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使用基于YOLO的学习方法
摘要 - 在农业工业化的目的中，对通常栽培作物的作物收获过程的优化至关重要。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。 本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。 模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。 只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。 随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。 索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。
8.55 爱荷华州经济紧急基金。
8.55 爱荷华州经济应急基金。1. 设立爱荷华州经济应急基金。该基金应与州的一般基金分开，基金中的余额不应被视为州的一般基金余额的一部分。记入基金的资金不受第 8.33 节的约束，不得转让、使用、承担义务、拨款或以其他方式抵押，除非本节另有规定。2. 基金的最高余额等于财政年度调整后收入估计的 2.5%。如果爱荷华州经济应急基金中的资金金额等于最高余额，则超过此金额的资金应按以下方式分配：a. 财政年度州一般基金的实际净收入与财政年度调整后收入估计之间的差额应转入第 8.57E 节设立的纳税人救济基金。b. 如果有的话，超额部分的余额应转入州的一般基金。 3. a. 除“b”、“c”和“d”款规定外，爱荷华州经济应急基金中的资金只能根据大会的拨款使用。拨款只能在拨款的财政年度进行。这些资金只能由大会拨付用于紧急支出。b. 基金中的资金可以在财政年度内用于现金流目的，但任何如此分配的资金必须在财政年度结束前返还给基金。c. 在爱荷华州经济应急基金中，将资金用于现金流目的的财政年度的资金从爱荷华州经济应急基金中拨付给州的普通基金，以减少或防止州普通基金的透支或赤字，这些资金是根据“b”款用于现金流目的的爱荷华州经济应急基金中的金额，但未在财政年度 6 月 30 日之前返还给爱荷华州经济应急基金。本段中的拨款不得超过拨款财政年度调整后收入估算的百分之一，并且取决于以下所有条件：（1）在根据本段拨款之前，拨款财政年度末的州普通基金余额为负。 （2）州长发布官方公告并通知立法财政委员会和立法服务机构，普通基金余额为负，根据本段拨款将使州普通基金恢复平衡。 d. 从爱荷华州经济应急基金中拨款给行政委员会，足以支付行政委员会批准的费用，如第 7D.29 节所述。 e.如果根据“c”款为一个财政年度拨款，则将从州的普通基金中拨款给下一财政年度的爱荷华州经济应急基金，拨款金额与根据“c”款拨款的金额相同。4. 尽管有第 12C.7 节第 2 款的规定，但存入爱荷华州经济应急基金的利息或收益应记入重建爱荷华州基础设施基金。
神经外科 - 重点
目的随着3D建模技术和可视化设备的进步，基于增强现实（AR）的导航（AR导航）正在积极开发。作者开发了他们新开发的由内而外跟踪AR导航系统的试验模型。方法基于视觉惯性里程计（VIO）算法开发了由内而外的AR导航技术。创建快速响应（QR）标记并将其用于图像特征检测算法。由内而外的AR导航通过可视化设备识别、标记识别、AR实现和在运行环境中注册的步骤进行。创建了用于AR渲染的虚拟3D患者模型和用于验证注册精度的3D打印患者模型。由内而外跟踪用于注册。通过使用直观、可视化和定量的方法来通过匹配误差识别坐标来验证注册精度。开发了微调和不透明度调整功能。结果开发了基于ARKit的由内而外的AR导航。 AR模型的基准标记与3D打印患者模型的基准标记在所有位置均正确重叠，没有错误。AR导航的肿瘤和解剖结构与3D打印患者模型颅内放置的肿瘤和结构精确重叠。使用坐标量化配准精度，x轴和y轴的平均移动误差分别为0.52±0.35和0.05±0.16毫米。x轴和y轴的梯度分别为0.35°和1.02°。视频证明了微调和不透明度调整功能的应用。结论作者开发了一种基于内向外跟踪的新型AR导航系统，并验证了其配准精度。该技术系统可应用于针对特定患者的神经外科手术的新型导航系统。
