XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System像素
缓解气候关键海洋数据集中的蒙面像素
摘要：云和其他数据伪像经常限制从远程感知的地球观测中检索关键变量。我们训练具有高保真海洋模拟的自然语言处理（NLP）启发的算法，以准确地重建海面温度（SST）领域的掩盖或缺失数据，这是由全球气候观察系统确定的54个基本气候变量之一。我们证明，所谓的模型（称为e nki）反复超过先前采用的钻头技术，最多可以在重建错误中的数量级，同时即使在大多数像素被掩盖的情况下也显示出非凡的性能。此外，对具有至少40％的掩盖百分比的真实红外传感器数据的实验显示出比该传感器的已知不确定性少的重建误差（均方根误差（RMSE）≲0.1K）。我们将E nki的成功归因于NLP的细心性质与现实的SST模型输出相结合，这种方法可以扩展到其他远程感知的变量。这项研究表明，基于E nki或其他类似的先进系统的系统可能会产生最佳解决方案，以减轻气候关键海洋数据集中对迅速变化的地球进行采样的蒙面像素。
pilamim：通过整合像素和潜在的蒙版图像建模
在蒙版的图像建模（MIM）中，存在两个主要方法：像素MIM和潜在MIM，每个方法分别利用不同的重建目标，原始像素和潜在表示。Pixel Mim倾向于捕获低级视觉细节，例如颜色和纹理，而潜在MIM专注于对象的高级语义。但是，每种方法的这些独特的优势可以导致依赖特定视觉特征的任务中的次优性能。为了解决这一限制，我们提出了Pilamim，这是一个统一的框架，结合了像素MIM和潜在MIM以整合其互补优势。我们的方法使用单个编码器以及两个不同的解码器：一个用于预测像素值，另一种用于潜在表示，可确保捕获高级和低级视觉特征。我们将[Cls]令牌进一步集成到重建过程中，以汇总全局上下文，从而使模型能够捕获更多的语义信息。广泛的实验表明，在大多数情况下，Pilamim优于MAE，I-JEPA和BOOTMAE等关键基线，证明了其在提取更丰富的视觉表示方面的有效性。该代码可在https://github.com/joonmy/pilamim.git上找到。
停车像素：Python的城市空间优化愿景
摘要 - 随着城市化的加速和车辆数量的增加，对有效的停车管理系统的需求也会增长。本研究介绍了基于Python的停车空间检测应用程序的创建。该申请的目标是在指定的停车区内提供空置停车位的瞬时数据，从而完善停车经验并减轻交通拥堵。中央元素包括一个以用户为中心的接口，可促进各种设备之间的平稳互动，停车场布局的图形描述以及有关空间可用性的实时更新。核心功能在于使用图像处理技术和计算机视觉算法查明可用的停车位。摄像机集成和视频镜头分析根据预定义的标准确定空白空间。强大的后端逻辑保持了停车空间状态的动态数据库，并核对来自多个来源的冲突输入。该应用程序可以包装以在各种平台上分发，从而促进可访问性。持续改进和用户反馈机制可以迭代增强，以确保应用程序的功能随着时间的推移而发展。
VITRON：用于理解的统一像素级视觉 LLM......
我们提出了 V ITRON，一种通用的像素级视觉 LLM，旨在全面理解、生成、分割和编辑静态图像和动态视频。V ITRON 建立在 LLM 主干之上，在其前端模块中集成了用于图像、视频和像素级区域视觉效果的编码器，同时采用最先进的视觉专家作为其后端，通过它 V ITRON 支持一系列视觉端任务，涵盖从低级到高级的视觉理解到视觉生成。为了确保从 LLM 到后端模块的消息传递有效和精确以进行函数调用，我们提出了一种新颖的混合方法，同时集成离散文本指令和连续信号嵌入。此外，我们为 V ITRON 设计了各种像素级时空视觉语言对齐学习，以达到最佳的细粒度视觉能力。最后，建议使用跨任务协同模块来学习最大化任务不变的细粒度视觉特征，增强不同视觉任务之间的协同作用。 V ITRON 演示了 12 多个视觉任务，并在 22 个数据集上进行了评估，展示了其在四个主要视觉任务集群中的广泛能力。总体而言，这项工作阐明了开发更统一的多模态通才的巨大潜力。
Leica ADS80 机载数字传感器亚像素精度来自...
