XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单眼
开放世界GPS目标视频导航方法（草稿）
建筑原则。我们开发了一个模块化系统，解决了任务基础的关键挑战：（i）（ii）开放世界人类环境中使用单眼相机进行视觉导航，并具有（iii）低频，高潜伏期感应和控制。不可靠的传感器流与嘈杂的本体感受相结合，在单眼环境中具有准确的深度和比例估计，具有挑战性。要解决（i），选择了依靠语义图像提示，而不是放弃3D度量几何估计，而是专注于2D图像空间中的遍历性估计。为了概括（ii）的不同场景和外观变化，使用了大规模数据集上预测的视觉特征，并在frodobots-2k数据的精选部分上进行了微调。由于硬件限制和延迟的不可预测性，（iii）很难直接解决。该系统的重点是处理次优路径找到引起的导航故障和较差的Trajectory跟踪，这是由于通信不良引起的。这是通过使用可靠的故障检测和恢复来增加导航管道来实现的。在高水平上，系统（图1）由受到启示，控制和故障检测和恢复模块组成。感知模块估计了从RGB输入的遍历性，并且还向下一个路点发出以自我为中心的方向向量。控制模块选择与Waypoint向量对齐并生成控制命令的基因差异可行的轨迹。感知。故障检测和恢复模块是对原始RGB进行的监督监视器，并预测从感知到检测失败的遍历性，覆盖控制模块以在必要时执行启发式恢复行为。鉴于需要在开放世界的人类环境中进行操作而没有由于单眼设置而没有可靠的深度感应，因此使用了基于场景语义的视觉遍历性预测。感知模块将RGB图像作为输入，并根据输入图像输出遍历性掩码，并在[0，1]中以遍历性得分为单位。在内部，快速的遍历性估计器会产生一个初始面膜，然后通过聚类启发式方法进一步进行后处理，以识别并强烈惩罚可能的障碍。估算器使用验证的恐龙视觉特征，可以对各种环境进行强有力的概括，并允许进行样品有效的训练和填充来适应新场景。在捕获不同地形上的偏好时，要训练轮式Frodobot配置的估计器，这是一种自动从Frodobots-2K
CGHS-Rates-2023 - 艾哈迈达巴德.xlsx
78 角膜厚度测量 207 238 79 自动验光 35 40 80 黄斑功能测试 40 46 81 潜在视力测量 90 104 82 激光干涉测量 156 179 83 OCT-光学相干断层扫描 1913 2200 84 HRT-海德堡视网膜断层扫描 150 173 85 GDx 神经纤维层分析仪 79 91 86 UBM-超声生物显微镜 150 173 87 非接触眼压测量 (NCT) 45 52 88 用 schiotz 测量眼压 30 35 89 用应用眼压测量法测量眼压 50 58 90 视网膜三镜检查 52 60 91 90 D 镜检查 50 58 92 房角镜检查 58 67 93 单眼霰粒肿切开刮除术 400 460 94 双眼霰粒肿切开刮除术 431 496 95 上睑下垂手术及 Fasanella servat 手术 2070 2381 96 上睑下垂手术及 LPS 切除术（单眼） 4950 5693 97 上睑下垂手术及 Sling 手术（单眼） 6670 7671 98 眼睑外翻手术（单眼） 1400 1610 99 眼睑外翻手术（双眼） 2500 2875 99 眼睑外翻手术（双眼） 2500 2875 100 内眦赘皮矫正 1550 1783 101 眼角松解术和眼角切开术 518 596 102 眼睑内翻手术-单眼睑 1380 1587 103 眼睑内翻手术-双眼睑 2000 2300 104 睑缝合术 650 748 105 眼睑裂伤缝合术 1150 1323 106 眼睑回缩修复术 1700 1955 107 结石去除术 104 120 108 桶柄手术治疗眼睑肿瘤 311 358 109 