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World File Search System平衡质量
平衡质量和数量：合成数据对计算机视觉中烟雾检测准确性的影响
我们使用了两个合成的烟雾管道：1）质量较低，但很快产生了用虚幻发动机产生的烟雾，2）质量较高，但会产生NVIDIA Omniverse的烟雾缓慢。在两个管道中，当合成数据构成约30％的初始训练数据的30％时，我们发现半决器的表现达到峰值。此外，较高质量的数据提高了训练精度约5％，而质量较低的数据则增加了2.5％。然而，Omniverse的一代速度比虚幻的速度慢约12％。最后，与非合成烟相比，我们剖析了产生的烟雾特征的质量。这些结果证明了开发方法的有用性，这些方法可以通过分析其在烟雾检测和类似应用中提高模型性能的能力来确定合成数据的价值。
电动汽车电池外壳设计解决方案目录
• 近年来，安赛乐米塔尔与许多 OEM 和一级供应商合作开发钢制电池外壳概念 • 很快发现一件事——OEM 之间很少有一致的功能和性能要求！ • 一致——箱子必须防水，必须适应内部和外部包装约束 • 可变——负载情况、结构性能标准、冷却策略、保护屏蔽策略、连接策略等。 • 此外，OEM 在平衡质量、成本和性能方面有不同的方法
致我们的行业和国防部合作伙伴
精确保障涉及使用自动化和机器人等技术，在考虑速度、复杂性和冲突强度的环境中提高保障行动的速度和准确性。预测物流涉及使用数据分析和人工智能来预测和预防设备故障和供应短缺。预测物流使我们能够应对平衡质量和精度、分散和集中、速度和耐力以及预测和报告的挑战。自主地面和空中配送技术将彻底改变战场物流，提高生产效率，并改善部队风险。最后，需求减少旨在限制资源受限、非许可环境中的总体保障需求。
为汽车工厂确保CPS
此外，近年来，该行业面临着重大挑战，例如供应链爆发，筹码短缺以及网络攻击的增加。但是，在这些问题出现之前很久，汽车行业已经在努力平衡质量与盈利能力。今天，制造商在智能制造中找到了解决方案。这种集成的方法包括生产监控，质量管理和制造执行系统（MES），以创建高效，无缝操作系统。智能制造技术UTI-LIZE实时数据，以指导生产和解决质量问题，然后才能破坏运营。领先的制造商正在采用这种务实的方法来优化成本并提高盈利能力，而无需牺牲质量或客户数据完整性。
secbnet：光学卫星图像的语义分割增强色彩平衡网络
摘要 - 地球观察卫星可以在不同的时间，气候条件和平台形式下捕获光学图像，在颜色和亮度上表现出很大的差异，在合成大面积光学卫星图像时会导致视觉体验差。相关的颜色平衡问题引起了研究人员的极大关注，但诸如缺乏研究数据和对模型参数的敏感性之类的挑战持续存在。为了解决这些问题，本文发布了一个公开开放的数据集，并提出了语义细分增强色彩平衡网络（SECBNET）。首先，为了减轻研究数据的稀缺性，我们开发了一个公共可用的遥感图像颜色平衡数据集，Zhu hai色彩平衡图像（ZHCBI），以支持相关的研究活动。第二，为了提高颜色平衡图像和目标图像之间的语义一致性，我们设计了以分割结果为指导的双分支U-NET架构，并提出了一种新颖的分割特征损失函数。最后，为了解决分段处理中块之间的接缝问题和不自然的过渡，我们引入了一个基于加权平均的后处理模块。我们对ZHCBI数据集上的现有主流颜色平衡算法进行了比较实验和分析。结果表明，与其他主流方法相比，我们所提出的方法可实现最先进的颜色平衡质量，并具有显着改善的视觉效果和更高的峰信噪比（PSNR）（23.64 dB）。