XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System匹配技术
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物足迹 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两个核线图像中都无法清晰地检测到建筑物轮廓的情况下。此外，尽管影像匹配提供了表示建筑物高度的 DSM，但从该 DSM 中提取的建筑物大小和形状通常
X 波段低噪声放大器的设计和制造...
摘要：低噪声放大器（LNA）在射频接收机前端中起着重要作用，其主要作用是放大来自地面噪声的微弱接收信号，并提高接收机的灵敏度。对于工作在高于S波段频率的LNA，迄今为止，大多数设计都使用具有高成本基板材料的印刷电路板（PCB），从而增加了整个接收单元的总价格。本文介绍了一种新方法，即使用FR-4材料（PCB制造中常见的低成本基板）设计LNA。与使用高成本材料基板设计的LNA相比，所提出的LNA将保持所有重要参数（例如增益，噪声系数）的质量。使用阶梯式阻抗匹配技术来达到电路尺寸和效率之间的平衡。所提出的LNA的频率范围位于X波段，该范围适合军用雷达应用。此外，还可以将所需的 LNA 应用于低地球轨道 (LEO) 地球观测卫星系统的地面站接收器前端。关键词：低噪声放大器、LNA、FR-4、雷达、X 波段、接收器前端。*
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
Wafbooster：自动提升WAF安全...
摘要 - Web应用程序防火墙（WAF）通过一组安全规则检查了往返Web应用程序的恶意流量。它在保护Web应用程序免受Web攻击方面起着重要作用。但是，随着网络攻击的复杂性，WAF越来越难以阻止旨在绕过防御力的变异恶意有效载荷。响应这个关键的安全问题，我们开发了一个新型的基于学习的框架，名为WAFB Ooster，旨在公布WAF检测中的潜在旁路，并建议规则来强化其安全性。使用影子模型和有效载荷生成技术的组合，我们可以识别恶意有效载荷，并根据需要删除或修改它们。WAFB Ooster使用高级聚类和正则表达式匹配技术为这些恶意有效载荷生成签名，以修复我们发现的任何安全差距。在我们对八个现实世界WAF的全面评估中，WAFB Ooster将突变的恶意有效载荷的真实拒绝率从21％提高到96％，而没有虚假拒绝。WAFB Ooster达到的虚假接受率3×低于生成恶意有效载荷的最先进方法。与WAFB Ooster一起，我们向前迈出了一步，以确保Web应用程序免受不断发展的威胁。
具有最优锁定目标的多风险 SIR 模型
我们开发了一个多风险 SIR 模型 (MR-SIR)，其中感染、住院和死亡率因群体而异——尤其是“年轻人”、“中年人”和“老年人”之间。我们的 MR-SIR 模型能够对最优策略进行易于处理的定量分析，类似于已经在同质代理 SIR 模型背景下开发的策略。对于应用于美国的 COVID-19 大流行的基线参数值，我们发现针对风险/年龄组进行差异化的最佳政策明显优于最佳统一政策，并且大部分收益可以通过对最年长群体实施更严格的封锁政策来实现。例如，对于相同的经济成本（GDP 下降 24.3%），相对于最佳统一政策，最佳半目标或完全目标政策可将死亡率从 1.83% 降低到 0.71%（从而挽救了 270 万人的生命）。直观地说，对最脆弱群体实施严格而长期的封锁既可以减少感染，又可以对低风险群体实施不那么严格的封锁。我们还研究了社交距离、匹配技术、疫苗的预期到达时间以及是否进行追踪检测对最佳政策的影响。总体而言，在我们的模型中，有针对性的政策与减少群体间互动、增加检测和隔离感染者的措施相结合，可以最大限度地减少经济损失和死亡人数。
摄影测量 DSM 去噪
a 3D 光学计量（3DOM）部门，布鲁诺凯斯勒基金会（FBK），Via Sommarive 18，38123，特伦托，意大利 franex@fbk.eu，http://3dom.fbk.eu b 特温特大学，地理信息科学与地球观测学院（ITC），地球观测科学系，P.O.Box 217，7500AE Enschede，荷兰 m.gerke@utwente.nl 第三委员会 - WG 1 关键词：图像匹配、DSM、马尔可夫随机场、图切割、平滑 摘要：如今，图像匹配技术可以提供非常密集的点云，它们通常被认为是 LiDAR 点云的有效替代方案。然而，与 LiDAR 数据相比，摄影测量点云通常具有更高水平的随机噪声和存在较大异常值的特点。这些问题限制了摄影测量数据在许多应用中的实际使用，但仍需找到增强生成点云的有效方法。在本文中，我们专注于从密集图像匹配点云计算出的数字表面模型 (DSM) 的恢复。摄影测量 DSM，即表面的 2.5D 表示，仍然是从点云派生的主要产品之一。提出了四种专门用于 DSM 去噪的不同算法：标准中值滤波方法、双边滤波、变分方法（TGV：总广义变分），以及一种新开发的算法，该算法嵌入马尔可夫随机场 (MRF) 框架并通过图计算进行优化