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本周 - 美国陆军驻军
最近的一份合同公告摘录详细阐述了此类合同的范围，该公告要求合同“在航空、汽车、航海、公用设施、设施工程、住房、社区服务（如牙科、教育、医疗、娱乐、宗教等）、食品服务、商品销售、防火和保护、供应和管理（如安全、质量控制、配置管理、信息系统、内部审计、会计和财务、人事管理等）等功能领域提供所需的材料和非个人服务。”
FSB-200 系列 - 通知程序
FSB-200 和 FSB-200S 是光束烟雾传感器，而不是探测器。这意味着它们可用于在传统光束探测器无法提供预警保护的地方提供预警保护。FSB-200 独特的六种灵敏度级别（包括两种适应环境设置）及其先进的软件算法协同工作，自动提供最佳级别的广域保护。FSB-200S 配备了集成测试功能，包括一个经过校准的测试过滤器，可有效消除背景光和干扰，以确保读数始终一致且准确。
一种用于人类感知和多个视觉任务的统一图像压缩方法
摘要。端到端图像压缩的最新进展可能会超过传统的编解码器，以超越率延伸性能。但是，当前的方法要么优先考虑人类概念质量，要么仅针对一个或几个预定的下游任务优化，从而忽略了涉及各种不可预见的机器视觉任务的更常见的情况。在本文中，我们提出了一个基于扩散的多任务统一图像压缩框架，旨在通过在开放设定的场景中纳入Hu-Man感知和多个视觉任务来扩展传统图像压缩的边界。我们提出的方法包括多任务协作嵌入模块和基于扩散的不变知识学习模块。以前的模块有助于完成多个任务的协作嵌入，而后一个模块通过将不变知识从可见的视觉任务中提炼出来，从而提高了对不可预见的任务的概括。实验表明，所提出的方法提取了用于Human和Machine Vision协作压缩的紧凑和多功能嵌入，从而带来了出色的性能。Specifically, our method outperforms the state-of-the-art by 52.25%/51.68%/48.87%/48.07%/6.29% BD-rate reduction in terms of mAP/mAP/aAcc/PQ-all/accuracy on the MS-COCO for object de- tection/instance segmentation/semantic segmentation/panoptic segmen- tation and video question answering tasks, 分别。
艾克斯-马赛大学 - Théses.fr
图 6-5：使用行为数据集、驾驶时间和参与者信息训练的模型的实际时间和估计时间之间的误差分布（左图）和相关性（右图）的频率直方图。................................................ . ................................................. ................................... 119 图 6-6：训练模型的实际时间和估计时间之间的误差分布频率直方图（左图）和相关性（右图）具有行为、汽车和生理数据集。................................................ . ................................................. ...................................................... 119 图 7-1 :用于新驾驶员疲劳驾驶检测和预测模型泛化的数据集划分（训练/验证/测试）...... 129 图 7-2：检测模型泛化的数据源并预测新驾驶员驾驶时的困倦................................................................ ................................................... 130 图 7-3：REQM用于检测困倦程度的不同数据源的验证集和测试集。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ...................................................... 132 图 7-4：验证集和测试集的 REQM用于检测睡意水平的不同数据源。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ................................................... 133 图 8-1：传统机器学习与迁移之间的说明图学习（改编自 Pan & Yang，（2010））....................................... ……………………………… ...................................... 140 图 8-2：数据集划分。 ……………………………… ...................................................... 143 图 8-3：用于调整模型以进行检测和处理的数据源预测新驾驶员驾驶时的困倦...................................................... ......................... 143 图 8-4：Oktal® 的静态驾驶模拟器。A 代表 3 个视频屏幕上显示的道路场景。B 代表仪表板。C 是faceLAB® 硬件。D 是用于心电图的三个电极中的两个，E 是呼吸带。。F 是 EDA 的电极（由于信号损失严重，本研究中未使用）。........................................................................................................... 149 图 8-5：具有不同类型道路和相关交通的场景图 ................................ 150 图 8-6：用于调整 ANN 的训练方法。圆柱体代表不同的数据集。小数字圆圈代表第 2.7 部分使用 ANN 进行自适应学习的方法中定义的流程步骤。矩形代表流程中的步骤。.................................................................... 155 图 8-7：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在调整前后检测到的困倦程度的均方根误差 (RMSE) 和标准误差。星号代表显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。158 图 8-8：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在适应前后预测的嗜睡等级 1.5 发生时间的 RMSE 和 SD 平均值。星号表示均值差异的显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。................................................................................................................................................ 159 图 8-9：检测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD，作为用于调整 ADANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。................................................................................................ 160 图 8-10：调整后，Ad-ANN 验证数据集的不同 τ 之间的 RMSE 均值 P 值比较。.................................................................................................................... 161 图 8-11：预测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD 作为用于调整 AdANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。............................................................................................. 162 图 8-12：调整后，将 AD-ANN 验证数据集中每个 τ 与另一个 τ 进行比较的 RMSE 平均值的 P 值。................................................................................................................... 163 图 8-13：困倦程度检测：用于适应的参与者（A）和 ANN 从未遇到过的其他参与者（B）的 RMSE 平均值和 SD，前后
DRC 战略 2025
第一项突破重申了我们保护受冲突和流离失所影响的人们的基本承诺。它直接应对日益增多的严重紧急情况、冲突的严重性和持久性、日益增长的人道主义需求、对非正常混合移民流动中人们的特殊保护问题以及对国际法律框架和人道主义规范的漠视。公平享有基本权利的机会正在减少。权利受到侵犯。人道主义空间正在缩小。没有足够多的人能够及时、可预测地获得人道主义援助。人道主义援助日益政治化。国际人道主义法和政府问责制，特别是在冲突地区，处于令人沮丧的状态。
结合摄影测量的城市图像
关键词：组合、比较、影像、正射影像、校正、城市、可视化。摘要：多个科学界致力于使用摄影测量技术对城市地区进行建模。另一方面，随着高分辨率卫星的使用，城市地区的遥感技术也已存在数年。与此同时，从分析摄影测量向数字摄影测量的转变现在已非常有效。因此，遥感和摄影测量变得前所未有的紧密，这种趋势在相应的软件中也非常明显。遥感是需要空间和光谱信息的领域的宝贵工具。对于土地利用评估或区域尺度变化检测等主题，用于光学卫星图像的图像处理技术已证明其潜力。我们的团队熟悉使用摄影测量技术对城市地区进行建模的问题，通过整合卫星图像处理的知识扩展了其研究课题。为此，在与斯特拉斯堡 ENSAIS 测量系学生的实践工作中，我们使用摄影测量软件和遥感软件进行了调查。在创建由立体照片复原而来的数字地形模型后，将创建多个正射影像并将其拼接在一起。已尝试使用 o 并行执行地理编码和拼接图像的步骤