XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System捕获时间
确保从马来西亚到...
飞行员还展示了包装实时可追溯性的好处。每个榴莲都可以在整个供应链过程中轻松找到和识别。现在可以实时提供每个软件包的状态和数据，例如位置，装运状态，捕获时间和捕获事件 - 将包装跟踪可见度提高到100％。通过将串行的GTIN应用于每个榴莲水果，现在可以检测到假冒产品。
有远见的T mini，产品家族概述 - 病态的德国
产品描述，来自病人的紧凑型The Mini 3D快照摄像头，其简单操作和出色的数据质量为几乎所有工业3D机器视觉要求提供了解决方案。多亏了高级的3D飞行时间技术，每个像素提供了非常准确的深度和强度数据。即使在强光/深色的对比条件和长距离的情况下，相机也非常可靠地捕获其周围环境，并且由于其非常短的图像捕获时间，即使对于移动对象，也可以提供精确的数据。一个明确的结构化配置工具使该设备的参数化并灵活地将数据适应到特定应用程序。这使Visionary-T Mini成为理想的，具有成本效益的解决方案，例如物流，机器人或工业车辆。
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
电动机的基于频道注意的MLP混合网络...
抽象的卷积神经网络（CNN）及其变体已成功应用于基于脑电图（EEG）的运动图像（MI）解码任务。但是，这些基于CNN的算法通常在感知脑电图信号的全球时间依赖性方面存在局限性。此外，他们还忽略了不同脑电图渠道对分类任务的各种贡献。为了解决此类问题，提出了基于脑电图的MI解码的新型基于渠道注意的MLP混合网络（CAMLP-NET）。具体来说，基于MLP的体系结构在此网络中应用于捕获时间和空间信息。注意机制进一步嵌入了MLP混合物中，以适应不同的EEG通道的重要性。因此，提出的CAMLP-NET可以有效地学习更多的全球时间和空间信息。新构建的MI-2数据集的实验结果表明，我们提出的CAMLP-NET比所有比较算法实现了优越的分类性能。
![arxiv：2403.20193v2 [CS.CV] 2024年10月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\75ff8aa941e12ef3cc72b114ad4c93f4104618c1.webp)
arxiv：2403.20193v2 [CS.CV] 2024年10月16日
但是，将这些技术扩展到文本对视频（T2V）的一代引入了由于视频的时空性质而引起的新挑战。与图像不同，视频除了外观外，还包含运动，因此必须两者考虑两者。当前的自定义方法（Hu等，2021; Mou等，2023; Sohn等，2023; Ye等，2023; Zhang＆Agrawala，2023; Gal等，2022; Ruiz等，Ruiz等，2023）主要介绍出现在外观定制，忽略了视频中，这是至关重要的。运动自定义涉及将特定的运动或动画调整到不同对象或字符上，这一任务随着时间的流逝而复杂化和动态变化（Siarrohin等，2019a; b; yatim et al。，2023; Jeong等，2023）。但是，这些方法无法捕获运动的动力学。例如，文本反演（Gal等，2022）从图像中学习嵌入，但缺乏捕获时间相关性的能力，这对于视频动力学至关重要。同样，诸如Dreambooth（Ruiz等，2023）和Lora（Hu等，2021）之类的微调方法努力使运动与外观相关。
时间序列分析的复发性神经网络模型
摘要时间序列分析是各个领域的关键组成部分，例如财务，经济学，气候科学和医疗保健，在该领域中，准确的预测和模式识别至关重要。这项研究探讨了使用Google股票价格作为案例研究，探讨了复发性神经网络（RNN），尤其是长期记忆（LSTM）网络的应用，特别是短期记忆（LSTM）网络。该研究始于全面的文献综述，强调了RNN体系结构，其理论基础以及时间序列预测中的多样应用的发展和进步。从方法论上讲，本研究概述了所采用的数据预处理技术，包括将数据集缩放和将数据集划分为培训和测试集。RNN模型体系结构经过精心设计，具有多个LSTM层和辍学的正则化，以防止过度拟合并增强模型鲁棒性。使用不同的指标（MAE，MSE，RMSE）对模型进行训练和评估。经验结果证明了RNN模型在捕获时间依赖性并产生准确的股票预测方面的功效。
使用长期记忆的每日气候预测...
通讯作者： - Jinxin XU1*摘要： - 气候预测在包括农业，灾难管理和城市规划在内的各个部门中起着至关重要的作用。用于气候预测的传统方法通常依赖于复杂的物理模型，这些模型需要大量的计算资源，并且可能无法准确捕获当地天气模式。本研究探讨了长期记忆（LSTM）网络（一种复发性神经网络）的潜力，用于预测每日气候变量，例如温度，降水和湿度。利用德里市的历史气候数据，我们开发了一种LSTM模型来预测短期气候趋势。该模型由两个LSTM层组成，然后是三个密集的层，并与Adam Optimizer，平均平方误差丢失以及平均绝对误差作为度量组成。我们的结果证明了该模型在气候数据中捕获时间依赖性的能力，从而达到了温度预测的令人满意的准确性水平。这项研究强调了机器学习技术，尤其是LSTM网络的潜力，以增强气候预测，并促进对天气敏感部门更明智的决策。关键字： - 机器学习，预测模型，时间序列预测，长期记忆。
![arXiv:2105.14787v1 [cs.HC] 2021 年 5 月 31 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7aca6f187f71025a66459a50c483af47f8233935.webp)
arXiv:2105.14787v1 [cs.HC] 2021 年 5 月 31 日
每个人都有自己的声音，同样，大脑信号也为每个人显示出不同的神经表征。尽管最近的研究已经揭示了语音相关范式对于高效脑机接口的稳健性，但它们的认知表征与实际可用性之间的区别仍有待发现。在此，我们研究了在想象语音、公开语音和语音感知过程中脑电图 (EEG) 的不同脑模式，以及从单通道 EEG 进行说话人识别的实际应用。我们使用深度神经网络对九个受试者进行了分类，该网络从想象语音、公开语音和语音感知的 EEG 中捕获时间-频谱-空间特征。此外，我们通过比较功能连接和 EEG 包络特征展示了个体受试者在进行想象语音时的潜在神经特征。我们的结果证明了从想象语音和公开语音的单通道 EEG 进行受试者识别的可能性。此外，对这三种语音相关范式的比较将为进一步研究中语音相关脑信号的实际应用提供有价值的信息。索引词：想象语音、语音识别、人机交互、计算副语言学
跨度程序和量子时间复杂性 - 滴
跨度程序是量子计算的重要模型，因为它们与量子查询和空间复杂性的对应关系。虽然从SPAN程序获得的量子算法的查询复杂性是充分理解的，但通常不清楚如何以时间效率的方式实现某些独立的操作。在这项工作中，我们证明了量子时间复杂性的类似连接。，我们展示了如何将F对于时间复杂性t t的足够结构结构的量子算法转换为f的跨度程序，从而将其汇编回到f的量子算法中，并使用时间复杂性e O（t）。这表明，对于具有时间效率实现的算法衍生的跨度程序，我们可以在实现跨度程序时保留时间效率，这意味着SPAN程序捕获时间，查询和空间复杂性，并且是量子算法的完整模型。能够以保持时间复杂性的方式将量子算法转换为跨度程序的一个实际优势是，跨度程序构成非常好。我们通过通过跨度程序组成或功能来改善Ambainis的可变时间量子搜索结果来证明这一点。