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跟踪进度 - 生物多样性传单
ccb是在比利时的瓦洛尼亚地区运营的Cementir Holding的一部分，致力于通过各种倡议来增强生物多样性。具体来说，它专注于吸引被保护的指定物种Natterjack Toad（Epidalea Calamita）到其采石场。CCB通过在Gaurain，Clypot和Barry的采石场内创建特殊设计的临时和永久性池塘来实现这一目标。目前，CCB在Gaurain和Clypot采石场中成功建立并管理了24个临时池塘，Natterjack Toads从3月到10月，Natterjack Toads大量迁移和繁殖。这些池塘还支持各种各样的植物，两栖动物和昆虫物种，从而有助于采石场的整体生物多样性增强。
乔治亚州的NDC跟踪系统
每六个月，负责任的机构和机构使用有关气候行动计划（CAP）中概述的动作进度的信息更新系统。但是，仅此信息就不足以全面跟踪缓解措施和NDC的进展。解决这个问题，项目中雇用的专家开发透明度报告从事这项工作。专家处理Web门户中的所有信息，并对BTR和系统本身执行估计。所有目标成就估计均在系统之外进行。系统的主要作用是提供计算进度的必要信息。这样做，它支持专家进行准确且知情的估计，然后将其用于评估满足NDC目标的整体进度。
对象检测和跟踪-ARXIV
有效而准确的对象检测是计算机视觉系统开发的重要主题。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。该项目旨在集成现代技术以进行对象检测，目的是通过实时性能实现高精度。在许多对象识别系统中，对其他计算机视觉算法的依赖是一个重要的障碍。在这项研究中，我们完全使用深度学习技术完全解决了端到端对象检测问题。使用最困难的公开数据集对网络进行培训，该数据集用于年度项目检测挑战。需要对象检测的应用程序可以使系统的快速而精确的发现受益。1。简介对象检测是与计算机视觉和图像处理相关的众所周知的计算机技术。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。它重点是检测数字图像和视频中某个类别（花，动物）的对象或实例。有各种应用，包括面部识别，角色识别和媒体计算器。1.1十年前的问题陈述，许多计算机视觉问题已经达到了饱和点。但是，由于深度学习技术变得越来越流行，因此这些问题的准确性已大大提高。图像分类器阳离子被视为图像类别的预测指标，是主要问题之一。图像本地化是一项相当具有挑战性的任务，系统必须预测图像中单个对象的位置类（对象周围的边界框）。对象检测是最具挑战性的问题（此项目），因为它同时结合了本地化和分类。在这种情况下，图片将是系统的输入，系统将生成一个边界框以及与图像中每个对象匹配的功能。
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。
在指数跟踪策略中生成 Alpha
我们可以看到，使用 Boosted.ai 信号作为筛选标准的三个回测（bt_Aggregated Signals Strategy、bt_Positive Signals Strategy 和 bt_Best 100 Signals Strategy）表现优于基准，即使没有设置目标回报约束。这些初步结果表明，Boosted.ai 信号集提供了有关投资组合资产未来表现的宝贵信息，并且我们成功地将这些信息整合到 Raise Partner 优化模型中。
追踪可持续发展目标 7 - 能源进展报告
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车辆检测与高分辨率跟踪...
当物体穿过大气的速度大于当地音速时，该物体就是超音速物体。马赫数定义为物体速度除以当地音速。对于马赫数大于 1（超音速流），由于空气的压缩性，在流场中和物体表面附近会产生冲击波。传统上，所谓高超音速速度范围的马赫数下限约为 5 马赫（1.7 公里/秒）。“低高超音速”值的范围在 5 马赫到 10 马赫左右，而“高高超音速”值的范围在 10 马赫到 30 马赫或以上。例如，30 马赫（10 公里/秒）接近航天飞机的再入速度。很少有物体能够以高超音速飞行。我们看到以这种速度移动的最常见物体是进入地球大气层的流星。当流星坠落到地球表面时，它们的速度可能达到每秒 30 英里（48 公里/秒），1 而当它们进入大气层上层时，它们对应的马赫数将超过 150。流星在路径上立即压缩空气时，会先出现弓形冲击波。冲击波的温度和压力急剧增加，直到空气中的气体电离并分解，从而导致可见光和无线电波的发射。这些条件还会导致流星表面快速升温，导致它们在进入大气层时破裂和解体。光学和基于雷达的监视系统现在用于扫描外太空，以探测小行星和其他可能与地球相撞的轨道物体。
多目标视觉跟踪的数据关联
在人类对科学知识的探索中，经验证据是通过视觉感知收集的。计算机视觉跟踪在揭示我们所生活的世界中存在的复杂运动模式方面发挥着重要作用。多目标跟踪算法提供了有关群体和个体群体成员如何在三维空间中移动的新信息。它们使我们能够深入研究移动群体中个体之间的关系。这些可能是拥挤的人行道上行人的互动、显微镜下的活细胞或从洞穴中大量出现的蝙蝠。能够跟踪行人对于城市规划很重要；细胞相互作用的分析支持生物材料设计研究；蝙蝠和鸟类飞行的研究可以指导飞机工程。我们受到这些众多应用的启发，开始考虑将单目标跟踪系统推进到多目标跟踪系统所需的关键组件——数据关联。最一般意义上的数据关联是将有关新观察到的对象的信息与先前观察到的有关它们的信息进行匹配的过程。这些信息可能是关于它们的身份、位置或轨迹。数据关联算法搜索优化某些匹配标准并受物理条件影响的匹配。因此，它们可以表述为解决“约束优化问题”——在存在这些变量的约束的情况下优化某些变量的目标函数的问题。因此，数据关联方法具有强大的数学基础，是计算机视觉研究人员宝贵的通用工具。本书是数据关联方法的教程，适用于计算机视觉领域的学生和专家。我们描述了基本的研究问题，回顾了当前的技术水平，并介绍了一些最近开发的方法。本书涵盖了二维和三维的多目标跟踪。我们考虑了两种成像场景，涉及单个摄像机或具有重叠视野的多个摄像机，并且需要跨时间和跨视图的数据关联方法。除了将新测量结果与已建立的轨迹相匹配的方法外，我们还描述了匹配轨迹段（也称为轨迹小段）的方法。最后，我们讨论了未来研究的激动人心的方向。本书介绍了数据关联的原理性应用，以解决两个有趣的任务：第一，分析自由飞行动物群体的运动；第二，重建行人群体的运动。