XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVis
法国武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科努 (Sébastien Lecornu) 于 6 月 17 日星期一正式访问维勒班特的欧洲展览会 (Eurosatory Expo)，参加展览会开幕日 (93)
法国武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科努 (Sébastien Lecornu) 于 6 月 17 日星期一正式访问维勒班特的欧洲展览会 (Eurosatory Expo)，参加展览会开幕日 (93)
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科努于 2024 年 5 月 16 日星期四对卢维埃国家宪兵旅进行正式访问 (27)
武装部队部长将于 2024 年 5 月 16 日星期四访问卢维埃国家宪兵旅，与 2024 年 5 月 14 日星期二早上在因卡维尔收费站致命伏击现场率先进行干预的官员和操作员交谈，以表示对安全和救援部队的支持。
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！
2024 年 4 月 17 日，请访问陆军部部长塞巴斯蒂安·勒科尔努 (Sébastien Lecornu) 办公室，签署雷诺集团合作伙伴大会签名协议
国家安全总局致力于推动国家政治合作，支持工资、公务员、学生参与国家工作的一体化。共和国总统和军事规划法 (LPM) 或内部安全法 (LOPSI) 的法令的目标是双重保留行动。
用计算机视觉和人工智能革新医学成像
Revolutionising Medical Imaging with Computer Vision and Artificial Intelligence Edited by Seema Bhatnagar, Priyanka Narad, Rajashree Das and Debarati Paul This book first published 2024 Cambridge Scholars Publishing Lady Stephenson Library, Newcastle upon Tyne, NE6 2PA, UK British Library Cataloguing in Publication Data A catalogue record for this book is available from the British Library Copyright © 2024年，Seema Bhatnagar，Priyanka Narad，Rajashree Das，Debarati Paul和本书保留的所有权利。未经版权所有者事先许可，以任何形式或以任何形式或以任何形式（任何形式），以任何形式或以任何形式的方式，以任何形式或以任何形式）复制了本书的一部分，以任何形式或以任何形式或以任何方式传输。ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9
人工智能的下一个愿景
塑料废弃物的回收方法多种多样，但化学回收（将塑料废弃物分解成基本化学原料，然后用于制造新产品的过程）作为一种有助于解决资源问题和减少二氧化碳排放的技术，正受到关注。然而，目前的化学回收技术需要使用化石燃料的加热过程，这引发了与能源消耗和二氧化碳排放以及成本和安全问题相关的问题。在此背景下，微波化学有限公司于 2020 财年开始开展 NEDO 节能技术战略创新计划下的一个项目，以开发一种使用微波方法的新型塑料化学回收技术。微波方法使用与传统微波炉相同的技术，具有很高的能源效率，被认为对促进工业电气化工作很重要。微波技术可以将能量直接传递给塑料，将之前在热解过程中消耗的能量减少了约 50%。此外，使用电力产生的微波
视觉问题的跨模式关系推理网络回答
视觉问题回答（VQA）是一项具有挑战性的任务，需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解，从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距，以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐，而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对，而无需考虑关系一致性，这是模型的性能。在本文中，为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性，我们提出了一个跨模式的关系构建网络（CRRN），以掩盖不一致的注意力图，并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说，我们提出了两个相关性掩码，用于模式间和模式内突出显示，从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后，我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM，并具有明确的超级视觉，以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效，以达到61.74％。