XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlimiting
农田 - 农业学院杂志
这项研究旨在评估Wotu区，East Luwu Regency的可可（Theobroma cacao L.）耕种的实际和潜在土地适用性，并确定其限制因素。于2022年4月至7月进行，该研究涉及在穆斯林印度尼西亚大学农业学院的土壤科学与环境保护实验室的现场调查和土壤分析。所使用的数据包括降雨记录，行政地图，土地覆盖地图，土壤类型地图和坡度图（1：50.000比例）。使用具有限制因素方法的粮农组织方法，结果表明，土地单元2（36和37）中的实际土地适用性略适当（S3），而代表性的土地单元2（12、15和07）不合适（N1）。土地单元3（16、25、17）也略适当（S3）。对土地单位1、2和3的潜在适合性增加到适中（S2）。限制因素包括水的可用性，养分保留和生根深度。
技术追踪器：Wave 11
13。Given the Parties' different strengths and inter-relationships across various EDA and S&A markets (with Synopsys primarily active in EDA software and Ansys primarily active in S&A software), the CMA also considered whether the Merger would lead to rivals in various EDA and S&A software markets being harmed as a result of the Merged Entity limiting rivals' access to a key input, reducing or removing interoperability between its产品和竞争对手的产品和/或捆绑各方的工具。最终，CMA认为合并的实体将没有动机参与这种行为，因为这种策略的损失将超过收益。在得出这一结论时，CMA认为，除其他证据外，各方的顶级客户（所有人都是具有广泛行业知识的全球公司）认为合并不太可能产生这种影响。这是因为，例如，客户在芯片设计流的每个阶段使用他们认为是最好的质量软件（即他们来自不同供应商的软件混合和匹配软件），因此，如果互互操作性被删除或删除，互操作性对这些产品的价值很重要，并且很大一部分客户将从合并的实体转换。对CMA合并调查做出回应的绝大多数客户对合并有积极或中性的看法。
car damage detection using machine learning
Siruganur ,Trichy Abstract – Modern car insurance industries waste a lot of resources due to claim leakages, which determines the amount they pay. Currently,visual Inspections and Validations are done manually,which can delay the claim processes.Previous study have shown that classifying images is possible with a small data set,by transferring and re purposing knowledge from models trained for a different task. Our goal is to build a Car Damage classifier using a deep learning model that is able to detect the different damage types and give an accurate depiction given a car image. However, due to the limiting set of data, it can be result in being a determining factor.Training a Convolutional Network from scratch (with random initialization) is difficult because it is relatively rare to have a large enough dataset.In this project we explore the problem of classifying images containing damaged cars to try and assess the monetary value of the damage. Because of the nature of this problem,classifying this data may prove to be a difficult task since no standardized dataset exists and some of the clases utilized might not be discriminative enough. Utilizing a pretrained YOLOv8 model,we trained a classifier in order to categorize the dataset,testing 3 different cases: damaged or not (damage vs whole),damage location (front vs rear vs side),damage level (minor vs moderate vs severe). Index Terms - YOLO model,CNN
电光/红外 (EO/IR) 理论教程及...
除了上述因素外，EO/IR 传感器的性能还取决于光学元件、探测器和显示器。因此，仅从规格（即不使用详细的工程模型）来评估 EO/IR 传感器的潜在效用是不明智的。尽管如此，在其他所有条件相同的情况下，可以说，对于设计用于识别或确定目标的成像传感器，最好使用具有较小探测器元件的焦平面阵列，假设光学调制传递函数 (MTF) 不限制整个系统的 MTF。这是因为，如果地面采样距离是限制因素，这种设计的分辨率提高将增强范围性能。按照类似的“经验法则”，具有较大焦距的光学元件可以提供更好的分辨率，假设探测器的 MTF 不限制整个系统的 MTF。这是以减少传感器的整体视野为代价的。然而，我们强调，很难预先预测影响图像质量的所有因素如何相互作用；因此我们建议使用建模和详细的系统分析来解释潜在的传感器性能。
电光/红外 (EO/IR) 理论和...的教程
除上述因素外，EO/IR传感器的性能还取决于光学，检测器和显示。因此，仅根据规格来评估EO/IR传感器的潜在效用是不明智的，即不使用详细的工程模型。尽管如此，所有其他事物都是平等的，可以说，对于旨在识别或识别目标的成像传感器，最好拥有具有较小检测器元件的焦平面阵列，假设光学调制传输函数（MTF）并不限制整体系统MTF。这是因为，如果地面样品距离是限制因素，则此类设计的分辨率的改进将提高范围性能。在类似的“经验法则”静脉中，具有较大焦距的光学器件为更好的分辨率提供了潜力，假设探测器的MTF并不限制整个系统MTF。这是以减少传感器的整体视野为代价的。但是，我们强调的是，很难先到先验地预期影响图像质量的所有因素如何相互作用。因此，我们建议使用建模和详细的系统分析来解释潜在的传感器性能。