XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System暗帧
目录，2007 年 5 月 - Micron 无线电控制
DSP 解码器：ECO、MAX 和 FET 接收器配有可选智能解码器。它使用数字信号处理（因此称为 DSP ）在受到干扰时提供优雅的降级。它分析控制帧以确定是否受到干扰（或噪声）的影响，如果某个帧被认为是坏的，则每个输出通道设置为最后 4 帧的平均值。结果是伺服响应在受到相当大的干扰时会减慢，而不是到处跳跃。最终，解码器决定信号已完全损坏或已丢失，并进入“故障安全”模式。可以从 Micron 网站下载 DSP 接收器设置指南或 DSP 解码器套件组装手册，了解更多详细信息。
政策 24-81，华楚卡堡户外
4. 政策：所有室外照明的安装均应符合本政策的规定以及统一设施标准 (UFC) 3-530-01 设计：室内和室外照明和控制。UFC 根据北美照明工程学会 (IESNA) 的照明手册参考和应用以及其他推荐做法，为室外照明系统的设计提供指导。UFC 是最低要求，将在适当情况下用于 Fort Huachuca 的所有项目；但是，UFC 并未解决照明对敏感资源的影响，也没有解决眩光和夜空辉光的问题。因此，在需要时，UFC 将被本文确定的做法取代，以满足国际暗天协会 (IDA) 的建议和暗天目标。
CardiacNet：学习从超声心动图视频中重建心脏疾病评估异常
我们提供了四个不同的带注释的超声心动图视频，涵盖正常病例、房间隔缺损 (ASD) 病例和肺动脉高压 (PAH) 病例。此数据集已删除有关患者的所有私人信息。医院授权此数据集并获得伦理批准。图 1 显示了四个不同的 ASD 患者示例。已标记异常区域以便于理解。图 2 和图 3 也分别展示了四个不同的 PAH 患者和正常病例示例。对于这三个图，垂直字母表示不同的情况，而横轴是按顺序每 10 帧采样的帧。有关完整的视频可视化，请参阅 supplementary.zip 中的附件以获取更多数据集示例。
利用高性能单光子探测器实现量子计算机、网络和通信
• 高宽带检测效率（接近 1，许多 𝝀） • 超高时间精度（数十皮秒） • 超低暗计数率（< 1 cps） • 超高检测率（> 1 Gcps） • 出色的 PNR 性能
从事与任务参数化的高斯流程一起学习的多参考框架技能
摘要 - 从演示中学习的核心挑战是生成适应能力并可以推广到看不见的情况的表示。这项工作建议在不使用特定于任务的启发式方法的情况下学习这种表示形式，而在全球框架中叠加本地技能，在多次参考框架技能学习的背景下。首先通过使用高斯流程（GPS）拟合相对技能来了解本地政策。然后，另一个GP决定了每个帧与每个时间步的相关性，它是从不同批次的演示中以自我监督的方式训练的。GP的不确定性定量能力被利用以稳定当地政策并以完全贝叶斯的方式训练框架相关性。我们通过在模拟中生成的多帧任务的数据集以及具有机器人操作的拾取和位置重新封闭任务的真实实验中生成的多帧任务。我们用两个指标评估了方法的性能：生成的轨迹与每个任务目标以及这些轨迹和测试专家轨迹之间的偏差有多近。根据这两个指标，所提出的方法始终优于最先进的基线，任务参数化的高斯混合模型（TPGMM）。
量子参考框架之间动态转换的组结构
最近，显示出参考帧与量子系统相关联时，需要修改此类量子参考框架之间的转换定律以考虑参考帧的量子和动态特征。这导致了量子系统的相位空间变量的关系描述，量子系统的一部分是量子系统的一部分。虽然这种转换被证明是系统的哈密顿量的对称性，但对于它们是否享受群体结构，与Quantum机械师中的classical参考框架相似的问题仍然没有答案。在这项工作中，我们确定了包含量子参考框架的量子系统相空间上的规范变换，并表明这些转换封闭了由lie代数定义的组结构，这与量子机械的通常的galilei代数不同。我们进一步发现，这个新代数的要素实际上是先前确定的量子参考帧转换的构建块，我们是我们恢复的。最后，我们展示了如何通过采用控制惯性转换的量子性质引入的附加非交通性的参数的零极限来从量子参考框架之间的一组转换中获得的经典参考框架之间的转换。
