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对象类别分析
直接债务由各机构从国会获得的拨款提供资金。这些拨款由税收提供资金。为了显示纳税人的钱是如何使用的，报告按 34 个对象类别代码详细说明了直接债务。相反，可偿还债务由抵消收款提供资金，抵消收款是作为销售商品和服务的付款而收到的。这些收款可以来自联邦或非联邦来源。当联邦实体从另一个联邦实体购买商品或服务时，购买实体使用最能显示债务目的的对象类别报告直接债务，例如向 GSA 支付设备或租金。当根据收到的抵消收款履行债务时，履行实体报告可偿还债务。执行实体可以使用与购买实体不同的对象类别来描述其义务，例如人员薪酬。此报告在一行中显示可偿还义务，因为这些义务不是直接从拨款中资助的。
对象检测和跟踪
有效而准确的对象检测是计算机视觉系统开发的重要主题。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。该项目旨在集成现代技术以进行对象检测，目的是通过实时性能实现高精度。在许多对象识别系统中，对其他计算机视觉算法的依赖是一个重要的障碍。在这项研究中，我们完全使用深度学习技术完全解决了端到端对象检测问题。使用最困难的公开数据集对网络进行培训，该数据集用于年度项目检测挑战。需要对象检测的应用程序可以使系统的快速而精确的发现受益。1。简介对象检测是与计算机视觉和图像处理相关的众所周知的计算机技术。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。它重点是检测数字图像和视频中某个类别（花，动物）的对象或实例。有各种应用，包括面部识别，角色识别和媒体计算器。1.1十年前的问题陈述，许多计算机视觉问题已经达到了饱和点。但是，由于深度学习技术变得越来越流行，因此这些问题的准确性已大大提高。图像分类器阳离子被视为图像类别的预测指标，是主要问题之一。图像本地化是一项相当具有挑战性的任务，系统必须预测图像中单个对象的位置类（对象周围的边界框）。对象检测是最具挑战性的问题（此项目），因为它同时结合了本地化和分类。在这种情况下，图片将是系统的输入，系统将生成一个边界框以及与图像中每个对象匹配的功能。
满意度和遵守对象 -
家庭健康物理疗法在家庭环境中的PT适应了患者的生活条件和可用资源的方法。对于从髋关节置换手术中恢复的患者，PT可能：•进行初始评估，指出诸如家庭布局和潜在危害的因素以及宽松的地毯或楼梯。•使用家用物品制定锻炼计划（例如，使用坚固的椅子进行坐姿锻炼或墙壁进行平衡训练）。•专注于功能训练，例如在楼梯上航行，改善熟悉空间中的步态模式或安全地进出床或椅子。•应对特定于患者的挑战，例如优化其环境以降低跌落风险或教学能量节能技术。•培养更个人的融洽关系，帮助建立在不太正式的环境中依从性的信任和动力。这两种设置都要求PTS使用临床专业知识，解决问题和以患者为中心的护理。差异在于工具，环境和重点区域，每个工具，环境和焦点区域都根据相应设置的独特优势和局限性进行量身定制。
AAV 的候选对象和挑战
缩写：AADC，芳香族 L-氨基酸脱羧酶；AAV，腺相关病毒；ALS，肌萎缩侧索硬化症；APOE，载脂蛋白 E；ASO，反义寡核苷酸；ATXN2，共济失调蛋白 2；BBB，血脑屏障；BSCB，血脊髓屏障；CDKL5，细胞周期蛋白依赖性激酶样 5；CNS，中枢神经系统；CRISPR，成簇的规律间隔的短回文重复序列；CSF，脑脊液；DRPLA，齿状红核苍白球路易体萎缩；FTD，额颞痴呆；FUS，聚焦超声；FXTAS，脆性 X 相关震颤/共济失调综合征；GABA，γ-氨基丁酸；GAD，谷氨酸脱羧酶；GAG，糖胺聚糖； GAN，巨轴突性神经病；GBA，葡萄糖脑苷脂酶；GCH，三磷酸鸟苷环化水解酶；GDNF，胶质细胞源性神经营养因子；ICis，脑池内；ICV，脑室内；IPa，脑实质内；IT，鞘内（腰椎）；IV，静脉内；LacNAc，硫酸化N-乙酰乳糖胺；MAO，单胺氧化酶；miRNA，微小RNA；MLD，异染性脑白质营养不良；MPS，粘多糖贮积症；MRgFUS，磁共振成像引导聚焦超声；MRI，磁共振成像；MSA，多系统萎缩；NCL，神经元蜡样脂褐素沉积症；NGF，神经生长因子；NTN，神经营养素；PDHD，丙酮酸脱氢酶缺乏症；Put，壳核； rAAV，重组腺相关病毒；RNAi，RNA 干扰；siRNA，短干扰 RNA，小干扰 RNA；SMA，脊髓性肌萎缩；SMARD，脊髓性肌萎缩伴呼吸窘迫；SNc，黑质致密部；SOD1，超氧化物歧化酶 1；Str，纹状体；TDP-43，TAR DNA 结合蛋白 43；TERT，端粒酶逆转录酶；TH，酪氨酸羟化酶；Th，丘脑；VTA，腹侧被盖区；ZFN，锌指核酸酶。 * 通讯作者：德克萨斯大学达拉斯分校，800 West Campbell Road, EW31, Richardson, TX 75080, USA。电子邮箱地址：Zhenpeng.Qin@utdallas.edu (Z. Qin)。
