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投影动态计算机视觉的可跟踪热图案
将人造模式添加到QR码之类的对象中可以简化诸如对象跟踪，机器人导航和传达信息（例如标签或网站链接）之类的任务。但是，这些模式需要物理应用，它们会改变对象的外观。相反，投影模式可以暂时更改对象的外观，协助3D扫描和检索对象纹理和阴影等任务。但是，投影模式会阻碍动态任务，例如对象跟踪，因为它们不会“粘在对象的表面上”。还是他们？本文介绍了一种新颖的方法，结合了预测和持久的物理模式的优势。我们的系统使用激光束（精神类似于激光雷达）进行热模式，热摄像机观察和轨道。这种热功能可以追踪纹理不佳的物体，其跟踪对标准摄像机的跟踪极具挑战性，同时不影响对象的外观或物理特性。为了在现有视觉框架中使用这些热模式，我们训练网络以逆转热扩散的效果，并在不同的热框架之间移动不一致的模式点。我们在动态视觉任务上进行了原型并测试了这种方法，例如运动，光流和观察无纹理的无纹理对象的结构。
用于动态分配公共资源的自足因果经济
摘要 本文介绍了业力机制，这是一种在无限时间内在竞争代理之间重复分配稀缺资源的新方法。示例包括决定在高峰需求期间为哪些叫车行程请求提供服务、在交叉路口或车道合并时授予通行权或将互联网内容纳入受监管的快速通道。我们研究了这些问题的简化但富有洞察力的表述，其中在每个时刻，从大量人群中随机匹配两个代理来竞争资源。业力机制的直观解释是“如果我现在屈服，我将在未来得到回报。”代理在类似拍卖的环境中竞争，他们竞标业力单位，业力直接在他们之间流通并在系统中自成一体。我们证明，这使得一个自利的代理社会能够实现高水平的效率，而无需诉诸（可能有问题的）资源货币定价。我们将业力机制建模为动态人口博弈，并保证存在一个平稳纳什均衡。然后，我们用数字方式分析了稳定纳什均衡下的表现。对于同质代理的情况，我们比较了不同的机制设计选择，表明当代理具有未来意识时，可以实现高效且事后公平的分配。最后，我们测试了针对代理异质性的稳健性，并通过业力重新分配提出了一些观察到的现象的补救措施。
垂直农业动态：优化资源使用效率，产品质量和能源成本
2田纳西州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔大学， 2植物科学（IBG-2），ForschungszentrumJülichGmbh，德国尤利希，德国尤利希，4，自然科学系4，麦格理大学，麦奎里大学，澳大利亚，新南威尔士州，新南威尔士州，新南威尔士州，纽约州，伊斯兰教少校，是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡，9个综合生物信号研究中心（CIBSS），德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系102植物科学（IBG-2），ForschungszentrumJülichGmbh，德国尤利希，德国尤利希，4，自然科学系4，麦格理大学，麦奎里大学，澳大利亚，新南威尔士州，新南威尔士州，新南威尔士州，纽约州，伊斯兰教少校，是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡，9个综合生物信号研究中心（CIBSS），德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系10
arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
简短：用于踏板期间定量动态拟合的实时评估系统
在这项研究中，开发了用于踩踏过程中定量动态拟合的实时评估系统。该系统由LED标记，连接到计算机的数码相机和标记检测程序。LED标记附着在矢状面上的臀部，膝盖，踝关节和第五元。PlayStation3 Eye被选为本文中的主要数码相机具有许多使用运动捕获的优点，例如高FPS（每秒帧）约180fps，320×240分辨率和易于使用的低成本。制造商检测程序是通过将LabView2010与Vision Builder一起使用的。该程序由三个部分组成：图像采集和处理，标记检测和关节角度计算以及输出部分。数码相机的映像是在95FPS中获取的，并且设置了程序以实时测量较低的接头角度，以将用户作为图形提供，并允许将其保存为测试文件。通过使用Holmes方法在每个马鞍高度下在每个马鞍高度处进行三个鞍高度（膝盖角：25、35、45 O）和三个节奏（30、60、90 rpm）的踩踏板验证系统，这是一种测量下肢角度的方法，以确定鞍高的高度。结果显示，系统的平均误差和强相关性，分别是1.18±0.44 o，0.99±0.01 o。由于马鞍高度的变化，几乎没有错误，但节制发生了绝对错误。考虑到平均误差约为1°，它是用于定量动态拟合评估的合适系统。在未来的研究中，必须使用两个具有额叶和矢状平面的数码相机来减少误差。
TouringMachines：动态、合理、移动代理的架构
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加，使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难，这些策略既能应对意外事件，又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中，代理通常会执行许多复杂的任务，这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存，但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务，则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构，旨在为具有
扩展动态的人类场景相互作用建模