颊部旋转皮瓣手术治疗眼睑肿瘤 6500 7475 110 眼眶切开术 7245 8332 111 眼球摘除术 3000 3450 112 眼球摘除术及眼眶植入物和人工假体 3000 3450 113 眼内容物摘除术3450 3968 114 眼眶内容摘除术及人工假体植入 5124 5893 115 眼睑外扩矫正 4658 5357 116 眼眶减压术 5175 5951 117 眼眶内容摘除术 5750 6613 118 眼眶内容摘除术及皮肤移植 6500 7475 119 眼眶骨折修复术 8280 9522 120 视网膜激光手术 1350 1553 121 视网膜脱离手术（RDS） 11500 13225 122 视网膜脱离手术（RDS）及巩膜扣带术 12420 14283 123 扣带移除术 1035 1190
开发和验证新型方法论，以整合沉浸式3D尸体神经外科外科模拟的神经成像和摄影测量法
背景：可视化和理解3维（3D）神经解剖学是具有挑战性的。尸体解剖受到低可用性，高成本和对专业设施的需求的限制。新技术，包括神经影像学的3D渲染，3D图片和3D视频，正在填补这一差距并促进学习，但它们也有局限性。这项概念验证研究探讨了将3D重建的神经影像数据与3D摄影测量法结合现实的纹理和精细解剖细节相结合的空间精度的可行性，以创建高实现cadaveric cadaveric神经外科外科手术模拟。方法：四个固定和注射的尸体头进行了神经影像学。为创建3D虚拟模型，使用磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）扫描渲染表面，并创建了分段的解剖结构。通过同步神经措施和摄影测量数据收集进行了逐步的颅骨切开术。在3D导航空间中获取的所有点均在3D虚拟模型空间中导入并注册。一种新型的机器学习辅助单眼估计工具用于创建2维（2D）照片的3D重建。深度图被转换为3D网状几何形状，该几何形状与3D Virtual Model的脑表面解剖结构合并以测试其精度。定量测量值用于验证不同技术的3D重建的空间精度。结果：使用体积神经影像数据创建了成功的多层3D虚拟模型。合并了2个模型时，单眼深度估计技术创建了照片的定性准确3D表示。
使用合成数据改善稀有摄像机视图中的2D人姿势估计
大规模，手动注释的数据集的可用性在人类姿势估计中具有极大的先进研究，从2D单眼图像估计，这与诸如手势识别和动作识别之类的相关性密切相关。当前数据集（例如[1，16，20]）主要包含来自我们所谓的轨道视图的图像，即侧面，前后视图，其中最重要的是，诸如对象或分裂的挑战，例如对象或分裂的挑战。他们专注于日常活动，例如站立，坐着和步行。因此，大部分研究都致力于解决遮挡和专业数据集（[19，41]），以评估姿势估计模型在涉及封闭个体的情况下的有效性。不寻常的观点的问题受到了较少的关注。在我们所说的极端观点中（顶部和bot-
书籍开始11.3 2023.cdr
F.电光和激光系统9.1。激光范围查找器眼安全（LRF-312）54 9.2。Mini LRF 55 9.3。轻巧的便携式激光目标指定器56 9.4。突击射击的热瞄准器57 9.5。多功能手持热成像仪58 9.6。手持热图像双筒望远镜（未冷却）59 9.7。被动夜视系统60 9.7.1。intas ri tlim/lmg 61 9.7.2的被动夜视。被动夜间射击发射器62 9.7.3。被动夜视双筒望远镜63 9.7.4。被动夜视镜64 9.7.5。被动夜视单眼65
深度学习实时卫星对张量处理单元的姿势估计