多对象跟踪中的数据关联
计算机视觉中视觉对象跟踪任务的进步使其在视频监控中的应用价值不断增长，特别是在交通场景中。近年来，人们非常关注多对象跟踪框架的改进，使其在保持准确性和通用性的同时实时有效。通过分解基于跟踪检测方法的多对象跟踪框架中涉及的任务（简单检测和识别对象的扩展），进一步涉及通过定义相似性函数来关联对象来解决过滤问题。因此，本文仅关注通过唯一定义的相似性函数和过滤器进行数据关联的任务，其中我们回顾了有关这些技术的当前文献，这些技术已用于提高车辆和行人场景的 MOT 性能。虽然仅在拟议的 MOT 框架内对关联任务的定量结果进行分类很困难，但我们的研究试图概述研究人员提出的基本思想，并以理论上的定性方法比较结果。跟踪方法按基于概率和分层方法等传统技术的类别进行审查，然后分析新方法和混合模型。对每个类别中确定的模型根据稳定性、准确性、稳健性、速度和计算复杂度等方面的性能进行进一步分析
开发视觉对象识别
对象识别是人类将视觉世界组织成有意义的感知单元的过程。要了解人类的这种能力，重要的是要检查其起源在婴儿期及其成熟的过程。在这篇综述中，我们通过综合发展心理学，认知神经科学和计算建模的研究来研究对象识别的发展。我们描述了第一年，婴儿如何展示成人视觉能力的早期痕迹，从不变对象识别到几类学习。这些能力的快速发展得到了婴儿特异性的生物学和经验约束的支持，例如低视敏度和对对称性等特性的先天偏见。此外，婴儿对物体的经验是“自我策划的”，因此他们选择了最能支持学习的对象观点。的确，将类似婴儿的约束结合到计算模型中可以提高其在许多识别任务上的表现。支持婴儿期这些能力的神经机制可能与成年后的神经机制不同：而腹侧视觉途径对于成年人的对象识别至关重要，而婴儿的对象识别可能主要由低级视觉特性支持，并且潜在的是背途径表示。一起，这些研究强调了儿童特定发育生态位在塑造早期对象识别能力及其神经基础方面的重要性。
朝着对象检测更好的解释
本文介绍了Barlowrl，这是一种具有数据效率增强的学习代理，它与Barlow Twins一起使用DER（数据有效的雨弓）算法进行了自我监督的学习框架。barlowrl在Atari 100k基准上均优于DER及其对比度卷曲。barlowrl通过强制传播到整个空间来避免尺寸崩溃。这有助于RL算法利用统一扩散状态表示，最终导致表现出色。Barlow双胞胎与DER的集成增强了数据效率，并在RL任务中实现了卓越的性能。Barlowrl展示了合并自我监督的学习技术，尤其是非对抗性目标的潜力，以改善RL算法。关键词：深度强化学习；自学学习；数据效率
小对象检测的实际性能
标题：小对象检测的现实性能演示者名称：Michel van Lier公司名称 /研究所：TNO项目名称：Mantis Vision Funding Group：PENTA / XECS / EURIPIDES / ECEL / ECSEL / KDT摘要可以在网站上发布：☒是的，no提供500个单词的摘要最多。使用字体Arial，尺寸11。如果使用了数字，则文本和数字必须留在此页面内。自动化对象检测在各种应用中变得越来越相关。这包括可见和IR视频中的人，无人机，船只和车辆的检测。对于可能与人类一起部署的自治系统，情境意识（SA）至关重要，因此可以尽早调整潜在的危险操作。挑战是在大量宽阔的视野摄像头系统中检测和跟踪大距离的人，这是无处不在的，因为这仅导致每人只有几个相机像素。最重要的是，光线和天气状况在对象检测性能中起作用，这是一个额外的挑战。基于学习的对象检测方法（例如Yolo）已证明在许多应用中为此目的有希望，但是当对象上的像素数量减少时，它们的性能会降低。最近的方法旨在通过考虑时间信息来改善对小物体的检测。这样的时空深度学习模型原则上可以检测到高达4个平方像素的移动人员。在如此小的规模下，性能可能受许多因素的影响。为了更好地了解这些效果，我们已经在朝向非结构化的地形的观测塔上安装了一个相机系统，以便在视野中可见200至400的区域。使用此设置，我们可以研究对象和背景之间的对比度，成像系统的分辨率以及深度学习模型对小人检测准确性的精确性。我们创建了一个数据集，该数据集由长时间记录并涵盖几个季节的简短剪辑组成。使用结果数据集，我们比较了不同模型的对象检测性能，但也评估了光和天气条件的效果，并在现实世界中证明了最新的自动化小对象检测的限制。