XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System热图
投影动态计算机视觉的可跟踪热图案
将人造模式添加到QR码之类的对象中可以简化诸如对象跟踪，机器人导航和传达信息（例如标签或网站链接）之类的任务。但是，这些模式需要物理应用，它们会改变对象的外观。相反，投影模式可以暂时更改对象的外观，协助3D扫描和检索对象纹理和阴影等任务。但是，投影模式会阻碍动态任务，例如对象跟踪，因为它们不会“粘在对象的表面上”。还是他们？本文介绍了一种新颖的方法，结合了预测和持久的物理模式的优势。我们的系统使用激光束（精神类似于激光雷达）进行热模式，热摄像机观察和轨道。这种热功能可以追踪纹理不佳的物体，其跟踪对标准摄像机的跟踪极具挑战性，同时不影响对象的外观或物理特性。为了在现有视觉框架中使用这些热模式，我们训练网络以逆转热扩散的效果，并在不同的热框架之间移动不一致的模式点。我们在动态视觉任务上进行了原型并测试了这种方法，例如运动，光流和观察无纹理的无纹理对象的结构。
IRRBB热图实施
11指南根据指令2013/36/EU的第84（6）条规定标准，以识别，评估，管理和减轻利率变化以及信用量的评估和监测信用范围风险的评估和监测，该机构的非贸易书籍活动（可在此处提供）。 12法规技术标准草案，规定了监督冲击场景，共同的建模和参数假设，以及根据2013/36/eu的第98条（5A）指令的第98条（5A）（5A）（5A）（5A）（可在此处提供），什么构成了公平和净利息收入的经济价值和净利息收入的大幅下降。 委员会委派法规（EU）2024/856关于最终的监管技术标准，于2024年4月24日在OJ上发布（可在此处获得）。 13法规技术标准草案，规定了标准化和简化的标准化方法，以评估利率的潜在变化产生的风险，这些变化会影响机构非交易账簿活动的经济价值和根据指令2013/36/EU的84（5）的非交易书籍活动的净利息收入（可在此处使用）。 委员会委托法规（EU）2024/857关于最终的监管技术标准于2024年4月24日在OJ上发布（可在此处获得）。 14关于IRRBB报告的监督报告修正案的技术标准（可在此处找到）。11指南根据指令2013/36/EU的第84（6）条规定标准，以识别，评估，管理和减轻利率变化以及信用量的评估和监测信用范围风险的评估和监测，该机构的非贸易书籍活动（可在此处提供）。12法规技术标准草案，规定了监督冲击场景，共同的建模和参数假设，以及根据2013/36/eu的第98条（5A）指令的第98条（5A）（5A）（5A）（5A）（可在此处提供），什么构成了公平和净利息收入的经济价值和净利息收入的大幅下降。委员会委派法规（EU）2024/856关于最终的监管技术标准，于2024年4月24日在OJ上发布（可在此处获得）。13法规技术标准草案，规定了标准化和简化的标准化方法，以评估利率的潜在变化产生的风险，这些变化会影响机构非交易账簿活动的经济价值和根据指令2013/36/EU的84（5）的非交易书籍活动的净利息收入（可在此处使用）。委员会委托法规（EU）2024/857关于最终的监管技术标准于2024年4月24日在OJ上发布（可在此处获得）。14关于IRRBB报告的监督报告修正案的技术标准（可在此处找到）。委员会执行法规（EU）2024/855 2024年3月15日，修改实施技术标准在实施法规（EU）2021/451在银行书籍中对利率的监管报告规则（可在此处可用）。
使用LLMS通过Grad-CAM热图解释AI生成的ART分类
