XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全夜
2023-2024-2英语教授的本科课程...
Department of Physics 物理系 20430225 2 Fundamentals of Physics (1) 基础物理学 (1) 蒋硕 96 5 150 0 Department of Physics 物理系 20430234 1 Fundamentals of Physics (2) 基础物理学 (2) 蒋硕 64 4 102 0 Department of Physics 物理系 20430265 3 Fundamentals of Physics (3) 基础物理学 (3) Kim Kihwan 80 5 130 0 School of Life Sciences 生命学院 30450203 1 Biochemistry(1)(in English) 生物化学 (1)( 英文 ) 刘栋 48 3 175 0 School of Life Sciences 生命学院 30450203 2 Biochemistry(1)(in English) 生物化学 (1)( 英文 ) 刘栋 48 3 180 0 School of Life Sciences 生命学院 30450263 0 Microbiology(in English) 微生物学 ( 英文 ) 陈国强 48 3 80 0 School of Life Sciences 生命学院 30450303 1 Genetics(in English) 遗传学（英文） 王田 48 3 90 0 School of Life Sciences 生命学院 30450303 2 Genetics(in English) 遗传学（英文） 王田 48 3 100 0 School of Life Sciences 生命学院 30450453 0 Molecular Biology(in English) 分子生物学 ( 英 ) 杨扬 48 3 150 0
使用人工智能分析闭路电视摄像机图像进行连续观察的准确性验证
夜间（晚上 8 点至 10 点的 1 小时） 所有车型 97.0%（77.6%） 96.6%（75.5%） 32.3%（24.1%） 小型车 52.3%（28.4%） 49.7%（29.0%） 31.8%（23.3%） 大型车 12.1%（6.9%） 13.9%（8.0%） 19.8%（13.3%）
基于新能源发电改进型移相全桥变换器研究
中图分类号 ： TM561 Analysis of Improved Phase-shift Full-bridge Converter for New Energy Generation ZENG Zhihui 1, 2 LIU Yunpeng 1, 2 ZHANG Linmei 1, 2 YANG Ming 1, 2
非洲绿猴（African Green Monkey）全基因组CRISPR sgRNA ...
目的基因 sgRNA 数目： 64853 ；阴性对照 sgRNA 数目： 2000 ； sgRNA 大小： 20bp
全长 16S rRNA 扩增子分析
bitBiome Inc. 电子邮件：service@bitbiome.co.jp 网站：https://www.bitbiome.co.jp/ 日本东京新宿区早稻田鹤卷町 513 号 162-0041 早稻田大学第 121 栋 415 室
带有实时监控的自主夜巡逻机器人...
摘要 - 该论文引入了一个完全自主的安全巡逻机器人，旨在使用夜视摄像机和声音传感器来增强场所的安全性。机器人使用基于IR的线条遵循系统导航预定义的路径，并在沿路线的设定点停止。当它在下班后检测到声音时，机器人使用其360度旋转的高清摄像头沿着源路径沿源路径进行扫描。如果检测到人的脸或可疑声音，机器人会立即捕获并传输图像。这些图像通过局部网络（LAN）发送，以提醒用户，并附有声音警报。通过在没有人工干预的情况下不断巡逻大面积，机器人提供了实时监控和警报，为设施增加了一层安全性。它提供不懈的监视，确保对房屋进行全面的保护。这个智能巡逻系统有效地结合了物联网技术，声音检测和面部识别，以提供可靠的自主安全。
vqcnir：使用矢量的清晰夜图像修复 -
夜间摄影经常在低光和模糊之类的挑战中挣扎，源于黑暗的环境和长时间的暴露。当前方法要么无视Pri-ors，直接拟合端到端网络，导致不稳定的照明，要么依靠不可靠的手工制作的先验来限制网络，从而为最终结果带来了更大的错误。我们相信，数据驱动的高质量先验的力量，并努力在事先提供可靠和同意的情况下，规避了手动先验的限制。在本文中，我们提出了使用矢量量化的代码书（VQCNIR）更清晰的夜间图像修复，以实现对现实世界和合成基准测试的重新恢复结果。为了确保忠实地恢复细节和照明，我们提出了两个基本模块的合并：自适应照明增强仪（AIEM）和可变形的双向交叉注意（DBCA）模块。AIEM利用了功能与动态照明功能和高质量代码簿功能之间的一致性的通道间相关性。同时，DBCA模拟通过双向交叉注意和可变形的会议有效地整合了纹理和结构信息，从而增强了平行解码器之间的细粒细节和结构性保真度。广泛的实验验证了VQCNIR在弱光条件下增强图像质量的显着好处，展示了其在合成和实际数据集中的最新性能。该代码可在https://github.com/alexzou14/vqcnir上找到。