XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System摄像头
开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头
量子计算机需要误差校正以实现量子优势。他们还需要校准大量参数，以正确操作Qubits，这可能只有53 QUBITS的Google Sycamore需要几个小时。扩展量子计算需要快速，可扩展和屈曲反馈以实现量子误差校正（QEC）和加速校准。QEC和校准都需要电子设备，以测量，计算和应用最低潜伏期的反馈。使用当今的电子设备必须扩展到数千个Qubits。FPGA是理想的选择，因为它们可以重新编程以满足不同的实验需求，同时达到了非常低的反馈延迟。典型的量子操作实验（图1）涉及在室温下通过数字转换器（DAC）（DACS）和对数字转换器（ADCS）的模拟转换器（ADC）的FPGA网络。用于自旋Qubits，控制信号由两种类型组成。首先，基于纳秒坡道的准静态控制，以调整Qubits的潜在井和耦合以改变其状态。其次，通过I/Q调制控制的Ra-dio频率脉冲，用于测量或基于共振的控制。数字混合用于实现更复杂的控制方案和脉搏工程。完整的数字发电提高了灵活性并减少了噪声源。我们使用直接生成的坡道和频率梳子提出了可扩展的，复杂的信号发生器（CSG），以减少
采用节能 AM62A 处理器的边缘 AI 智能摄像头 1
随着复杂的数据处理和分析对于使城市、工厂、汽车和家庭变得更加智能和高效变得至关重要，网络边缘嵌入式设备上的人工智能 (AI) 正在迅速发展。图像中蕴含着丰富的信息，人类对此依赖甚深。计算机视觉 (CV) 和机器学习 (ML) 可以从信息密集型图像中提取含义，例如，一个人在哪里。CV 和 ML 在改进机器视觉的缺陷检测、机器人的视觉里程计和地图绘制、汽车的车道检测等用例方面具有无价的价值。身份识别、生物识别、跌倒检测和行为识别等以人为本的应用进一步推动了楼宇出入和公共安全应用对更智能的摄像头的需求。
clft：用于语义分割的摄像头融合变压器自动驾驶
摘要 - 关于基于相机和LIDAR的语义对象细分的批判性研究，用于自动驾驶的批判性研究显着受益于深度学习的发展。具体来说，视觉变压器是一种新型的突破性，将多头注意机制成功地带入了计算机视觉应用。因此，我们提出了一个基于视觉变压器的网络，以进行摄像机范围融合，以应用于自动驾驶的语义分割。我们的提案在双向网络上使用视觉变压器的新型渐进式策略，然后将结果集成到变压器解码器层上的交叉融合策略中。与文献中的其他作品不同，我们的摄像头融合变压器在诸如雨水和低照明之类的挑战性条件下进行了评估，表现出良好的性能。本文以不同的方式报告了对车辆和人类类别的分割结果：仅相机，仅LIDAR-和摄像头融合。我们对也用于语义分割的其他网络执行相机融合式传输（CLFT）的相干控制的基准实验。实验旨在从两个角度独立地评估CLFT的能力：多模态传感器融合和骨干架构。定量评估表明，与完全跨跨性神经网络网络（FCN）摄像头 - LIDAR-LIDAR融合神经网络相比，我们的CLFT网络可在具有挑战性的暗湿条件下获得高达10％的改善。我们的完整代码可在线提供交互式演示和应用程序1。与变压器主链与网络形成鲜明对比，但使用单一模态输入，全周围的改进为5-10％。
POLA CHEMICAL INDUSTRIES开始接受防暑AI摄像头“Kaokara”的订单
POLA CHEMICAL INDUSTRIES 负责 POLA ORBIS 集团的研究、开发和生产。 该研究所的前沿研究中心（FRC）以POLA ORBIS HOLDINGS INC.多重智能研究中心（MIRC）所确定的研究战略为基础，不断开发新的有效成分、创造超越化妆品界限的新价值等，为新事业和现有事业播下种子。 此外，FRC和MIRC还继续在各个领域开展基于技术的业务发展。
利用人工智能通过工业规模的监控摄像头估算植物高度
