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佛罗里达州土地利用、覆盖和形态...
负责办公室：测绘办公室 佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统 关于此版本：这是更新的佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统。1985 年 9 月版本几乎与原版一样完整，除了一些添加的分类。我们要感谢佛罗里达州环境保护部在添加一些“湿地类别”方面做出的贡献。我们保留了第二版中的大部分简介。目的：自土地利用、覆盖和形态分类系统原版发布以来，地理测绘部分与遥感和数字测绘系统的不断发展同步发展。该部门目前经常使用更为复杂、先进的航空摄影形式、Landsat 多光谱扫描仪 (MSS) 数据和 Landsat 专题制图仪 (TM) 数据。此外，从遥感图像中提取的大多数图像数据和所有非图像数据都存储在计算机支持的地理信息系统中。这些资源的使用增加导致了对土地利用、覆盖和形态的非常精确的分类，以及在综合土地利用/覆盖/形态数据库中捕获图像数据和辅助非图像数据的灵活方法。由于这些能力的增强，专题制图部门的任务大大扩展，因此需要新版佛罗里达土地利用、覆盖和形态分类系统。1971 年，地理测绘科在佛罗里达州交通部地形局（现为测绘办公室）内成立。当时和现在，我们的使命是应要求协助其他州机构开展测绘活动。虽然我们的主要职责是交通部，但该部门也会不时满足其他政府机构的需求。1
国际情感科学与工程研讨会
摘要：在本文中，我们提出了一种使用生成对抗网络（GAN）生成合成脑图像的方法。在医学图像分析中，产生与原始图像完全不同的现实医学图像仍然是一项艰巨而重要的任务，而临床图像数据的交换也是实施诊断支持系统的关键问题。尽管如此，研究人员很难获得医疗图像数据，因为图像包含个人信息。最近建议的GAN模型可以学习如何在不看到实际图像数据的情况下分发训练图像，而生成的图像可以完全匿名化的个人信息。所产生的图像可用作训练图像，以分类医学图像，从而可促进医学图像分析。我们的论文中已经实施了图像生成的方法，而不是收集大量MRI数据。我们利用了一种渐进式生长GAN（PGGAN），这是一种新生儿大脑图像生成方法，可用于大脑MRI分类和ADHD预测任务。PGGAN在训练阶段添加新层，慢慢地发现了MRI图像中ADHD的特征。我们的图像生成方法表明，它可以产生大脑MR图像，以避免人造伪影并具有目标症状的临床特征。
注释引导：一种自我增强方法的视觉预训练
尽管在野外有大量未标记的图像，但在原始图像数据上进行了可扩展的视觉预训练仍然是一个挑战。像素重建之类的通用配方努力为有效捕获详细的语义而努力，而在增强图像视图之间保持一致性的方法优化依赖于未经保育数据（如Web Crawls或视频框架）中不存在的归纳偏见。我们如何从广泛的未标记的IMEAL数据集中更有效地学习？我们研究注释引导程序，这种方法学会了将图像关联到示意注释，并使用未标记的数据来引导模型的理解，通过对图像附近农作物的语义进行预测。关键的优势在于它具有规格（哪些语义概念很有趣？）从预测中（这些概念发生在自然图像数据中？）。我们表明，注释引导使我们能够通过策划的未标记数据集或弱监督的数据集指导预训练，同时通过自举损失从所有未经切割的图像数据中学习。我们的实验证明了对野外未标记图像的预先培训的改进，包括视频数据，例如epickitchens，Coco等场景数据以及CC12M（例如CC12M）。
使用融合...绘制城市树冠覆盖图
关键词：树冠覆盖、机载 LiDAR、图像数据、NDVI、数据融合 摘要：城市绿地，特别是城市树木，在提高城市宜居性方面发挥着关键作用。获得准确且最新的树冠覆盖图对于城市绿地的可持续发展至关重要。LiDAR 点云广泛用于建筑物和树木的测绘，并且已经提出了多种 LiDAR 点云分类技术用于自动测绘。然而，城市地区树冠形状的复杂性可能会影响从 LiDAR 数据自动提取树木的点云分类技术的有效性。多光谱影像为 LiDAR 数据提供互补信息，可以提高点云分类质量。本文提出了一种从融合的 LiDAR 点云和多光谱卫星图像数据中提取树冠覆盖的可靠方法。所提出的方法最初将每个 LiDAR 点与来自联合配准的卫星图像数据的光谱信息相关联。它计算每个 LiDAR 点的归一化差异植被指数 (NDVI) 值，并纠正被错误分类为建筑物的树点。然后，应用考虑 NDVI 值的树点区域增长。最后，利用分类为树点的 LiDAR 点生成树冠覆盖图。所提出的树冠性能
隐私通知机器学习检查员（MLI）
por认真对待您的隐私和所有数据主体的隐私，因此我们以最大的谨慎处理您提供给我们的所有数据，并符合所有适用的隐私法律和法规。本隐私声明包含有关在机器学习检查员项目中收集您的个人数据及其如何处理的信息。它还向您通知您有关数据以及如何行使数据的权利。请参阅下面的处理描述：在资产管理中，摄像头用于收集鹿特丹港口管理局管理区域内的潮湿和干基础设施的图像数据。此图像数据用于训练机器学习模型并识别和评估资产。在此阶段之后，新图像用于大规模检查资产。这符合2014年运营港口协议中规定的目标。目标是：
信息事实背景 - 瑞士 F-35
先进传感器 - 主动和被动 F-35 拥有专门为其开发的传感器。这些传感器同时用于各种任务，为飞行员提供独特的态势感知，使他能够成功地执行整个任务范围。有源电子扫描阵列（AESA）雷达具有多种空中和地面模式，可主动和被动使用。F-35 配备了分布式孔径系统 (DAS)，这是一个 360° 红外摄像系统，用于警告接近的导弹。除了 DAS 之外，F-35 的机头下方还有一个光电瞄准系统 (EOTS)，配有前视红外传感器 (FLIR) 以及测距和目标照明激光器。DAS 和 EOTS 都向飞行员和 F-35 的传感器融合计算机提供图像数据，该计算机将图像数据与其他传感器数据进行比较，并将其组合以形成整体图像。