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nerp：与先验...
图像重建是一个基于采样传感器测量的计算图像的反问题。稀疏采样的图像重建构成了由于测量有限而引起的挑战。在这项工作中，我们提出了一种隐含的神经表示学习方法，并具有先验嵌入（NERP），以从稀疏采样测量值中重建计算图像。该方法与以前的基于深度学习的图像重建方法从根本上有所不同，因为NERP利用了图像先验中的内部信息，以及稀疏采样测量的物理学来产生未知主题的表示。除了先前的图像和稀疏采样测量值外，训练NERP无需大规模数据。此外，我们证明了NERP是一种通用的方法，它概括为不同的成像方式，例如CT和MRI。我们还表明，NERP可以坚固地捕获评估肿瘤进展所需的微妙而显着的图像变化。
展示从没有状态估计的像素飞行的敏捷飞行
摘要 - 次数是最敏捷的飞行机器人之一。尽管在基于学习的控制和计算机视觉方面取得了进步，但自动无人机仍然依赖于明确的状态估计。另一方面，人类飞行员仅依靠从板载摄像头的第一人称视频流将平台推向极限，并在看不见的环境中坚固地飞行。据我们所知，我们提出了第一个基于视觉的四摩托系统，该系统自动浏览高速的一系列门，而直接映射像素以控制命令。像专业的无人机赛车飞行员一样，我们的系统不使用明确的状态估计，并利用人类使用的相同控制命令（集体推力和身体速率）。我们以高达40 km/h的速度展示敏捷飞行，加速度高达2 g。这是通过强化学习（RL）的基于识别的政策来实现的。使用不对称的参与者批评，可以促进培训，并获得特权信息。为了克服基于图像的RL训练期间的计算复杂性，我们将门的内边缘用作传感器抽象。可以在训练过程中模拟这种简单但坚固的与任务相关的表示，而无需渲染图像。在部署过程中，使用基于Swin-Transformer的门检测器。我们的方法可实现具有标准，现成的硬件的自动敏捷飞行。尽管我们的演示侧重于无人机赛车，但我们认为我们的方法超出了无人机赛车的影响，可以作为对结构化环境中现实世界应用的未来研究的基础。
太阳能光伏：基础知识 - CSIRO 研究
美观且坚固地安装在建筑物上。在澳大利亚，这通常意味着屋顶；在远离赤道的国家，也可以使用垂直表面。 的位置应避免在一天刚开始或快结束时遮光。 尽可能面向赤道方向安装。 具有适当的额定功率，这样系统可以在当地太阳能条件下产生合理比例的居住者电力需求，而不会太大而将其大部分输出输出到电网。 每串具有理想的模块数量。这个数字取决于所使用的光伏模块和当地天气条件，因此将取决于每个安装。 串中的所有模块都朝向完全相同的方向和倾斜度。如果要将安装在建筑物上的系统拆分到多个屋顶部分，则这些部分必须具有相同的几何形状，或者每个部分必须有一个单独的串，需要一个新的逆变器或具有多个输入的逆变器。 拥有可靠的逆变器，功率等级适当。功率较高的逆变器允许将来添加更多 PV 模块，而功率较低的逆变器可能更具成本效益。使用容量低于已安装模块铭牌额定值的逆变器是合理的。虽然“尺寸过小”的逆变器在太阳辐照度非常高时会导致一些输出被丢弃，但这通常可以通过在太阳辐照度适中的情况下更高效的运行来补偿，这种情况更常见。 以良好的通风方式连接到建筑物上，以实现自然冷却。 的位置应允许安全进入以进行维护、检查和清洁（如有必要）。 的安装方式完全符合澳大利亚标准 AS/NZS 5033。