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什么是yolov6？对对象检测模型
这项工作将深入探索Yolov6对象检测模型，专注于其设计框架，优化技术和检测功能。yolov6的核心元素由有效的主链组成，用于鲁棒特征提取和用于无缝特征聚合的rep-pan颈部，以确保高性能对象检测。在可可数据集上进行了评估，yolov6- n在NVIDIA TESLA T4 GPU上以1187 fps的形式获得37.5％的AP。yolov6-s在484 fps处达到45.0％的AP，在同一类中，诸如PPYOLOE-S，YOLOV5-S，YOLOX-S和YOLOV8-S之类的模型都超过了模型。此外，Yolov6-M和Yolov6-L在保持与其他检测器的可比推理速度的同时，还显示出更好的准确性（50.0％和52.8％）。具有升级的主链和颈部结构，Yolov6-L6实时提供最先进的精度。
不再是对象：热力学和新的...
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断裂对象组装的扩散模型
基于形状描述符和几何注册的传统方法通常会在模棱两可的特征上遇到较低的精度。最近的数据驱动方法固有地受到训练模型的表示和学习能力的影响。为了解决这个问题，我们提出了一种受扩散模型和变压器启发的新颖方法。我们的方法利用了它们的全局特征相关性和姿势先前的学习能力，将通过变压器通过变压器进行扩散来预测每个片段的姿势参数。我们在断裂的对象数据集上评估我们的方法，并与最新方法相比表现出卓越的性能。我们的方法提供了一种有前途的解决方案，可用于重新组装准确，稳健的裂缝对象，以复杂的形状分析和组装任务来推进该领域。
sos：带有对象priors的开放世界实例分割的段对象系统
摘要。我们为开放世界实例（OWIS）提出了一种方法，该任务旨在通过从训练过程中的一组有限的带注释的对象类中概括图像中的任意未知的观察。我们的细分对象系统（SOS）明确地解决了最先进系统的概括能力和低精度，这些系统通常会生成背景检测。为此，我们基于基础模型SAM [27]生成了高质量的伪注释。我们彻底研究了各种对象先验，以引起SAM的提示，并明确将基础模型集中在观察上。最强的物体先验是通过自我监督视觉变压器的自我发项图获得的，我们用来促使SAM。最后，SAM的后处理片段用作伪注释来训练标准实例分割系统。我们的方法在可可，LVI和ADE20K数据集上显示出强大的概括能力，并且与最先进的方法相比，精度提高了高达81.6％。源代码可用：https：//github.com/chwilms/sos
认知模式：对象问题解决框架...
业务流程建模 ................................................................................................................................................ 71 开发企业元模型 .............................................................................................................................................. 72 知识管理 .............................................................................................................................................................. 73 模式和用例 ................................................................................................................................................ 73 识别/开发业务规则 ...................................................................................................................................... 74 开发用户需求 ................................................................................................................................................ 75 识别技能组合需求 ...................................................................................................................................... 75 培训开发 ...................................................................................................................................................... 76 构建案例库 ...................................................................................................................................................... 77 第三部分：应用认知模式：最佳实践模型和案例研究 .................................................................................78 6.最佳实践：技术架构 .................................................................................................................79
我们是谁 我们的能力 我们服务的对象 - 空军 NetCents
Absolute Strategic Technologies, LLC (AST) 是一家 SBA 导师-门生合资企业，由其两家合作伙伴联合战略技术公司 (JST) 和 Definitive Logic (DL) 共同打造。我们为您提供网络安全、项目管理、医疗 IT、财务管理、资产管理、人力资本管理、企业集成、数据解决方案、云服务、采购支持、专业服务、培训和 IT 基础设施解决方案。AST JV 认证，包括 SBA 8(a) DBE、女性拥有的小型企业 (WOSB) 和服务残疾退伍军人拥有的小型企业 (SDVOSB)。
dnacontainer：DNA上的基于对象的存储架构
摘要：全球每年生产的数字数据量正在越来越多。估计表明，到2025年，我们将达到175个全球创建的数字数据的Zettabytes。尽管今天在存储设备上取得了进步，但当前的数据库管理系统无法应对这些数据量。除了最近的存储技术方面的改进，还需要达到生成数据的不断增长。考虑到当前的存储技术（例如HDD和Tape）需要每隔几年更换时，就会进一步夸大此问题。为了应对这种缺陷，脱氧核糖核酸（DNA）提供了一种新颖的耐用（千年尺度），极度致密和能效的储存培养基。但是，当前的DNA系统缺乏对随机访问的支持，除了键值查找之外，还缺乏表达性查询支持。在本文中，我们提出了DNACONTAINER，这是DNA上的一种新型存储架构，它跨越了物体上的大量虚拟地址空间，从而使随机访问DNA大规模访问DNA，同时遵守所需的生化约束。DNACONTAINER的接口还促进了常见的外部数据结构的实现，例如数组和列表将数据存储在固定大小的块中。
论技术对象的存在方式 - WordPress.com
IL 批判人与技术对象之间的关系，正如热力学和能量学中进步的概念所呈现的那样。求助于信息理论................................................................................................................. 135
认知模式：对象问题解决框架...
业务流程建模 ................................................................................................................................................ 71 开发企业元模型 .............................................................................................................................................. 72 知识管理 .............................................................................................................................................................. 73 模式和用例 ...................................................................................................................................................... 73 识别/开发业务规则 ...................................................................................................................................... 74 开发用户需求 ...................................................................................................................................................... 75 识别技能组合需求 ............................................................................................................................................. 75 培训开发 ............................................................................................................................................................. 76 构建案例库 ...................................................................................................................................................... 77