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增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
具有成本效益的主动激光扫描系统，用于深度感知深度学习的实例分段
摘要：家禽业在全球农业中起关键作用，家禽是蛋白质的主要来源，并为经济增长做出了重大贡献。但是，该行业面临着与重复性且苛刻的劳动密集型任务相关的挑战。自动化已成为提高运营效率并提高工作条件的关键解决方案。具体来说，机器人的操纵和对象的处理在工厂中变得无处不在。但是，存在挑战以预先识别和引导机器人处理一堆具有相似纹理和颜色的物体。本文着重于开发旨在自动化鸡的机器人解决方案的视觉系统，该机器人解决过程是一种基本的，但在家禽加工中是一种基本但身体上剧烈的活动。为了解决通用实例分割模型在识别重叠对象中的限制，开发了一种具有成本效益的双重活性激光扫描系统来生成对象上的精确深度数据。将经过良好的深度数据生成与RGB图像集成在一起，并将其发送到实例分割模型以进行单个鸡检测和识别。这种增强的方法显着改善了该模型在处理涉及重叠鸡的复杂场景中的性能。具体而言，RGB-D数据的集成将模型的平均平均精度（MAP）检测准确性提高了4.9％，并显着改善了中心偏移 - 本研究中引入的定制度量标准，以量化地面真相蒙版中心与预测的面具中心之间的距离。精确的中心检测对于开发未来的机器人控制解决方案至关重要，因为它可以确保在鸡肉重定过程中准确抓住。中心偏移量从22.09像素（7.30 mm）降低到8.09像素（2.65 mm），证明了该方法在缓解闭塞挑战和增强视觉系统的可靠性方面的有效性。
碎片颗粒（TFG）的作用在
我们在本文中提出了一个特殊的科学数据集，允许研究太阳能超晶体细胞内部的结构和演变。通过局部相关跟踪技术（LCT）从HINODE（JAXA/NASA）观测值开始，使用局部相关跟踪技术（LCT）证明了碎片颗粒（TFG）和相关流的树。数据集的处理表现出TFG的演变，并表明它们的相互作用能够在10个ARCSEC（中型）上比颗粒（1至2小时）建立寿命更长的水平流动。这些流动作用于Intranetwork磁元素的扩散以及网络的位置和形状。因此，TFG似乎是超晶体形成和进化所涉及的主要元素之一。
用生成AI审查创意原型。通过Patrick Parra Pennefath的生成AI增强创意工作流程。纽约：Apress 202
目前介导过程无疑是由人工智能（AI）确定的阶段。媒体研究的AI时代提出了许多不容易回答的道德，本体论和方法论问题。人机关系问题是这方面最重要的问题之一。在这种关系中，创造力的问题，其本质和本质是许多公众和学术辩论的主题。帕特里克·P·彭纳法（Patrick P.这本书是一项全面的多学科研究，基于以下假设：创造力与AI的性质之间没有矛盾。作者可以使用AI，尤其是生成性AI来支持创作者的创造力，这样做的利弊，并将AI作为人为技术历史上的另一种有用的工具。同时，作者鼓励读者对与AI相关的思想，技巧，技能和应用进行反思性批评，这些思想，技巧，技能和应用在艺术过程中会引起创意人的共鸣。在此过程中，AI的主要作用被确定为“在产生，测试和迭代思想的方法的意义上，原型制作的催化剂”（p。xi）。在介绍本书的目的时，作者说：“在整本书中，您会发现大量的例子，案例研究，活动和外卖，以说明生成AI对原型新兴想法的潜力这些实用资源将帮助您加深对技术的理解，并激发您将其整合到自己的创作过程中”（p。XII）
twinlitenet+实时可驱动区域和车道分割的更强模型
结合了标准和深度可分离的扩张卷积，降低了复杂性，同时保持了高度的准确性。它有四种配置，从强大的194万参数Twinlitenet +大到超轻量级34K参数Twinlitenet + Nano。值得注意的是，TwinliteNet +大的达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。 这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。 在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。 该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。
基于改进的Segformer的水下图像的语义分割
水下图像细分对于诸如水下探索，海洋环境监测和资源开发等任务至关重要。尽管如此，鉴于水下环境的复杂性和可变性，改善模型准确性仍然是水下图像分割任务中的关键挑战。为了解决这些问题，本研究提出了基于标准Segformer模型的水下图像的高性能语义分割方法。首先，Segformer中的混合变压器主链被Swin Transformer替换，以增强特征提取并促进对全局上下文信息的有效获取。接下来，在骨干的下采样阶段和解码器中引入了有效的多尺度注意（EMA）机制，以更好地捕获多尺度特征，从而进一步提高了细分精度。此外，将特征金字塔网络（FPN）结构合并到解码器中，以在多个分辨率下组合特征图，从而使模型可以有效地集成上下文信息，从而在复杂的水下环境中增强了鲁棒性。对SUIM水下图像数据集进行测试表明，拟议的模型在多个指标上达到了高性能：联合（MIOU）的平均相交（MIOU）为77.00％，平均召回（MRECALL）为85.04％，平均精度（Mprecision）为89.03％，为89.03％，F1Score（MF1Score（Mf1score）为86.63％）。与标准Segformer相比，MIOU的提高3.73％，MRECALL为1.98％，Mprecision的3.38％和MF1Score的2.44％的提高，参数增加了989万。结果表明，所提出的方法通过最小的其他计算实现了出色的分割精度，从而显示了水下图像分割中的高性能。
在微创干预措施中增强现实
微创干预措施具有陡峭的学习曲线，因为它们与外科医生可能对患者解剖结构进行直接或完全可视化的精确操作有关。增强现实（AR），可以在手术领域覆盖患者解剖学的模型，它提供了有望改善手术经验的希望。我们对AR技术在临床和教育环境中最小侵入性的脊柱程序中应用中应用的最新进展进行了定性综述。我们探讨了当前具有这项技术经验的证据，并突出了未来发展的关键领域。通过这篇综述，我们旨在更深入地了解AR的当前状态，以改变微创脊柱手术的临床和教育领域。
上诉法院判决模板
3。与Bulb Energy Limited（在能源供应公司管理中）（“ Bulb”）（在章鱼能源零售2022 Limited（为了方便起见）中，SOS的决定（在能源供应公司管理中）（在能源供应公司行政管理中）（“ Bulb”）（“ Bulb”）有关（为了方便起见，第五和第六感兴趣的政党在这项判决中称为“章鱼”）。灯泡是一家能源供应公司，持有电力和天然气供应许可证。它提供了大约150万国内客户。在2021年，批发能源价格上涨超过400％，灯泡遇到了严重的财务困难。2021年11月24日，关于能源监管机构，天然气和电力市场办公室（“ OFGEM”），亚当·约翰逊·J（Adam Johnson J），根据《 2011年能源法案》第94款（“ EA 2011”），Adam Johnson J在BULB方面作出了能源供应公司管理命令（“ ESCA命令”）。