n 传感器头 SH91 提供等分辨率全色、彩色和彩色红外图像，并允许在全色和彩色中进行立体观察 n 传感器头 SH92 提供等分辨率全色、彩色和彩色红外图像，并允许在从全色到彩色红外的所有波段中进行全立体观察 n 嵌入式 Leica IPAS Freebird 支持多种可互换 IMU n 新型大容量内存 MM80 闪存盘技术简化了数据记录和飞行中数据备份并减少了有效载荷 n 大量图像处理和解释包支持 Leica ADS80 图像
以纳米级分辨率重建的人类大脑皮层千万亿像素碎片
原理：获取人类神经回路的一个关键障碍是获取高质量的人脑组织。器官活检为许多人体器官系统提供了有价值的信息，但除了检查或切除肿瘤肿块外，很少在脑部进行活检，因此大多数活检对于研究正常的人类大脑结构都有问题。一种尝试是使用由人类细胞制成的脑器官，但目前，它们并不接近脑组织的结构（例如，不存在皮质层）。一种直接的方法是绘制神经外科手术后获得的人类标本中的细胞和回路，以用于神经系统疾病，在这种疾病中，皮质的某些部分会被丢弃，因为它们会阻碍进入病理部位。我们假设，神经外科手术的副产品——人脑组织——可以用来研究正常的——以及最终紊乱的——人类神经回路。
带视频率的视网膜电子纸45,000像素每英寸
摘要：随着对沉浸式体验的需求的增长，显示器的大小和更高的分辨率越来越接近眼睛。但是，缩小像素发射器降低了强度，使其更难感知。电子纸利用环境光进行可见性，无论像素大小如何，都可以保持光学对比度，但无法实现高分辨率。我们显示了由WO 3纳米散件组成的大小至〜560 nm的电气可调节元像素，当显示大小与瞳孔直径匹配时，可以在视网膜上进行一对一的像素 - 示波器映射，我们将其称为视网膜电子纸。我们的技术还支持视频显示（25 Hz），高反射率（〜80％）和光学对比度（〜50％），这将有助于创建最终的虚拟现实显示。主要文本：从电影屏幕和电视到智能手机以及虚拟现实（VR）耳机，显示器逐渐越来越靠近人眼，具有较小的尺寸和更高的分辨率。随着展示技术的进步，出现了一个基本问题：显示大小和分辨率的最终限制是什么？如图1a，为了获得最沉浸和最佳的视觉体验，该显示应与人瞳孔的尺寸紧密匹配，每个像素与视网膜中的光感受器单元相对应。人类视网膜包含约1.2亿光感受器细胞。假设瞳孔直径为8毫米，理想的像素大小为〜650 nm，导致分辨率约为每英寸40,000像素（PPI）。随着像素尺寸收缩，主流发射显示器正在接近其物理极限。这个理论像素大小接近人眼的分辨率极限，代表了显示技术的最终边界，我们将其命名为“视网膜”显示。较小的像素尺寸降低了发射极尺寸，从而导致亮度显着下降，从而使它们越来越难以通过肉眼感知（1，2）。当前，市售的智能手机显示像素通常约为60×60μm²（〜450 ppi），比最终视网膜显示所需的理论尺寸大约10,000倍。已经在这个规模上，肉眼很难感知，尤其是在
利用超薄硅像素探测器实现皮秒计时
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/62/CERN_LHC_Proton_Source.JPG https://cdn.zmescience.com/wp-content/uploads/2015/05/cern-lhc-aerial.jpg H t tp://sites.uci.edu/energyobserver/files/2012/11/lhc-aerial.jpg
基于钙钛矿的X射线混合像素阵列检测器
复合半导体在用于在光子源的实验室和梁条中的X射线像素探测器的生产中起着重要作用。在过去的几十年中，这些检测器的性能一直在不断提高，但实验仍然受到检测器材料的特性的限制，尤其是在高弹力照明下。钙钛矿晶体的快速发展为新材料用作高度有效的X射线像素探测器的可能性。到目前为止，已发表的数据（传输性能）证明了钙钛矿半导体的巨大潜力。所达到的值与基于CDTE的检测器的值相当。本文介绍了潜在的基于钙钛矿的检测器材料，并将其与最先进的基于CDTE的检测器进行比较。钙钛矿半导体的观点对于生产大面积X射线探测器有希望，但仍然存在一些挑战。
气体像素探测器轨迹重建错误导致的极化泄漏
2 佛罗伦萨大学物理与天文系，via G. Sansone 1, Sesto F.no (FI)，意大利 3 INFN – 佛罗伦萨分部，via G. Sansone 1, Sesto F.no (FI)，意大利 4 斯坦福大学物理系和 Kavli 粒子天体物理与宇宙学研究所，452 Lomita Mall, Stanford, CA 94305, USA 5 INFN – 比萨分部，Largo Bruno Pontecorvo 3, 56127 Pisa (PI)，意大利 6 比萨大学物理系，Largo Bruno Pontecorvo 3, 56127 Pisa (PI)，意大利 7 马里兰大学巴尔的摩分校，620 W. Lexington St., MD 21250, USA 8 美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心，8800 Greenbelt Rd., Greenbelt, MD 20771, USA 9 中心美国国家航空航天局/戈达德太空飞行中心空间科学与技术研究与探索中心，8800 Greenbelt Rd.，Greenbelt，MD 20771，美国 10 美国国家航空航天局马歇尔太空飞行中心，4600 Rideout Rd.，Huntsville，AL 35812，美国