I.简介基于v iSion的导航是下一代On-On-On-On-On-On-Os-andActivedEbrisredebremoval任务的关键技术。在这些情况下，指导和控制定律应采用相对的Chaser-Chaser-Toget姿势（即位置和态度）喂食，这可能会从单眼图像中方便地估算，因为这些传感器是简单，光线的，并且消耗了很少的功率。传统上，图像处理算法分为1）手工制作的特征[1,2]和2）基于深度学习的[3-14]。然而，前者受到较低鲁棒性的影响，对典型的空间图像特征（例如，信噪比低，严重和迅速变化的照明条件）和背景。神经网络（NNS）可以通过适当的培训克服此类弱点，但通常会导致高计算负担，这与典型的船上处理能力几乎不兼容。
视觉过程改善对同侧偏盲患者的疗效
摘要 同侧偏盲是因中风、肿瘤、脑外伤和其他罕见原因引起的视野缺损。由于视觉系统受损，会出现侧向忽视，导致难以检测双眼视野一侧的物体，这使患者在日常活动中面临潜在危险，尤其是在户外交通中。已经开发出不同的光学辅助设备，如菲涅尔棱镜，通过增加受影响半视野的感知来帮助这些患者。这种棱镜矫正可以出现在各种配置中，例如：轭式棱镜、单眼和双眼扇形棱镜，底座朝向患侧。治疗这些患者的另一种选择是基于刺激受影响半视野的视觉训练。 关键词：同侧偏盲、视野丧失、棱镜矫正
Kimberly J. WilberKimberly J. Wilber
•实施了项目指南的实时，设备上的单眼估计模型，该工具可帮助视觉障碍的跑步者独立锻炼。我的模型提高了Google的室外深度估计功能。•帮助创建了SANPO，这是一个为计算机视觉社区的3D全景视频数据集。我的角色是创建大规模的数据处理基础架构，并为3D深度数据的收集收集。•创建并重新制作了用于Remembed的内部调试工具，这是Google Web搜索的首次尝试进入NLP嵌入式网络搜索。我的工具帮助工程师演示了倾向的产品，以建立支持。•建立了一个强大的视觉传播者的声誉 - 其他人则依靠我为我的任期中撰写的论文和演示文稿制作出出版物的图形和图形。
![arxiv：2403.17422v1 [cs.cv] 2024年3月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b6cb0df5ccd74c86d5033b2b313e388a62ba61f2.webp)
arxiv：2403.17422v1 [cs.cv] 2024年3月26日
我们提出了Interhandgen，这是一个新颖的框架，可以学习双手相互作用的生成之前。从我们的模型中产生的可以与有或没有物体密切相互作用产生合理和不同的两手形状。 我们的先验可以将其纳入任何优化或学习方法中，以降低设置不足的设置中的歧义。 我们的主要观察结果是，直接建模多个实例的联合分布由于其组合性质而施加了高的学习复杂性。 因此，我们建议将关节分布的建模解析为无条件和条件单个实例分布的建模。 尤其是我们引入了一个扩散模型，该模型通过调节掉落来学习单手分布无条件和条件到另一只手的条件。 用于抽样，我们结合了抗渗透和无分类器的指导，以实现合理的生成。 此外，我们建立了两手合理的严格评估方案，在这种情况下，我们的方法在合理性和多样性方面显着优于基线生成模型。 我们还证明，我们的扩散先验可以提高单眼内部图像的双手重建的实现，从而实现了新的最新准确性。可以与有或没有物体密切相互作用产生合理和不同的两手形状。我们的先验可以将其纳入任何优化或学习方法中，以降低设置不足的设置中的歧义。我们的主要观察结果是，直接建模多个实例的联合分布由于其组合性质而施加了高的学习复杂性。因此，我们建议将关节分布的建模解析为无条件和条件单个实例分布的建模。尤其是我们引入了一个扩散模型，该模型通过调节掉落来学习单手分布无条件和条件到另一只手的条件。用于抽样，我们结合了抗渗透和无分类器的指导，以实现合理的生成。此外，我们建立了两手合理的严格评估方案，在这种情况下，我们的方法在合理性和多样性方面显着优于基线生成模型。我们还证明，我们的扩散先验可以提高单眼内部图像的双手重建的实现，从而实现了新的最新准确性。