XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcali
浏览贴片：具有全球和局部特征比较的异常定位
异常定位，目的是将图像中的异常区域分割出来，这是由于种类繁多的异常类型而具有挑战性的。现有方法通常是通过将整个图像作为整体而却很少付出的努力来学习局部分布来训练深层模型，这对于这项Pixel Prescerise任务至关重要。在这项工作中，我们提出了一种基于补丁的方法，可以适当考虑全球和本地信息。更具体地说，我们采用本地网络和全球网络分别从任何单个贴片及其周围来提取特征。全球网络经过训练，其目的是模仿本地功能，以便我们可以从上下文中轻松检测其功能不匹配时。我们进一步引入了不一致的异常检测（IAD）头和一个失真异常检测（DAD）头，以足够的时间发现全球和局部特征之间的差异。源自多头设计的评分函数有助于高精度异常定位。在几个现实世界数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法优于最大的竞争对手，而竞争对手的差距足够大。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
在东非学校推广清洁烹饪
在东非，学校广泛使用木柴做饭已成为一个严重的环境和经济问题。仅肯尼亚的教育部门每年就消耗了惊人的1000万棵树，突显了其对当地森林和生物多样性的严重影响。在整个地区，大约90％的公立学校依赖木柴，这是森林砍伐的重要原因。据《自然肯尼亚》报道，一所学校每年可以砍伐多达56英亩的森林来满足其做饭需求。学校使用木柴是森林砍伐的重要原因，高需求导致每年森林覆盖率大幅下降。根据Energy4Impact的数据，乌干达的森林正以每年2.6％的惊人速度减少，是全球最高的速度之一，对该国未来几十年的森林覆盖构成严重威胁。在坦桑尼亚，近 83% 的能源来自木柴和木炭等生物质来源，这种依赖在学校尤为突出。例如，曼雅拉小学以前每月消耗约 10 拖拉机的木柴，成本约为 640 美元。努力引入更有效的能源，
本地化供应链及其对绩效的影响
在当今中东和全球复杂且快速发展的市场中，企业正专注于确保更快的市场响应、降低成本和增强弹性的供应链战略——特别是通过确保稳定可靠的供应源。与此同时，政府组织也做出了重大努力，通过促进本地化来刺激当地经济。随着地缘政治紧张局势、流行病和气候风险等干扰事件频繁发生，对有效供应链战略的需求日益增长，企业正在积极重新配置其供应链，以更好地应对新出现的挑战。最近的红海危机凸显了对替代运输路线的迫切需求，暴露了主要区域贸易走廊的脆弱性。正如我们在《中东经济观察》中所探讨的那样，这种干扰迫使全球贸易绕过非洲，大大增加了成本和运输时间。
扩大太阳能混合微电网行业路线图。......
免责声明 本出版物及其中的材料均按“原样”提供。Husk Power Systems 已采取一切合理的预防措施来验证材料的可靠性。但是，Husk Power Systems 及其任何官员、代理、数据提供商或其他第三方内容提供商均不提供任何明示或暗示的保证，并且对使用出版物的任何后果不承担任何责任。本文中包含的信息不一定代表 Husk Power Systems 所有成员的观点。提及特定公司或某些项目或产品并不意味着 Husk Power Systems 认可或推荐它们优于未提及的其他类似性质的产品。本文使用的名称和材料的呈现方式并不意味着 Husk Power Systems 对任何地区、国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位或边界或边界的划定发表任何意见。
扩展负责任的人工智能解决方案
重要的是，符合负责任的人工智能 (RAI) 最佳实践并具有积极社会环境影响的人工智能系统应得到支持，以发展并惠及可能从中受益的潜在用户和社区。然而，新兴的人工智能项目在实际实施 RAI 原则以及扩展方面遇到了挑战。RAI 的主要挑战包括减轻偏见和歧视、确保代表性和情境适当性、流程和结果的透明度和可解释性、维护人权以及确保人工智能不会重现或加剧不平等。RAI 的框架已经激增，但往往停留在高水平，没有在各种用途和情境中实施的技术指南。同时，扩展过程本身可能会给实现或保持 RAI 遵守带来障碍和复杂性。
扩散光学中蒙特卡洛模拟的缩放关系的应用限制。第1部分：理论
摘要：Monte Carlo（MC）是研究散射媒体中光子迁移的强大工具，但很耗时以解决反问题。为了加快MC模拟的速度，可以将缩放关系应用于现有的初始MC模拟，以生成具有不同光学属性的新数据集。我们命名了这种方法基于轨迹，因为它使用了初始MC模拟的检测到的光子轨迹的知识，这与基于较慢的光子方法相反，在这种方法中，新型MC模拟具有新的光学特性。我们研究了缩放关系的收敛性和适用性限制，这两者都与所考虑的轨迹样本也代表了新的光学特性有关。为了吸收吸收，缩放关系包含平滑收敛的兰伯特啤酒因子，而对于散射，它是两个快速分化因子的乘积，其比例很容易达到十个数量级。我们通过研究给定长度的轨迹中的散射事件数量来研究这种不稳定。我们根据记录的轨迹中的最小最大散射事件进行了散射缩放关系的收敛测试。我们还研究了MC模拟对光学性质的依赖性，这在反问题中最关键，发现散射衍生物归因于小泊松分布的散射事件分布的小偏差。本文也可以用作教程，有助于理解比例关系的物理学与其局限性的原因，并制定了应对它们的新策略。
用于自然光未校准光度立体成像
自然光未校准光度立体 (NaUPS) 减轻了传统未校准光度立体 (UPS) 方法中严格的环境和光线假设。然而，由于内在的不适定性和高维模糊性，解决 NaUPS 仍然是一个悬而未决的问题。现有工作对环境光和物体材质施加了强有力的假设，限制了更一般场景中的有效性。或者，一些方法利用复杂模型的监督学习，但缺乏可解释性，导致估计有偏差。在这项工作中，我们提出了自旋光未校准光度立体 (Spin-UP)，这是一种无监督方法，用于解决各种环境光和物体中的 NaUPS。所提出的方法使用一种新颖的设置，在可旋转的平台上捕获物体的图像，通过减少未知数来减轻 NaUPS 的不适定性，并提供可靠的先验来缓解 NaUPS 的模糊性。利用神经逆向渲染和所提出的训练策略，Spin-UP 可以以较低的计算成本恢复复杂自然光下的表面法线、环境光和各向同性反射率。实验表明，Spin-UP 优于其他监督/无监督 NaUPS 方法，并在合成和真实世界数据集上实现了最先进的性能。代码和数据可在 https://github.com/LMozart/CVPR2024-SpinUP 获得。
芯片供应链：分叉和本地化
在人类历史上大规模提出。高度复杂的半导体供应链是偏重的和互连的，因此很难解开。在最后几个decades中，半导体供应链简单地将三个主要的生产步骤分成了分散，重点是性能和功率效率创新，同时又赋予了成本和芯片大小。首先，工程师设计芯片并精心计划如何构造其电子电路。第二，芯片设计是在洁净室的硅晶片上通过光刻造影等制造的，其中小电路逐层建造。最后，制造的芯片是从晶片上切出的，用保护性壳体包装，并进行了严格测试，以确保在将功能集成到电子设备中之前确保功能（请参阅CSS研究）。