专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构,提取图像特征,并构建一个相似性矩阵,以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果,它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性,我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进,表明了出色的图像检索效果。具体来说,剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化,从而提供准确有效的检索服务。
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Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像: (a) 栅极区域截面; (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像; (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像; (d) 在漏极形成的痕迹; (e) 如图 (d) 所示,轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
摘要 —本文研究了使用电反射法作为一种无损检测技术来监测并联电池组配置中电池极耳焊接的健康状况。开发了由圆柱形锂离子电池组成的 3D 模型,这些电池通过铜焊接在每个末端通过极耳连接。进行了电流表面分布分析,以了解反射信号的传播并选择最佳设置以提高反射灵敏度。然后,创建了几个严重程度和位置各异的缺陷模型来模拟焊接层中材料的逐渐损失。这项工作证明了基于反射仪的系统能够检测并联电池组配置中的焊接退化,据我们所知,这在文献中从未做过。索引词 —电反射法;锂离子电池极耳焊接;缺陷诊断
简介:人们越来越有兴趣开发使用扩散 MRI 纤维束成像分析活体整个人脑结构连接的方法和模型。这些分析依赖于连接组重建的稳健性和生物学准确性;不幸的是,许多方法因素都会影响这种重建(以及任何衍生的测量值),甚至包括播种策略 [1] 。部分原因是在流线纤维束成像中,轨迹是彼此独立生成的,因此大脑中的特定通路可能相对于底层生物学被过度定义或定义不足。在这里,我们提出了一种全脑纤维追踪数据的后处理滤波器,以补偿这种方法偏差。方法:Raffelt 等人 [2] 的模拟结果表明,使用球面反卷积产生的纤维取向分布 (FOD) 中每个峰的幅度与与该峰对齐的体素内轴突的细胞内体积分数成正比。因此,如果全脑纤维追踪的结果是对底层神经元轴突结构的完美重建,则高角度分辨率空间中的轨迹密度应与 FOD 峰值的方向和相对幅度相对应。因此,我们可以构建一个简单的成本函数:
正式论证已成为人工智能领域内的一个充满活力的研究领域。尤其是,形式论证的辩证性质被认为是共同的人机推理和决策的有前途的促进者,也是亚符号和符号AI之间的潜在桥梁[1]。在正式的论点中,参数及其关系作为指示图表示,其中节点是参数,边缘是参数关系(通常:攻击或支持)。从这些论点图中,得出了有关参数的可接受性状态或优势的推论。一种正式的论证方法正在增加研究的注意力是定量双极论证(QBA)。在QBA(通常是数值)权重(通常是数值的)权重(如此公认的初始优势)中分配给了参数,并且参数通过支持和攻击关系连接。因此,通过节点的传入边缘直接连接到节点的参数可以称为攻击者和支持者(取决于关系)。给出了定量的双极论证图(qbag),然后论证语义渗透了论证的最终强度。从直觉上讲,论点的攻击者倾向于降低其最终力量,而支持者倾向于增加它的最终力量。通常,正式论证和QBA的新生应用通常与解释性相关[2,3],例如,在可解释的推荐系统[4]的背景下,回顾聚合[5]或机器学习模型,例如随机森林[6]或神经网络[7]。这遵循上述参数影响的直觉为了利用QBA作为解释性的促进者,至关重要的是,对一种论点对另一个论点的影响有一种严格的理解,这一点至关重要。
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