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可穿戴设备的自适应极端边缘计算
可穿戴设备是一种快速增长的技术，对社会和经济的个人医疗保健产生了影响。由于传感器和分布式网络中传感器的广泛影响，功耗，处理速度和系统适应性对于将来的智能可穿戴设备至关重要。对如何在智能传感器中将计算到边缘的视觉和预测已经开始，并渴望提供自适应的极端边缘计算。在这里，我们提供了针对智能可穿戴设备的硬件和理论解决方案的整体视图，可以为这个普遍的计算时代提供指导。我们为在可穿戴传感器的神经形态计算技术中持续学习的生物合理模型提出了各种解决方案。为了设想这个概念，我们提供了一个系统的概述，其中预期在神经形态平台中可穿戴传感器的潜在低功率和低潜伏期情景。我们依次描述了利用互补金属氧化物半导体（CMOS）和新兴记忆技术（例如MEMRISTIVE设备）的神经形态处理器的重要潜在景观。此外，我们根据足迹，功耗，延迟和数据大小来评估可穿戴设备内边缘计算的要求。我们还研究了神经形态计算硬件，算法和设备以外的挑战，这些挑战可能阻碍智能可穿戴设备中自适应边缘计算的增强。
课程点提示弱监督的参考图像分割
参考图像分割（RIS）的目的是通过相应的静脉语言表达式精确地分段图像中的对象，但依赖于成本密集的掩码注释。弱监督的RIS因此从图像文本对学习到像素级语义，这是用于分割细粒面罩的挑战。自然而然地提高了分割精度，是用图像分割模型SAM赋予弱监督的RI。尽管如此，我们观察到，简单地整合SAM会产生有限的收益，甚至由于不可避免的噪声而导致性能回归，而过度关注对象部分的挑战和挑战。在本文中，我们提出了一个创新的框架，即P PPT（PPT），与拟议的多源课程学习策略合并，以解决这些挑战。具体来说，PPT的核心是一个点发生器，它不仅可以利用Clip的文本图像对准能力和SAM强大的掩膜生成能力，而且还产生了负点提示，以固有，有效地解决嘈杂和过度的焦点问题。在适当的情况下，我们引入了一种以对象为中心图像的课程学习策略，以帮助PPT逐渐从更简单但精确的语义一致性中学习到更复杂的RIS。实验表明，我们的PPT在MIOU上显着胜过弱监督的技术，分别为11.34％，14.14％和6.97％，分别为6.97％。
直升机/武器系统集成 - DTIC
直升机作为一种武器系统，服役时间已快有半个世纪了。旋翼机在二战后开始出现，主要用作观察平台和搜救车辆，如今已发展成为现代战争场景中的主角。在海战中，直升机是特遣部队不可或缺的一部分，能够向地面和水下目标发射毁灭性的火力。在空地战中，技术使直升机成为坦克杀手、部队运输和夜间观察平台。最后，在最不可能出现的空对空作战领域，现代武器已经证明直升机甚至可以有效对抗高性能战术飞机。
动物武器伤人测试涉及……
动物武器伤人试验令人震惊地推翻了过去的禁令 1983 年，善待动物组织 (PETA) 揭露并成功地关闭了美国国防部的一个“伤口实验室”。在这个实验室里，狗、山羊和其他动物被大威力武器射击造成伤害，促使时任国防部长卡斯帕·温伯格 (Caspar Weinberger) 首次永久禁止在伤口实验室射杀狗和猫。4 2005 年，美国陆军颁布了第 40-33 号条例，禁止在“为研制生物、化学或核武器而进行的”实验中使用狗、猫、海洋动物和非人类灵长类动物。 5 然而，2020 年，美国陆军在美国陆军医学研究与发展司令部 (USAMRDC) 的“84 号政策”中显然改变了立场，允许“购买或使用狗、猫、非人类灵长类动物或海洋哺乳动物，以使用武器造成伤害，用于进行医学研究、开发、测试或评估。” 6 重要的是，美国空军第 59 医疗联队最近通过了一项政策，声明其自己的实验项目“不开展涉及非人类灵长类动物、狗、猫或海洋哺乳动物的研究与开发或训练方案” 7 -这与 USAMRDC 的第 84 号政策相反，该政策允许对这些动物进行武器伤人测试。 