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Calonge诉圣何塞市
小组指出，在其有限的中间评论中，它以最有利于罗森鲍姆（Rosenbaum）的目光看待事实，除非它们与记录公然矛盾，包括在这种情况下的视频证据。与被告对上诉的争论相反，被捕的人体摄像视频并不矛盾，并且普遍支持罗森鲍姆的指控，即当他躺在胃上“完全投降了“全力投降，他的手伸展出来，被所有名为被告的被告包围着训练他的枪支。至少，在这种情况下，军官是否合理地采取了合理的行动，在允许警犬将其咬住持续时间的情况下是一个可以由陪审团决定的一个问题。此外，该巡回赛的Caselaw清楚地确定，当警官允许警犬继续咬住已经完全投降并受到官员控制的嫌疑人时，他们违反了第四修正案。
2024 年跨学科生命科学项目附加研究员
Sophie Böttcher 研究机器学习模型和神经网络，以便高效地检测嵌入式设备上的图像数据中的异常情况。她的研究旨在优化资源受限设备（如智能摄像系统）的机器学习模型，以检测生产线中的缺陷组件或使用可吞咽的传感器胶囊进行胃镜和内窥镜检查。此前，Sophie 学习了仿生学（理学士），专注于轻量化结构和传感器技术，这让她对人工智能有了初步的了解。在此基础上，她完成了应用计算机科学硕士学位，加深了她在计算机科学方面的专业知识，并为她目前的神经网络和机器学习博士研究做好了准备。Sophie 热衷于利用人工智能和神经网络改善社会福祉。除了研究之外，她还希望激励更多适龄年轻女性学习计算机科学，并为她们开辟新的职业前景。
测量 | People@UTM
开创性的发现表明，飞行昆虫会主动调节翅膀、腿和腹部等身体附属物以保持飞行。然而，在飞行过程中捕捉它们运动的初始阶段相当具有挑战性且耗时，特别是在对长视频图像进行数字化时。因此，我们开发的自动视觉跟踪系统将极大地提供对昆虫飞行过程中身体和翅膀动态的全面访问。通过使用先前由自动时间分辨高速摄像捕获的数字化图像获得的位置数据集，我们进一步三维重建了家蝇（Musca domestica）的身体和翅膀动态。我们验证并进一步比较了自动数字化与手动跟踪。我们的分析估计，沿 z 轴的运动会产生更大的差异（胸部为 16 ± 28.19 毫米，翼尖为 13 ± 99.19 毫米），因为它正交指向相机，这导致由于焦深有限而导致校准系数的误差在可接受范围内。� 2019 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
基于自主多旋翼无人机飞行控制系统... - eucass
近来，无人机 (UAV) 作为一个快速发展的领域，吸引了越来越多的科学家和消费者的关注。人们对多旋翼无人机尤其感兴趣，它们因其低速飞行、悬停和垂直起降能力而被认为是用于高质量航空摄影、摄像、监控和其他地形探索的良好飞行平台。所述特性使它们易于在空间有限的条件下使用。显然，这种飞行器的行为是不稳定的，因此需要负责稳定和导航功能的飞行控制系统 (FCS)。此外，FCS 能够提供完全自主飞行的能力。当代电子技术的快速发展使得制造低成本和紧凑型 FCS 成为可能。然而，实施的测量单元的精度不高。多传感器数据融合是提高精度的方法之一。本文介绍了 FCS 开发中需要指导的要求和一般概念，以及飞行测试中获得的结果及其比较。特别关注多传感器数据融合方法，该方法可以提高飞行精度和可靠性。此外，还提供了硬件和软件架构的描述。
对象目标导航的调查-ORCA-加的夫大学
摘要 - 对象目标导航（ObjectNav）是指在看不见的环境中导航到对象的代理，这是完成复杂任务时通常需要的能力。尽管它引起了体现的AI社区研究人员的越来越多的关注，但对ObjectNAV的当代和全面调查并没有。在这项调查中，我们通过总结了70多个最近的论文来概述该领域。首先，我们给出了ObjectNav的前期：定义，模拟器和指标。然后，我们将现有作品分为三个类别：1）直接将观测值映射到操作的端到端方法，2）由映射模块，策略模块和路径计划模块组成的模块化方法，以及3）使用零量的零摄像方法，使用零量量学习来进行导航。最后，我们总结了现有作品的性能和主要故障模式，并讨论了ObjectNAV的挑战。本调查将为该领域的研究人员提供完整的信息，以更好地了解ObjectNAV。
GO LDEN SIER RA JH & HS Golden Sierra Jr. Sr. High ...