2022 年年度报告
本季度净收入为 730 万美元（每股 0.29 美元），较截至 2021 年 12 月 31 日的季度下降 28% 或 280 万美元（每股 0.12 美元），全年净收入为 1,760 万美元（每股 0.70 美元），较截至 2021 年 12 月 31 日的年度下降 47% 或 1,560 万美元（每股 0.63 美元）。第四季度调整后基本 EBITDA 为 1,810 万美元（每股 0.72 美元），较截至 2021 年 12 月 31 日的季度增长 2% 或 40 万美元（每股 0.01 美元），全年净收入为 7,100 万美元（每股 2.83 美元），较截至 2021 年 12 月 31 日的年度增长 11% 或 690 万美元（每股 0.25 美元）。调整后基本 EBITDA 连续第三年增长，得益于我们实物黄金、白银和铀信托以及 URNM 收购。“我们比以往任何时候都更加确信
8-K EX 99.1 2023 - 10-K 收益报告
纽约州新哈特福德 - 2024 年 2 月 27 日 -- PAR Technology Corporation (NYSE: PAR)（“PAR Technology”或“公司”）今天宣布了其第四季度和截至 2023 年 12 月 31 日的年度财务业绩。2023 财年第四季度摘要 • 2023 年第四季度收入为 1.077 亿美元，与 2022 年同期的 9770 万美元相比增长 10.3% 或 1010 万美元。 • 2023 年第四季度净亏损为 1860 万美元，或每股净亏损 0.67 美元，而 2022 年同期报告的净亏损为 1350 万美元，或每股净亏损 0.50 美元。 • 2023 年第四季度 EBITDA (1) 亏损为 880 万美元，而 2022 年同期亏损为 460 万美元2022。 • 2023 年第四季度调整后 EBITDA (1) 亏损 450 万美元，而 2022 年同期调整后 EBITDA 亏损为 280 万美元。 • 2023 年第四季度调整后净亏损 (1) 为 930 万美元，或每股调整后摊薄净亏损 0.33 美元 (1)，而 2022 年同期调整后净亏损为 700 万美元，或每股调整后摊薄净亏损 0.26 美元。 全年财务业绩摘要 • 截至 2023 年 12 月 31 日的年度收入为 4.158 亿美元，与 2022 年同期的 3.558 亿美元相比增长 16.9% 或 6000 万美元。 • 截至 2023 年 12 月 31 日的年度净亏损为 6980 万美元，或每股净亏损 2.53每股收益，而 2022 年同期的净亏损为 6930 万美元，或每股净亏损 2.55 美元。 • 截至 2023 年 12 月 31 日止年度的 EBITDA 亏损为 3340 万美元，而 2022 年同期的 EBITDA 亏损为 3320 万美元。 • 截至 2023 年 12 月 31 日止年度的调整后 EBITDA 亏损为 2580 万美元，而 2022 年同期的调整后 EBITDA 亏损为 1880 万美元。 • 截至 2023 年 12 月 31 日止年度的调整后净亏损为 4200 万美元，或每股调整后摊薄净亏损 1.52 美元，而 2022 年同期的调整后净亏损为 3590 万美元，或每股调整后摊薄净亏损 1.32 美元。
通过 FPGA 实现数字图像处理算法的开发
实时图像处理是实现 IR 4.0 的基本要素之一。数字图像处理技术的快速发展使得医疗保健、交通运输和制造业等领域的各种应用成为可能。人们正在寻求更高性能的图像处理，因为传统的图像处理已不再满足需求。基于 FPGA 的数字图像处理已成为公众的选择之一，因为它具有并行流水线功能，可以缩短处理时间并提高性能。该项目开发了几种数字图像处理算法，包括灰度变换、亮度控制、对比度调整、阈值和反转。它们是数字图像处理中最流行的算法。使用 Microsoft Paint 将彩色输入图像的格式转换为位图格式，然后使用 MATLAB 将其转换为十六进制文件，以便在 FPGA 中读取和写入。使用 ModelSim Altera 和 Intel Quartus II 等平台为数字图像处理算法编写 Verilog HDL。结果，从模拟中获得了五个十六进制文件。输出的十六进制文件在 MATLAB 中进一步处理以生成相应的图像。
