XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemobject
用Yolov9的在线多对象跟踪和通过光流优化的DeepSort
To ensure reliable environmental perception in the realm of autonomous driving, precise and robust multi- object tracking proves imperative.This study proposes an innovative approach to multi-object tracking by combining YOLOv9's sophisticated detection capabilities with an enhanced DeepSORT tracking algorithm, enriched through the integration of optical flow.In the proposed method, the YOLOv9 detector acutely identifies objects in input images, and these detected entities are subsequently transmitted to the optimized DeepSORT tracking algorithm.The principal contribution of this study lies in improving the Kalman filter measurement model within DeepSORT by incorporating robust local optical flow, thus adding a velocity dimension to the filter's update vector.这种新颖的方法可显着提高遮挡，快速运动和外观变化的追踪弹性。Evaluations on MOT17 and KITTI show substantial improvement gains of 2.42%, 2.85%, and 1.84% for HOTA, MOTA, and IDF1, respectively, on MOT17, and 1.94% in MOTA and 2.09% in HOTA on KITTI.The proposed method particularly excels in managing scenarios involving dense traffic and light variations, which are recurrent problems in dynamic urban environments.This enhanced performance positions the proposed solution as an essential component of future perception architectures for autonomous vehicles, promising safer and more efficient navigation in the complex real world.
借助混合电池和氢/燃料电池储能系统实现多源海上园区的多目标能源管理
随着混合型海上园区的发展，以及在不久的将来大规模实施的预期，研究适当的能源管理策略以提高这些园区与电力系统的可集成性变得至关重要。本文讨论了一种多目标能源管理方法，该方法使用由电池和氢/燃料电池系统组成的混合能源存储系统，应用于多源风波和风能-太阳能海上园区，以最大限度地提高输送能量，同时最大限度地减少功率输出的变化。为了找到能源管理优化问题的解决方案，提出了一种策略，该策略基于检查一组加权因子来形成帕累托前沿，同时在混合整数线性规划框架中评估与每个因子相关的问题。随后，应用模糊决策从帕累托前沿中现有的解决方案中选择最终解决方案。研究在不同地点实施，考虑了电力系统限制的情况和存储单元的位置。根据结果，应用所提出的多目标框架成功地解决了混合海上园区在所有电力系统限制和组合存储位置情况下的能量输送和功率输出波动的减少问题。根据结果，除了输送能量增加外，在研究案例中还观察到功率变化减少了约 40% 至 80% 以上。
我们的目标和战略目标
很高兴地介绍美国农业部 (USDA) 监察长办公室 (OIG) 战略计划——2025-2029 财年。该计划是我们未来的路线图，我们将继续履行我们的使命，即促进美国农业部计划和运营的经济、效率和诚信。我们敬业的员工负责监督投资于美国农业部计划的数十亿美元，管理纳税人的钱，并帮助维护公众安全和信任。我们不断寻求改进美国农业部的活动，从食品安全检查和野火扑灭到土地和资源管理——以及影响国家及其人民日常生活的许多其他重要领域——我们将勤勉努力，提高美国农业部计划的价值、安全性和完整性。
对象感觉数据的多模式远程感知学习
1计算机与信息科学系信息系统系，诺拉·本瓦尔·阿卜杜勒拉赫曼公主，沙特阿拉伯利雅得，沙特阿拉伯，2级计算机科学和IT系，Poonch Rawalakot，拉瓦拉科特大学，巴基斯坦大学，巴基斯坦大学，计算机科学与信息系统学院，计算机科学与信息系统学院，计算机科学与信息系统学院。科学，萨塔姆·本·阿卜杜拉齐兹王子，萨鲁亚阿拉伯al-kharj，计算机科学系5，计算机和信息技术学院，北部边境大学，北部边境大学，沙特阿拉伯，萨特阿拉伯6号，计算机科学学院，航空大学，伊斯兰堡，伊斯兰堡，伊斯兰堡，伊斯兰堡，伊斯兰教，伊斯兰教，伊斯兰教，伊斯兰教，科学和工程学。实验室，不来梅大学，德国不来梅
空间物体的高分辨率雷达成像...
