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关于2024年全自卫队美术展的通知
指国防部互助会职员及国防部互助会职员。 ) A.曾担任自卫队成员者（以下称为“前成员”） ※2024年8月12日前退役者（包括该日前预定退役者） B.防卫省相关团体（老兵协会、家属协会、遗族协会等）成员 C.A、B两方的家属（初中生以上） （2）参赛作品每人每类别限3件，且须为未发表的原创作品。 然而，发布到个人 SNS（社交网络服务）或博客
异常帧提取和对象跟踪混合机器学习
摘要 — 由于视频数据提供了多种实例的详细信息，使用视频数据进行事件检测变得越来越流行。这种流行增加了设备数量的使用和来自各种来源的数据量，这使得对异常事件的手动检测变得非常复杂，最近的研究要求高度及时和高度准确的自动化过程。因此，这项工作提出了一个三阶段解决方案来解决这个问题：使用混合分割过程进行物体检测，准确率为 97%，使用预先训练的机器学习模型检测物体，准确率为 98%，使用预测回归模型检测运动，平均时间为 58 纳秒。这项提议的工作已经展示了基准测试结果，并展示了高度准确的检测过程，使基于视频的监控更安全、更好。
空间链接扩展—返回所有帧服务规范
– 奥地利空间局 (ASA)/奥地利。 – 比利时科学政策办公室 (BELSPO)/比利时。 – 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。 – 中国卫星发射和跟踪控制总院、北京跟踪和通信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。 – 中国科学院 (CAS)/中国。 – 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。 – 英联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。 – 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。 – 航空航天科学和技术部 (DCTA)/巴西。 – 电子和电信研究院 (ETRI)/韩国。 – 欧洲气象卫星应用组织 (EUMETSAT)/欧洲。 – 欧洲通信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。 – 地理信息和空间技术发展局 (GISTDA)/泰国。 – 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。 – 希腊空间局 (HSA)/希腊。 – 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。 – 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。 – 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。 – 通信部 (MOC)/以色列。 – 穆罕默德·本·拉希德航天中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。 – 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。 – 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。 – 哈萨克斯坦共和国国家空间局 (NSARK)/哈萨克斯坦。 – 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。 – 海军空间技术中心 (NCST)/美国。 – 荷兰空间办公室 (NSO)/荷兰。 – 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。 – 土耳其科学技术研究理事会 (TUBITAK)/土耳其。 – 南非国家航天局 (SANSA)/南非共和国。 – 空间与高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。 – 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。 – 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。 – 美国地质调查局 (USGS)/美国。
三菱日联信托银行收购 DataRobot 的所有数据，以实现人工智能民主化
总务部公共关系和投资者关系办公室，鹿岛电话：03-5117-5532 电子邮件：press@jp.nssol.nipponsteel.com
全店引入“AI（人工智能）点餐”系统
伊藤洋华堂株式会社（东京都千代田区，总裁兼首席执行官：三枝富宏）将于 9 月 1 日星期二在全国 132 家伊藤洋华堂门店引入并开始运行使用 AI（人工智能）的产品订购系统。通过该计划可以订购的商品包括杯面等加工食品和零食、冷冻食品、冰淇淋、牛奶等，总计约 8,000 种。
从全...
本文研究了使用大型语言模型（LLM）从全长材料科学研究论文中提取聚合物纳米复合材料（PNC）的样本清单。挑战在于PNC样品的复杂性质，这些属性具有散布在整个文本中的许多属性。关于PNCS的注释详细信息的复杂性限制了数据的可用性，从而使文档级别级别的关系提取技术不切实际，这是由于综合命名实体的挑战跨度跨度。为了解决这个问题，我们为此任务介绍了一种新的基准和评估技术，并以零拍的方式探索了不同的提示策略。我们还结合了提高性能的自我一致性。我们的发现表明，即使是先进的LLMS陷入困境，也可以从文章中提取所有样本。最后，我们分析了此过程中遇到的错误，将它们归类为三个主要挑战，并讨论了未来研究的潜在策略以克服它们。
用于高程测定的机载数字帧相机成像
摘要 一台高分辨率数字 300 帧相机飞越安大略省多伦多的一个试验场，以获取重叠图像以确定高程。分析了一对选定的 1320 x 1035 图像，总面积为 0.91 x 1.0a 平方公里，像素为 0.69 平方米。对图像中的 24 个点进行了实地测量，并应用了光束平差算法，仅使用三个控制点对图像进行相对和绝对定位。残差的加权平均 IIMS 误差为 1.138m (x)、t.sgom (y) 和 0.927m (z)，总高程变化为 40m。尽管存在一些限制，例如缺乏相机校准，但仍获得了这种水平的精度。图像点选择困难，图像运动。这些结果鼓励进一步研究改进该技术并将其应用于大规模评估模型的开发。
多帧3D对象检测具有时间功能fusion
集，31 | 1，...，i t t p p r i n ==和31 1 2 | 1，...，j t t p p r j n -− ==，通常表现出明显的
<全国读书推广日>基地领导朗读
2023 年 3 月 7 日 作者：参谋军士Braden Anderson 第 374 空运联队公共事务 在全国阅读推广日之际，第 374 空运联队的指挥官和其他管理人员最近为横田空军基地的儿童保育设施 Yume 儿童发展中心揭幕。孩子们。 这个周年纪念日是由国家教育协会于1998年设立的，是一个向孩子们传达阅读乐趣的日子。之所以选择3月2日，是因为这是图画书作者苏斯博士的生日。 横田图书馆一直参与国防部福利服务管理局的暑期阅读计划，该计划旨在鼓励年轻人在暑假期间养成阅读的习惯。允许日本员工使用图书馆。
从全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描
摘要 - 阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症最为流行的形式，比前列腺癌和乳腺癌杀死更多的人。结构磁共振成像（SMRI）广泛用于分析进行性脑部加重及其在区分AD方面的临床实用性。即使尚不存在有效治愈，早期发现对于减轻症状恶化的速度也是至关重要的。因此，本工作的目的是提出端到端3D卷积长的短期记忆（ConvlSTM）的基于全分辨率全分辨率全脑SMRI扫描的AD的框架。提出的框架应用于属于OASIS和ADNI数据库的427个全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描，以提供较少的数据集特定于方法。的结果表明，我们的框架在区分AD的框架与认知上的Normal（CN）患者方面表现良好，达到86％的分类精度，敏感性为96％，F1评分为88％，AUC为88％，AUC的AUC为93％。测试是在可扩展的GPU云服务上进行的，并可以公开使用以保证可重复性。由于所提出的框架在没有AD的领域特定知识以及计算成本的过程（例如分割）的情况下表现良好，因此可以使用全脑SMRI扫描作为输入数据将其应用于其他精神疾病。索引术语 - Alzheimer病，深度学习，诊断，端到端方法，可扩展的GPU云，结构磁共振成像，3D卷积长的短期记忆