已经取得了显着的迈进，该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集（如Pigraphs [39]和Prox [16]）启动了探索，但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14，30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是，他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序，但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1，3，4，55]提供了成本效率和适应性，但无法封装完整的现实HSI频谱，尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战，这项工作首先引入了trumans（t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes）数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集，涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学，重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中，可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体，以确保相互作用的高度有限。接下来，我们设计了一个计算模型，通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是，我们的模型采用自回归的条件扩散，场景和动作嵌入作为征用输入，能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文，我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者，这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件，我们将时间特征集成到动作片段中，使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性，为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较，我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外，我们的方法在定性和定量上进行了评估，超过了现有的运动综合方法，其质量和零击性能力在看不见的3D场景上，非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外，杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试，证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。
动态频谱访问框架用于授权使用电视白色空间的使用框架。
1。背景1 1.1。肯尼亚的沟通局法律和监管框架1 1.2。关键职责2 1.3。频谱管理职责2 1.4。电信设备类型批准2 1.5。国际方法对频谱管理的重要性3 1.6。将当局的任务应用于电视白色空间4 2。频谱共享TVWS应用程序的机会5 2.1。电视白空间的定义5 2.2。白空间设备操作的授权6 2.3。与电视白色空间相关的风险7 2.4。TVWS 8 2.5的可能许可模型。采用了TVWS的许可模型8 3。使用电视白色空间10 3.1的框架。简介和概述10 3.2。TVWS框架的关键规定11 3.3。主要参考标准11 3.4。地理位置数据库的资格12 3.5。主人和客户端WSD 13 3.6。设备参数13 3.7。操作参数13 3.8。通道使用参数13 3.9。WSD和GeoLocation数据库之间的参数交换14 3.10。干扰管理15 3.11。调整最大发射功率15 3.12。停止提供地理位置数据库服务的要求15 3.13。符合参数的传输15 4。电视白空间试验18 4.1。引言18 4.2。审判目标19 4.3。试验时间表19 4.4。地理位置数据库验证20 4.5。白空间审判授权21 4.6。试验期间的操作员，数据库和设备合作伙伴21 4.7。审判风险23 4.8。地理位置数据库服务模型23 4.9。将数据从权限转移到地理位置数据库24 4.10。设备的地理位置24 4.11。在WSD和GeoLocation数据库之间交换参数24 4.12。干扰管理24 4.13。TVWS试验结果的目标和摘要24
infinigen：具有动态KV缓存管理的大语言模型的有效生成推断
基于变压器的大语言模型（LLMS）在各种自然语言处理任务中都具有令人印象深刻的表现。为LLM推断为生成长含量而构成挑战，这是由于瞬态状态的巨大内存足迹（称为键值（KV）缓存），该状态以序列长度和批处理大小缩放。在本文中，我们提出了Infinigen，这是一种针对Longext Genertion量身定制的新型KV缓存管理框架，该框架协同与现代卸载基于卸载的推理系统合作。Infinigen利用了关键见解，即可以通过对当前层的最小彩排以及查询权重的一部分和后续层的关键缓存进行最小化的彩排来推测，对于计算变压器中后续注意力层至关重要的重要洞察力。这使我们只能预取基本的KV缓存条目（不提供所有内容），从而在基于卸载的LLM服务系统中减轻主机内存中的提取开销。我们对几种代表性LLMS的评估表明，与先前的KV高速缓存管理方法相比，Infinigen将基于现代卸载系统的总体性能提高了3.00倍，同时提供了更好的模型准确性。