因此，除了理论工作之外，德国航空航天中心（DLR）微波与雷达研究所还开发并构建了一种名为 IoSiS（太空卫星成像）的实验雷达系统，用于对获取低地球轨道物体的先进高分辨率雷达图像产品的新概念进行基础研究。本文概述了使用地面 ISAR 对卫星进行高分辨率成像的原理。此外，还概述了实验雷达系统 IoSiS，并简要概述了计划中的 IoSiS-Next Generation 系统概念。最新的真实空间目标测量结果证明了该系统的能力以及使用厘米分辨率成像雷达进行未来基于雷达的空间监视的潜力。作为基于雷达的空间物体成像领域的新产品，全面的模拟结果表明，使用通过多静态成像几何实现的新预期成像概念，可以多么精确地在三维空间中对空间目标进行成像。
中期财务战略 - 主要目标
o 审视我们所有的资源，包括现有支出，以确保在核心预算范围内采取有针对性的行动，识别和解决健康不平等问题。o 确保我们的投资随着时间的推移，重新平衡各个部门和地方的支出，以满足我们人口的需求，核心重点是继续增加我们在精神卫生服务的相对投资，使投资与加权人口需求保持一致。o 明显改变预防、早期发现和干预以及疾病管理方面的投资平衡，以预防和解决不平等问题为专项投资。o 确保在儿童、青少年和成人服务中进行最低比例的投资o 沿着护理路径转移资源和护理，以支持以社区为基础的护理，投资于预防、早期发现和干预以及减少不平等。o 确定我们的投资目标，以最大化并展示明显的投资回报。
yolov1到Yolov10：最快，最准确的实时对象检测系统
对象检测是一项基本的计算机视觉任务，可以支持各种下游任务。例如，它可用于协助实例细分，多对象跟踪，行为分析和识别，面部识别等。因此，在过去的几十年中，它一直是一个受欢迎的研究主题。近年来，由于移动设备的流行，在边缘上执行实时对象检测的能力已成为各种现实世界应用程序的必要组件。属于此类应用程序的任务包括自动驾驶，工业机器人，身份认证，智能医疗保健，视觉监视等。在许多实时对象检测算法中，Yolo（您只看一次）系列（从V1到V10）[1] - [10]近年来开发的是特别出色的。它在计算机视觉领域已经极大地影响了各种研究。本文将回顾Yolo的技术家族及其对当代实时计算机视觉系统发展的影响。通过在对象检测领域成功实现分裂的第一个基于深度学习的方法是R- CNN [11]。r-CNN是一种两阶段的对象检测方法，将对象检测过程分为两个阶段：对象提案生成和对象提案分类。R-CNN的作用是首先使用选择性搜索[12]，该搜索通常在图像处理中使用，以提取建议。在此阶段，CNN仅用作提取建议特征的特征提取器。至于识别部分，使用SVM [13]。随后的快速R-CNN的开发[14]
AI和大型模型的基础
近年来，基于深度卷积网络的对象重新识别（REID）的性能已达到很高的水平，并且取得了不错的进步。现有方法仅着眼于特征和分类精度的鲁棒性，而忽略了不同特征之间的关系（即画廊 - 壁画对之间的关系或探测 - 探针对之间的关系）。特别是，位于决策边界的探针是抑制对象REID性能的关键。我们将此探针视为硬样本。最近的研究表明，图形卷积网络（GCN）显着改善了特征之间的关系。但是，将GCN应用于对象REID仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了两个可学习的GCN模块：特征聚合图卷积网络（FA-GCN）和评估连接图卷积网络（EC-GCN）。具体来说，预处理选择一个任意特征提取网络来提取对象REID数据集中的功能。给定探针，FA-GCN通过画廊集的亲和力图聚集了相邻节点。之后，EC-GCN使用随机概率库采样器来构建子图，以评估探针 - 壁画对的连通性。最后，我们将节点特征和连接比共同汇总为一个新的距离矩阵。对两个人REID数据集（Market-1501和Dukemtmc-Reid）和一个车辆REID数据集（VERI-776）的实验结果表明，所提出的方法可实现最先进的性能。
混合激发UX的多目标设计优化...
摘要。带有磁桥的混合激发通量转换永久磁铁（HEFSPM）电动机是混合激发通量转换永久磁铁（FSPM）机器的拓扑。尽管其表现出色，例如高扭矩/功率密度，高UX增强/弱化的功能等等，但由于其复杂的结构，它受到了较少的关注。因此，需要进一步研究其最佳设计和性能。本文基于设计灵敏度分析提供了具有磁桥的HEFSPM电动机的多物镜优化设计。在rst上，讨论了机器结构和基本工作原理。然后，进行几何优化的设计灵敏度分析以提高运动性能。将此优化的电动机与初始设计进行了比较。最后，构建并测试了优化提出的电动机的原型，以验证仿真结果。
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能