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在Knauf革命性的质量检查与视觉AI
knauf绝缘材料进行了数字化转换，以使用AI驱动的解决方案来增强其质量检查过程。，他们面临着耗时且容易出现人为错误的手动检查过程的挑战。一项试点计划测试了视觉AI系统，该系统后来成功部署了生产线，从而产生了更高质量的产品，并通过自动化提高了效率。持续的评估和迭代对于将系统提炼和改进为成功的解决方案至关重要，从而降低成本并提高客户满意度。
在固体基础上建立视觉模型的模型
视觉模型（VLM）的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而，传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练，通常缺乏空间和语言的理解，可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法，坚实的基础剪辑（SF-CLIP），通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果，SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度，并增强了图像和文本检索能力，为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外，在语义分割任务中，密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力，尽管主要接受了英语数据的培训，但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进，而无需牺牲培训效率。
Vision 2030：在2030年之前建造零碳ISLINGTON
商业，企业和工业战略部（BEIS）出版的最新数据表明，2018年伊斯灵顿作为自治市镇的碳排放量为679,589吨，自2005年以来降低了42％。在2018/19年度，理事会直接控制的建筑物和车队的年度碳排放量约为27,000吨。，尽管理事会自己的碳足迹不到自治市镇总数的4％，但我们认为，理事会在使用一系列技术，措施和权力方面处于强大的地位，可以影响自治市镇的碳减少。
投影动态计算机视觉的可跟踪热图案
将人造模式添加到QR码之类的对象中可以简化诸如对象跟踪，机器人导航和传达信息（例如标签或网站链接）之类的任务。但是，这些模式需要物理应用，它们会改变对象的外观。相反，投影模式可以暂时更改对象的外观，协助3D扫描和检索对象纹理和阴影等任务。但是，投影模式会阻碍动态任务，例如对象跟踪，因为它们不会“粘在对象的表面上”。还是他们？本文介绍了一种新颖的方法，结合了预测和持久的物理模式的优势。我们的系统使用激光束（精神类似于激光雷达）进行热模式，热摄像机观察和轨道。这种热功能可以追踪纹理不佳的物体，其跟踪对标准摄像机的跟踪极具挑战性，同时不影响对象的外观或物理特性。为了在现有视觉框架中使用这些热模式，我们训练网络以逆转热扩散的效果，并在不同的热框架之间移动不一致的模式点。我们在动态视觉任务上进行了原型并测试了这种方法，例如运动，光流和观察无纹理的无纹理对象的结构。
朝着低成本单光子摄像机迈向3D视觉
我们提出了一种基于微型，能量，低成本的单光子凸轮的测量值来重建任意兰伯特对象的3D形状的方法。这些摄像机作为时间解析的图像传感器运行，用非常快速的脉冲脉冲融合了光，并记录了该脉冲的形状，因为它以高时间分辨率从场景中返回。我们提出了模拟此图像形成过程的建模，解释其非理想性，并适应神经渲染以从一组具有已知姿势的空间分布的传感器中重建3D几何形状。我们表明，我们的方法可以从模拟数据中成功恢复复杂的3D形状。我们利用商品代理传感器的测量结果来证明实际捕获的3D对象重建。我们的工作在基于图像的建模和活动范围扫描之间建立了连接，并通过单光子摄像机朝着3D视觉提供了一步。我们的项目网页位于https://cpsiff.github.io/ toug_3d_vision/。
语言模型作为视觉的黑盒优化器...