USAMRDC 试图对动物武器伤人试验保密 2022 年 3 月，PETA 根据《信息自由法》（FOIA）提出请求，要求提供 USAMRDC 批准的“使用武器……对狗、猫、海洋动物和非人类灵长类动物造成伤害”的试验的照片、视频和其他文件。尽管 USAMRDC 最初表示它至少有 2,000 份响应记录，但后来又改口说只有一份这样的测试协议记录。USAMRDC 没有拥抱透明度，而是选择了保密，声称对我们请求的响应记录“出于国防或外交政策的利益……被保密”。 8 我们已提起上诉，要求发布应提供的所要求信息的删节版，9 PETA 认为这是法律要求的。纳税人应该知道美国陆军拒绝公布其令人震惊的动物武器伤人实验细节，到底在隐瞒什么。
意大利太空天气科学的现状和观点
1 ASI-ITRIAIA太空航天局，通过DEL POLITECNICO SNC，00133，意大利00133意大利2意大利军事航空，空军工作人员3，Viale Dell'Younfers N.4，00185罗马，意大利3号Inf-Astro-astro phyic phyic observoration，Turgatory tornation tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory torains toragity toraine tornial teraine，turnesse turne surins turga物理学，通过科学研究1，00133意大利罗马5大学，物理和地质学系，通过Pascoli S.N.C.，06124意大利佩鲁吉亚6号地理和火山学研究院，通过Di Vigna Murata 605，som som som solicy，00143 ROME，ITRICTITITO，ITRICTIOS，ITRICTO，TRENTO，di vigna Murata 605 38123意大利特伦托8天文和空间行星学的Inf-Inf-Institute通过Del Fosso del Cavaliere 100，00133 Rome，意大利罗马9 Inf-Artonomical Obtervorator，Trieste，Loc。basovizza n。 302，34149意大利Trieste 10 Infn-Tifpa，通过Sommari 14，38123 Trento，意大利
关于温带行星硅酸盐风化的岩性控制
在行星表面的硅酸盐岩石的风化可以从大气中划出CO 2，以最终在行星内部埋葬和长期存储。这个过程被认为是对碳酸盐硅酸盐循环（碳循环）的基本负反馈，以维持地球上的克莱门特气候和潜在的温带系外行星。我们实施热力学，以确定风化速率是表面岩性（岩石类型）的函数。这些速率提供了上限，允许估计调节气候的最大风化速率。该建模表明，在给定岩石而非单个矿物质中矿物组合的风化对于确定行星表面上的风化速率至关重要。通过实施流体传输控制方法，我们进一步模拟了化学动力学和热力学，以确定受地球大陆和海洋壳构造及其上层岩石的启发的三种岩石的风化速率。我们发现，类似大陆壳的岩性的热力学风化速率比海洋壳的岩性特征低约一到两个数量级。我们表明，当CO 2二压压力降低或表面温度升高时，热力学而不是动力学会对风化产生强大的控制。在动力学和热力学上有限的风化状态取决于岩性，而供应限制的风化与岩性无关。我们的结果表明，热力学有限的硅酸盐风化的温度敏感性可能会激发对碳循环的正反馈，在这种情况下，随着表面温度的增加，风化速率降低。
通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
建立NOAA的操作空间天气观测
NOAA提供了运营空间的天气监测，预测以及对民用应用程序的长期数据归档和访问，维护基于地面和空间的资产，提供了支持操作的研究，并为太空天气预测技术和科学提供了要求。ProsWift Act§60601