摘要:本文介绍了世界各地历史上用于储存易腐食品的地下结构的现状、其形态和建造材料。此外,还回顾了土壤对降低这些结构内部温度的作用。随后,对调查发现进行了分析,以建立变量之间的关系,这些变量为结构提供了长期储存和保存食物的必要条件。最后,所得结果表明,所分析的地下结构提供的信息尚无定论,揭示了这些地下空间研究中仍未知的课题。
包括安全性[63],生物识别技术[38]和刑事侵犯[45],在许多情况下表现优于人类[12,48,61]。尽管这种技术的积极方面,但FR系统严重威胁了数字世界中的个人安全和隐私,因为它们有可能使大规模监视能力[1,67]。进行审查,政府和私人实体可以使用FR系统来通过刮擦Twitter,LinkedIn和Facebook等社交媒体资料的面部来跟踪用户关系和活动[18,20]。这些实体通常使用特定的FR系统,其规格是公众未知的(黑匣子模型)。因此,迫切需要采取一种有效的方法来保护面部隐私免受这种未知的FR系统的影响。理想的面部隐私保护算法必须在自然和隐私范围之间取得正确的平衡[70,77]。在这种情况下,“自然性”被定义为没有人类观察者很容易掌握的任何噪声伪影和人类认识的身份。“隐私保护”是指受保护图像必须能够欺骗黑盒恶意FR系统的事实。换句话说,被指定的图像必须与给定的面部图像非常相似,并且对于人类观察者而言是无伪影的,而同时欺骗了一个未知的自动化FR系统。由于产生自然主义面孔的失败会严重影响在社交媒体平台上的用户体验,因此它是采用隐私增强算法的必要预先条件。1)[22,25,39,72]。最近的作品利用对抗性攻击[57]通过覆盖原始面部图像[6,53,74]上的噪声约束(有限的)广泛扰动来掩盖用户身份。由于通常在图像空间中优化了对抗示例,因此通常很难同时实现自然性和隐私[70]。与基于噪声的方法不同,不受限制的对抗示例并未因图像空间中扰动的大小而影响,并且在对敌方有效的同时,对人类观察者来说表现出更好的感知现实主义[3,55,68,76]。已经做出了几项努力,以生成误导FR系统的不受限制的对抗示例(请参阅Tab。在其中,基于对抗化妆的方法[22,72]随着
摘要 - 隐式表示,例如神经辐射场(NERF),可以通过连续的神经功能在3D场景中绘制颜色,密度和语义。但是,这些模型通常需要手动和仔细的人类数据收集进行培训。本文解决了自主nerf构造的主动探索问题。我们研究代理如何学会有效地探索未知的3D环境,以便在自主性过程中收集的数据能够学习高质量的神经隐式图表示。在四个与机器人相关的下游任务上评估了所学代表的质量:经典的观点渲染,地图重建,计划和姿势改进。我们比较了不同的探索策略的影响,包括基于前沿的基于基础和学习的方法(端到端和模块化)以及针对此问题量身定制的不同奖励功能。经验结果表明,可以使用在看不见的环境中使用一集经验对积极收集的数据进行培训,并且Autonerf是一种经过加固学习训练的模块化勘探策略,使得获得了高质量的NERF,以获得高质量的NERF,以实现经过考虑的下游机器人任务。最后,我们证明,使用Autonerf可以将代理部署到以前未知的场景中,然后通过通过勘探,重建和策略填充的循环来适应场景来自动改善其导航性能。
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我的DNA pro文件在哪里存储?失踪人员DNA程序将DNA Pro Files存储在两个不同的数据库中。一个数据库包含来自未知的人和人类遗体的DNA pro填充。其他数据库被认为是家庭参考数据库,其中包含来自失踪人员的个人物品(例如牙刷)的个人物品中失踪人员和DNA Pro的亲戚的DNA profle。作为失踪人员的家庭成员,您的DNA pro文件将存储在家庭参考数据库中。