在Web-scale数据集中预先训练的视觉语言模型（VLMS）在用最小数据调整时，在下游任务上表现出了显着的功能。但是，许多VLM依赖于专有数据，而不是开源数据，这限制了使用白色框的使用进行精细调整。因此，我们旨在开发一种黑匣子方法来通过自然语言提示来优化VLM，从而避免需要访问模型参数，功能嵌入甚至输出逻辑。我们采用基于聊天的LLMS来搜索VLM的最佳文本提示。特别是，我们采用了一种自动的“爬山”程序，该程序通过评估当前提示的性能并要求LLMS根据文本反馈来对其进行融合，从而将其融合到有效的提示中，所有这些程序都在没有人类的对话过程中进行了反馈。在具有挑战性的1-Shot图像分类设置中，我们的简单方法平均超过了白色框连续提示方法（COP）1。在包括Imagenet在内的11个数据集中有5％。我们的方法还优于人工工程和LLM生成的提示。我们高出了对话反馈的优势，该反馈既不是正面和负面提示，表明LLM可以在文本反馈中利用隐式“梯度”方向，以进行更有效的搜索。此外，我们发现通过我们的策略生成的文本提示不仅更容易解释，而且还以黑盒方式在不同的VLM架构上良好地转移。最后，我们在最先进的Black-Box VLM（DALL-E 3）上演示了我们的框架，以进行文本对图像优化。
愿景与策略让我们的第4课链接esterno与AggionRare更好
- 优势：您的产品/服务的最佳功能是什么？您向别人不能或不这样做的人提供什么？- 弱点：您的产品/服务的某些平均功能是其他更好的功能？- 机会：您的公司可能会蓬勃发展的某些领域，因为目前尚未利用它？- 威胁：哪些外部因素 - 竞争者，消费者需求，经济状况 - 可能会使您的企业成功更加困难？您会注意到，前两个字母集中在您内部控制的事情上，而最后两个则关注组织必须回应的外部环境条件。
1。计划计划：1.1计划愿景：阿巴拉契亚社区资本（“ ACC”）建立了阿巴拉契亚绿色银行，能源社区和安德斯
1。计划计划：1.1计划愿景：阿巴拉契亚社区资本（“ ACC”）建立了阿巴拉契亚绿色银行，能源社区和服务不足的农村（美国农村绿色银行或“ GBRA”），领导该国在低收入农村社区的绿色过渡，受到化石燃料工业降低影响的低收入农村社区。ACC将使用CCIA奖，以确保煤炭，能源，服务不足的农村和部落社区获得资金和技术援助，以开发和资助清洁能源项目。由于ACC的基于地点的战略，这些低收入的社区（“ Lidac”）将建立清洁能源经济体，支持成千上万的家庭，企业和社区机构。清洁能源项目将创造数千个优质的就业机会，同时减少碳排放量并改善全国硬性能源社区的空气质量。ACC设想，许多在农村社区中具有深厚专业知识的组织将参与支持这项工作，许多此类组织协助制定了GBRA的愿景。应该指出的是，在本提案中所描述的任何组织都不命名为子招，合作伙伴或供应商。与参与服务提供商有关的所有活动以实现该奖项的公共目的，将严格遵循EPA的竞争性采购指南。1在签署此命令时，拜登总统说：“我们永远不会忘记挖煤并建造国家的男人和女人。这就是为什么由阿巴拉契亚社区资本领导的投资对于阐明经济竞争环境至关重要的原因。”GBRA的重点与拜登政府的行政命令14008“应对国内外的气候危机”，以与煤炭，石油和天然气以及动力植物社区合作，以创造良好的工会工作，刺激经济振兴，补救环境降级和支持能源工作者。我们将与他们做正确的事，并确保他们有机会继续在自己的社区中建立国家并为此获得良好的报酬。”我们认为，这一提议可以实现这一诺言1.1.1社区贷方网络战略：通过其GBRA计划，ACC在公正的能源过渡的最前沿为社区贷方网络服务，影响人们，地区和经济体历史上以采矿，收获，生产和分配的煤炭和其他化石燃料燃料能源为主导。农村社区，包括阿巴拉契亚州，是本申请的重点，是这种过渡的中心，并有望领导开发新的能源并进行投资以减少温室气体。盖尔·曼钦（Gayle Manchin）表示：“当煤炭影响社区成功时，该国其他地区变得更加强大。
未来愿景：自然共生经济
13 https://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/2021/html/1-2-2.html 14 闭环：委员会通过雄心勃勃的新循环经济一揽子计划，以提高竞争力、创造就业机会和实现可持续增长（欧盟委员会，2015 年） https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_15_6203 15 国家回收战略（美国环境保护署，2021 年） https://www.epa.gov/system/files/documents/2021-11/final-national-recycling-strategy.pdf 16 2020 年 2 月 10 日关于打击浪费和循环经济的法律（法兰西共和国，2020 年） https://www.vie-publique.fr/loi/268681-loi-10-fevrier-2020-lutte-contre-le-gaspillage-et-economie-circulaire