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通过整合视觉，触觉感应和软手指来实时杂货店包装
摘要 - 尽管垃圾箱是机器人操纵的关键基准任务，但社区主要集中于将刚性直线物体放置在容器中。我们通过呈现一只软机器人手，结合视力，基于运动的本体感受和软触觉传感器来识别，排序和包装未知物体的流。这种多模式传感方法使我们的软机器人操纵器能够估计物体的大小和刚度，从而使我们能够将“包装好容器”的不定定义的人类概念转化为可实现的指标。我们通过逼真的杂货包装场景证明了这种软机器人系统的有效性，其中任意形状，大小和刚度的物体向下移动传送带，必须智能地放置以避免粉碎精致的物体。将触觉和本体感受反馈与外部视力结合起来，与无传感器基线（少9倍）和仅视觉的基线相比，项目受损的填料操作显着降低（4。少5×）技术，成功地证明了软机器人系统中多种感应方式的整合如何解决复杂的操作应用。
气候弹性的旁遮普视觉和行动计划2024
1。水资源：通过保护和保护水资源来增强水安全。改善综合水资源管理，并通过法规和技术措施确保水质。促进气候硫化的水存储和分配基础设施，例如为井，雨水收集和社区池塘。2。生物多样性：制定和实施综合的生物多样性保护计划，以保护和保护高保护价值领域。通过基于生态系统的适应来修复降级的栖息地，并建立新的保护区以确保受威胁生态系统的生存。改善湿地的健康状况（即Ramsar遗址）充当闸门，牧场，牧场和沙漠和保护水生的多样性和栖息地条件。3。改善针对气候诱发灾难的反应：通过优先考虑灾难挽救基础设施来加强气候诱发的灾难管理能力，
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。
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。
MS-EVS：基于多光谱事件的基于深度学习的面部检测的愿景
基于事件的传感是一种相对较新的成像模态，可实现低潜伏期，低功率，高时间分解和高动态范围采集。这些支持使其成为边缘应用和在高动态范围环境中的高度可取的传感器。截至今天，大多数基于事件的传感器都是单色的（灰度），在单个通道中捕获了Visi-ble上广泛光谱范围的光。在本文中，我们介绍了穆斯特朗事件并研究了它们的优势。尤其是我们在可见范围内和近红外范围内考虑多个频段，并探索与单色事件和用于面部检测任务的传统多光谱成像相比的潜力。我们进一步发布了第一个大型双峰面检测数据集，其中包含RGB视频及其模拟色彩事件，N-Mobiface和N-Youtubefaces，以及带有多光谱视频和事件的较小数据集，N-SpectralFace。与常规多频谱图像的早期融合相比，多阶段事件的早期融合可显着改善面部检测性能。此结果表明，相对于灰度等效物，多光谱事件比传统的多光谱图像具有相对有用的有关场景的信息。据我们所知，我们提出的方法是关于多光谱事件的首次探索性研究，特别是包括近红外数据。
用于识别河流为...
拥有精确有效的监测系统来评估河流状态的重要性在于其预测和应对可能导致洪水和溢出的极端天气事件的能力。与水有关的灾难，例如山洪洪水，可能会对基础设施，经济以及最重要的是对人口安全的影响。因此，高级河流识别系统的实施成为SIT（首字母或首字母缩写）的战略优先事项。本报告旨在概述通过图像在河流识别领域使用的最新技术，方法和方法。通过对专业文献的审查，将探索使用计算机视觉，遥感，人工智能以及其他相关学科的河流检测和跟踪学科的最新进展。此外，将解决在其他地区和组织中实施类似系统的成功案例和最佳实践。最终，本文将成为为其河流识别项目寻找最合适和最有效的解决方案的起点。此处收集的信息将为理解基于图像的河流监测系统的计划和执行中必须考虑的可能性，挑战和关键注意事项提供稳固的基础，以确保人口和自然环境的安全和福祉。这些要素来自各种信息和经验的来源。基于图像的河流识别系统的实施项目测量河床并确定溢流的风险是在必须全面考虑几个要素的情况下设定的。
从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -
深度学习在计算机视觉中的作用 - Easy Chair
本文探讨了深度学习在计算机视野领域的关键作用。计算机视觉是对启示机感知和理解视觉信息的研究，随着深度学习技术的出现，已经取得了重大进步。传统的计算机视觉方法在处理复杂的视觉任务时面临局限性，激发了对高级方法的需求。深度学习，由神经网络和卷积神经网络（CNN）提供支持，通过提供端到端的学习，功能表示和适应性来彻底改变计算机视觉。本文讨论了深度学习在计算机视觉中的各种应用，包括图像分类，对象检测，语义细分和视频分析。它还解决了深度学习的优势，例如其处理大规模数据集和概括的能力。但是，研究了挑战和局限性，包括对标记数据和计算要求的需求。本文通过强调最近的进步和未来的方向，例如转移学习，生成对抗网络（GAN）和注意机制，强调了在这个迅速发展的领域中正在进行的研发的重要性。总体而言，深度学习已成为计算机视觉中的关键工具，并有可能显着影响各种领域和应用。
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。