本报告介绍了一项研究结果，该研究旨在探讨人工智能 (AI) 算法是否能通过使用安装在 Svegros 的一个罗勒农场上空的普通监控摄像头拍摄的图像来估算植物的高度，以及效果如何。该项目具有重要的经济意义，因为太高的罗勒植株不适合商店的货架，而太小的植株又会让顾客失望。这是 Svegro 一项更大运动的一部分，该运动旨在实现植物生长自动化监测和护理，降低能耗并减少浪费。为了测量高度，在摄像头下方的传送带上移动的植物后面放置了标尺（Robel 杆），这样就可以根据 Robel 杆上未被植物覆盖的可见线的数量手动确定植物的高度。研究问题是设计一种基于人工智能的解决方案来预测植物上方可见的线数。经过两个月的图像收集和手动注释后，使用来自罗勒田的单个 Robel 杆的图像训练了三个不同复杂度的卷积神经网络 (CNN) 模型。使用 Grad-CAM 获得的结果表明，网络不会学习数线，而是将叶子的大小和形状与高度关联起来。最佳得分是平均绝对误差 0.74 和均方误差 0.83，其中 MAE 为 2.53 和 MSE 为 11.11，这对应于仅预测数据集中值。这是使用 EfficientNet0B 实现的。将结果与人类的表现进行了比较，结果显示人类的表现仍然更好，但由于数据嘈杂，结果令人印象深刻，分数超出了 Svegro 团队的预期，因此最终模型现在在那里使用。实验还表明，即使训练图像中没有 Robel 杆，也可以获得相当好的结果，这意味着 Svegro 团队可以停止布置 Robel 杆，但精度会略有下降。提出了一些改进建议，例如改变 Robel 杆的设计，以帮助未来的研究以更高的精度完全自动化该过程。
Fox Sports将在商业上推出其AR广播机器人摄像头
Kudan Inc. (headquarters in Shibuya-ku, Tokyo; CEO Daiu Ko) is thrilled to announce that Fox Sports Productions, LLC (headquarters in Los Angeles, USA; CEO Eric Shanks, hereafter “FOX Sports”) has decided to commercially launch its augmented reality (AR) broadcasts robot camera to redefine AR experiences in live sports broadcasting.这项合作将在即将到来的超级碗Lix上首次亮相，Kudan的专利高频3D LIDAR大满贯跟踪软件将为下一代AR增强功能提供动力，为沉浸式体育娱乐活动提供前所未有的观看体验。1。产品发布和协作的详细信息Kudan的实时大满贯技术可以实现超专业的3D空间跟踪，而无需依赖外部定位系统，从而在现场体育中为AR解释了新的可能性。通过将这项技术集成到SkyCam的计算机控制，稳定，有线电视摄像机系统和Fox Sports的广播工作流程中，Kudan将赋予实时AR图形和视觉增强功能，这些图形和视觉增强功能无缝固定在游戏动力学上。
真正的 4K 摄像头，为每个会议空间带来极致清晰度
UVC84 摄像头还集成了音频功能。与 UVC84 摄像头、VCM34 阵列麦克风或 VCM38 天花板麦克风以及 MSpeaker II 条形音箱完美配合，能够提供绝佳的音频体验。
单分子的多重寿命成像，带有门控单光子摄像头
荧光寿命成像显微镜（FLIM）是区分荧光分子或探测其纳米级环境的强大工具。传统上，FLIM使用时间相关的单光子计数（TCSPC），由于其对点检测器的依赖，因此精确但本质上的低通量。尽管时间门控摄像机已经证明了具有致密标记的明亮样品中高通量FLIM的潜力，但尚未广泛探索它们在单分子显微镜中的使用。在这里，我们报告了使用商业时间门控的单光子摄像头快速准确的单分子flim。我们优化的采集方案以仅比TCSPC少三倍的精度实现单分子寿命测量，同时允许同时进行超过3000个分子的多种多样。使用这种方法，我们证明了在受支持的脂质双层上的大量标记的孔形成蛋白以及在5-25 Hz处的多重时间单分子恢复能量传递测量值的平行寿命测量。此方法具有前进的多目标单分子定位显微镜和生物聚合物测序的有力希望。
在车辆摄像头传感器上使用EMI破坏活物体对象检测精度
摘要 - 计算机视觉是一项快速前进的技术，在很大程度上依赖相机传感器来为机器学习（ML）模型提供决策。已确认在各种未来派应用中发挥关键作用，例如自动驾驶汽车的进步，自动驾驶和目标跟踪无人机，停车援助和避免碰撞系统。但是，随着硬件级传感器黑客攻击的越来越多，即使是相机传感器也容易受到损害。本实验论文提出了使用电磁干扰（EMI）对机器计算机视觉（CV）进行机器学习能力的传感器黑客攻击的想法。开发了中端EMI入侵设备，以破坏计算机视觉系统的准确性和监督功能。评估研究了传感器黑客入侵对依赖实时饲料的障碍识别模型至关重要的摄像头传感器的影响，从而比较了有或没有传感器篡改的决策能力以评估整体效果。我们的结果表明，EMI显着影响相机传感器的性能，降低基于机器学习的对象检测系统的准确性和帧速率。这些发现强调了相机传感器对传感器黑客入侵的脆弱性，并突出了需要改进安全措施以保护计算机视觉系统中此类攻击的必要性。索引术语 - EMI，计算机视觉（CV），ML，自动驾驶车辆，避免碰撞