该场地很大，而且据了解，围栏是一种不切实际的安全措施，但是需要一套工程安全摄像系统来帮助监视校园的主要入口和校舍内。校园场地受到地形的挑战。2010 年，增加了一条迂回的 ADA 路径，以连接下层 JHS 和 HS。上层 200 HS 校园由一条不符合要求的长楼梯连接。没有切实可行的方法可以进入上层校园。由于坡度原因，连接活动房的道路将极具挑战性，这加剧了场地的可达性问题。要使 200 符合 ADA 规范，需要大量的干预和规划。上层 HS（200）和下层 JHS 的所有通往活动房的坡道均不符合要求。门槛和门硬件需要根据具体情况进行评估。场地上的景观、草坪和树木看起来健康且维护良好。尽管现场有大量户外聚会和教学的机会，但增加遮蔽以提供舒适感并鼓励学生聚集将提高户外学习的能力和选择。
2457.pdf
冰晶特性：对于水，如图 1 所示，已制备并成像了几种不同大小的冰。在上图中，将单个水滴放入 LN2 中生成球形冰球（~5 毫米）。中间图使用喷雾沉积形成柔软的冰层。下图来自冷凝，其产生小至 100 m 的晶体尺寸。这种根据挥发物设计冰粒度的能力为潜在的样品请求提供了额外的控制柄。例如，可以为超细材料请求小晶体以进行 ISRU 测试和资源提取。另一个示例是使用更大的 5 毫米冰球在 PSR 内进行流动性测试。对各种挥发物重复此测试过程，包括但不限于 CH3OH、H2S/水、NH3/CH3OH 以及结合 CO2 喷雾系统。为了进行特性分析，我们有一个位于 LN 2 的单独水平冷板和一个位于上方的摄像系统，以便可以测量接近的颗粒尺寸，并在有限熔化的过程中获得测试图像。
减轻透射视觉噪声以增强车辆安全
软件定义的车辆（SDVS）依靠摄像机来智能和关键安全应用，但面临着动态环境噪音（包括天气和遮挡）的挑战。与静态传感器不同，SDV摄像机会遇到受驱动速度影响的噪声模式，这在先前的研究中经常被忽略。为了解决这一差距，我们使用公共数据集，Carla Simulator，机器人车辆和真实车辆的数据对透射噪声影响进行定量分析。我们的发现表明，以低于40 km/h的速度的主要速度可能是确保在嘈杂的城市条件下基于相机的可靠应用程序的门槛。此外，我们提出了Transitnet，这是一种新型模型，旨在减轻传输相机噪声并增强驾驶安全性，尤其是在较高速度下。与多个基线相比，实验结果表明，转运网将F量度提高了5.1％，MAP@50提高了3.6％，并且在所有数据集中将FPS提高了56.7％。我们还提供了广泛测试的详细观察和见解。
通过降级扩散驱动的神经代表
摘要。最近，在便携式低场（LF）磁共振成像（MRI）系统的降低方面取得了显着进步。这些系统旨在提供低成本，非屏蔽和床侧诊断解决方案。MRI在降低的田间强度下经历了信噪比（SNR）的降低，从而导致严重的信号恶化和重建不良。因此，由于任务的性质不佳，从低场MRI重建高场等效图像是一个复杂的挑战。在本文中，我们引入了扩散模型驱动的神经表示。我们将低场MRI增强问题分解为数据一致性子问题和先前的子问题，并在迭代框架中解决它们。扩散模型提供了高质量的高场（HF）MR图像，而隐式神经表示确保了数据一致性。实验结果对模拟的LF数据和临床LF数据的结果表明，我们所提出的方法能够实现零摄像的LF LF MRI增强功能，从而显示出一些临床应用的潜力。
使用 OpenCV 和 Mediapipe 的 AI 虚拟画家
摘要 — 手势识别对于人机交互 (HCI) 非常重要。与整个人体相比，人的手非常小，连接复杂，因此识别人手并非易事。通过使用手势识别，可以检测到手的点/坐标，从而实现许多不可能的事情。我们的工作表明了这样一个发现，即虚拟画家。在我们的项目中，主要目标是在显示器屏幕上显示我们在网络摄像头前空中书写的文字。这是通过计算机的普通网络摄像头识别人手来实现的，并使用 MediaPipe Python 库检测手势点。使用检测到的手势点存储张开的手指数。当食指和中指张开时，表示处于选择模式，而当只有食指张开时，则处于绘图模式。在选择模式下，我们可以从屏幕上显示的颜色列表中选择要绘制的颜色。绘图模式是将现场在摄像机前书写的内容绘制在监视器屏幕上。这种实现方式可以应用在许多需要立即执行或解释的地方。