变化的风险。
消失的点，分析绘画的计算机愿景...
单点透视：当图像平面平行于两个世界坐标轴时，与该图像平面切割的轴平行的线将具有在单个消失点相遇的图像。线平行于其他两个轴线不会形成消失点，因为它们是平行于图像平面的。
Agentforce的Visual AI自动化
1。当用户等待代理人等待时，他们被要求提交基本信息和视觉上的问题。2。vrai分析图像并报告制造，模型，状态和其他视觉诊断，并将所有信息发送给Salesforce3。当代理接听电话时，向他们显示了VRAI的见解，因此它们可以更快，更轻松地解决该问题。
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，