![arxiv：2303.04376v2 [CS.CV] 2024年2月21日](/simg/c\c08cba40f15bbb2f314c7e7ff6ea1da6df626a12.webp)
arxiv：2303.04376v2 [CS.CV] 2024年2月21日
无监督的视频对象细分（UVO）是指无需手动指导即可在视频中分割突出对象的具有挑战性的任务。换句话说，净工作在没有先验知识的情况下以一系列RGB框架检测目标对象的准确区域。在重点作品中，已经讨论了两种可以分为：基于外观和外观运动的方法。基于外观的方法利用框架间的范围信息来捕获通常以序列出现的目标对象。但是，这些方法不考虑目标对象的运动，这是由于利用随机配对帧之间的相关信息。另一方面，基于外观运动的方法将RGB帧中的外观特征与光流的运动特征融合在一起。运动提示提供了有用的信息，因为显着对象通常在序列中显示出独特的运动。但是，这些方法的限制是对光流的依赖性主要是主要的。在本文中，我们提出了一个针对紫外线的新型框架，可以从时间和规模上提出上述两种方法的局限性。时间对齐融合将相邻帧的显着信息与目标框架保持一致，以利用相邻帧的信息。比例比对解码器通过连续映射与隐式神经表示通过连续映射汇总不同规模的特征图来预测目标对象掩模。我们在公共基准数据集，戴维斯（Davis）2016和FBM上提出了实验结果，这些结果证明了我们方法的有效性。此外，我们在2016年戴维斯（Davis）上的最先进方法。索引术语 - 视频对象细分，时间对齐，比例对齐，隐式神经代表，联合培训
建模3D点云对象跟踪的连续运动
带有LIDAR点云的3D单一对象跟踪（SOT）的任务对于各种应用程序（例如Au au sosos驱动器和机器人）至关重要。但是，现有方法主要依赖于外观匹配或仅在两个连续的框架内进行匹配或运动模拟，从而俯瞰3D空间中对象的远程连续运动属性。为了解决这个问题，本文提出了一个新颖的信息，将每个曲目视为连续的流：在每个时间戳上，只有当前框架被馈入网络工作，以与存储在存储库中的多帧历史特征进行交互，从而有效利用了序列信息的有效利用。为了实现有效的跨帧消息传递，混合注意机制旨在说明远程关系建模和局部几何特征提取。此外，为了增强多帧特征的利用来进行健壮的跟踪，提出了一种对比性的增强策略，该策略使用地面真相轨迹来增强训练序列并促进对比方式的歧视误差。广泛的实验表明，所提出的方法在多个基准上通过重要的婚姻优于最先进的方法。
低SNR环境中卫星跟踪算法的性能分析
处理多个帧的算法对于在较大范围搜索中识别昏暗的卫星信号和轨道运动至关重要。检测方法之前，要查看具有目标信号并将所有帧数据提供给跟踪器的多个图像，并将检测决策延迟直至形成轨道。本文旨在通过对所有帧进行二项式决策规则进行建模，以估算低SNR跟踪算法的性能。作为系统设计分析的一部分，有必要根据各种参数来预测搜索的性能，例如光圈，传输，检测器灵敏度，帧数，最小可检测的目标大小，衰减和其他因素。这些搜索算法的性能可以由Monte Carle（MC）模拟确定，该模拟需要许多迭代来创建表来描述预期的系统性能。不幸的是，当系统参数和目标特性变化导致任务延迟时，这些基于MC的预测可能需要大量返工。这项工作旨在描述一个分析表达式，以描述场景的预期检测和虚假警报性能，该表达式将允许在太空域名（SDA）任务中观察平台的搜索和收集任务。另外，分析表达可以直接通过对结果的主动性理解并更好地理解任何操作异常。
案例研究：PhaaS à la française - Nameshield
不同的现成品牌，以及各种托管优惠。几个月后，Resecurity [4] 揭露了 Frappo 的存在，这是一项通过暗网分发的完整服务，允许创建以极端现实的方式篡夺众多银行和在线企业身份的页面。用户受益于完全匿名和被盗数据的加密。然后，同样在暗网上推广的 EvilProxy [5] 也加入了 PhaaS 的行列，其特点是利用反向代理和 cookie 注入技术绕过双因素身份验证。最近，Mandiant [6] 发现了 Caffeine，这是一个可以通过完全开放的注册流程访问的平台，无需求助于秘密渠道或拉拢，并且与同类产品一样，提供了许多对网络钓鱼者有用的功能，例如就像创建自助服务包一样。