C14-110a太阳能阵列驱动器组件（SADA）
<3.4 kg，包括76.2厘米的飞行铅安全带台阶尺寸0.0625摄氏度调整速率1.0度/s输出扭矩 @ 1.0度/s 11英寸11英寸lb典型在77°F 1.2 nm惯性载荷> 86,452.6 lb-in 2> 25.3 kg-2> 25.3 kg-m 2> 25.3 kg-m 2 360 deg> 0.0 deg> 0.0 0.6 in lbm> 0.6 in lbm> 0.6 in lm> 0.0 nm nm nm nm> 0.0 nm nM电阻52.5Ω（标称，2相）滑动环功率转移44个转移 @ 5.0 AMPS最大滑动环信号传输26转移 @ 2.5安培最大电压28 VDC电压28 VDC电位计的电阻10kΩ合格的热环境温度，运行-31°F至160°F -355°C至71°C温度，2.112 -80°C至96°C注意：此数据仅用于信息，并且可能会更改。联系Sierra空间以获取设计数据。
美国水族公司
• 根据相对估值将目标价上调 2 美元至 43 美元 • WTR 股票交易价格为我们对 2019 年每股收益预测的 27.1 倍，低于同行平均市盈率 29.5。我们修改后的目标股价与同行持平，考虑到 WTR 高于平均水平的盈利能力，这是有道理的。 • 我们认为 Aqua America 将继续为股东提供可观的风险调整后回报，因为它有望在未来二十年内从对国家水和废水基础设施的 7000 多亿美元预期投资中受益。 • 5 月 2 日，Aqua America 公布 2019 年第一季度调整后收入为 5000 万美元，较 2018 年第一季度下降 2%，部分原因是运营和维护费用增加。每股收益 0.28 美元低于我们预期的 0.29 美元和普遍预期的 0.30 美元。 • 10 月，该公司宣布将以 43 亿美元现金收购天然气分销公用事业公司 Peoples。此次收购将使公司的业务范围不再局限于供水，预计将于 2019 年中期完成。
用量子改进医学图像识别...
研究方法•INBREAST数据集审查和呈现•数据增强：通过旋转和对比度调整，人为地增加培训数据集的多样性；通过模型改善概括来提高诊断精度•量子信息处理（QIP）研究/UNET研究和审查•U-NET：卷积神经网络专门针对生物医学图像分割，具有更高的精度，由编码器编码器结构组成。•量子过滤器：过滤和处理量子信息，导致图像的澄清和去除•使用和不使用量子过滤器的训练收敛性：这改变了图像深度和对象在图像中的位置。这意味着更改图像以揭示它们在原始数据中可能无法观察到的独特功能。•测试和调试：在增强中尝试不同的参数，并根据输出选择适当的测试用例，并调试现有方法，代码块，以确保过滤器的无错误应用。我们认为的参数将是关于图像中噪声，分辨率和剩余文物的参数。Inbreast数据集相对毫无噪音，并且是高质量的，因此使用掩码清理数据中的人工制品对于调试至关重要。
基于火焰的NERF调节3D脸渲染
摘要。传统的3D面模型基于带纹理的网格表示。最重要的模型之一是火焰（通过刻板模型和表达式学习的面孔），它会产生完全可控制的人脸的网格。不幸的是，此类模型在捕获几何和外观细节方面存在问题。与网格表示相反，神经辐射场（NERF）产生极其清晰的渲染。但是，隐式很难动画，并且不能很好地推广到看不见的表达。有效控制NERF模型以获得面部操纵并不是微不足道的。本文提出了一种名为Nerflame的新方法，该方法结合了NERF和火焰方法的优势。我们的方法使NERF具有高质量的渲染能力，同时对视觉外观完全控制，类似于火焰。与使用神经网络进行RGB颜色和体积密度建模的传统基于NERF的结构相反，我们的方法将火焰网格用作独特的密度体积。因此，颜色值仅存在于火焰网格的附近。我们的模型的核心概念涉及根据其与网格的接近度调整体积密度。此火焰框架无缝地融合到NERF体系结构中，以预测RGB颜色，从而使我们的模型能够明确并隐式地捕获RGB颜色。