摘要AI生成的媒体的扩散，尤其是在艺术方面，引发了人们的兴趣创建与原始和AI生成的艺术品之间的模型。但是，了解为什么这些模型做出某些决策仍然是一个重大挑战。本文通过使用Grad-CAM来生成模型焦点区域的视觉解释，并结合大型语言模型（LLMS）来提供自然语言描述，从而增强了基于视觉变压器的分类模型的解释性。我们通过使用它们来生成用于艺术品分类的Grad-CAM可视化的文本说明，评估了三个尖端的LLM：Llava-下一个，指令Blip和Kosmos-2。通过定量和定性分析，我们发现，尽管指令blip和kosmos-2在生成的描述和视觉内容之间达到了更高的相似性得分，但llava-next提供了更具洞察力和连贯的解释，尤其是对于AI生成的艺术。这项研究证明了LLM在复杂的图像分类任务中提高AI决策的解释性的潜力，有助于弥合模型决策与人类理解之间的差距。
动态吸引的热图回归视频中的人姿势估计
我们提出了一种解决视频中2D人姿势估计的方法。视频中人类姿势估计的问题与估计静态图像中的人类姿势不同，因为视频包含大量相关信息。因此，我们投资了如何通过一系列视频框架来利用人体运动的信息来估算视频中的人类姿势。为此，我们引入了一种新型的热图回归方法，我们称之为运动吸引的热图恢复。我们的方法计算相邻帧的关节关键点中的运动向量。然后，我们签署了一种新的热图样式，我们称之为运动意识到的热图，以反映每个关节点的运动不确定性。与传统的热图不同，我们的运动吸引热图不仅考虑了当前的关节位置，而且还考虑了关节如何随时间移动。此外，我们引入了一个模拟且有效的框架，旨在将运动信息置于热图回归中。我们评估了在Posetrack（2018，21）和Sub-JHMDB数据集上的运动感知热图回归。我们的结果证明，拟议的运动吸引热图可显着提高视频中Human姿势估计的精度，尤其是在Challenging方案中，例如像体育游戏镜头一样具有实质性人类动作的视频。（代码和相关材料可在https://github.com/ songinpyo/mtpose中获得。）
通过热图
软电子设备和软纤维设备的开发具有明显的高级功能和可穿戴技术。但是，在现实生活中，暴露于尖锐物体时，它们仍然面临损坏的风险。从自然中汲取灵感，可以自我修复的材料，这些材料可以在解决此问题的解决方案后恢复其物理特性。然而，目前限制了自我修复纤维的大规模生产。为了解决这一限制，这项研究利用热图技术来创建弹性且可拉伸的自我热塑性聚氨酯（STPU）纤维，从而使成本效益的质量产生此类功能型纤维。此外，尽管对可自我修复材料的机制进行了大量研究，但量化了它们的治愈速度和时间还是持续的挑战。因此，传输光谱被用作监测工具来观察实时自我修复过程，从而促进对愈合动力学和效率的深入研究。制造的自我修复纤维的多功能性扩展到其具有多种功能材料掺杂的能力，包括染料分子和磁性微粒，这使模块化组装能够开发分布式应变传感器和软执行器。这些成就突出了可自我修复的纤维的潜在应用，这些纤维与日常生活无缝融合并在各个行业开辟了新的可能性。
建立艾伯塔省的地热图集以探索地热资源潜力
加拿大西部沉积盆地（WCSB）的地热能量尽管具有潜力，但仍未开发。以其广泛的碳氢化合物资源而闻名的盆地，还具有有利于托管地热能资源的地下地质条件。艾伯塔省地质调查局（AGS）的最新努力着重于在形成量表上识别和表征地热储层。该研究包括使用更新的数据和地理建模技术为几个地质单元创建新的地热可爱图。这项工作的关键结果是开发了艾伯塔省的全面地热图集，该地图集具有相关的地球科学数据和信息，包括地热可爱性图以及对地位热和发电能力的估计。创建了艾伯塔省的地热图集，并使用ESRI的ArcGIS在线软件共享。使用数据驱动的映射方法，该平台与丰富的地质数据存储库进行交互，并为用户提供了与地热能量相关的空间数据的交互式访问。它有助于识别地热探索的潜在领域，有助于选择最有利的地下目标，并为制图可视化和数据分析提供工具。
CWGAN-GP带有含锂离子电池热图像数据扩展的剩余网络模型
锂电池在储能中找到了广泛的应用。温度是评估锂离子电池状态的关键指标，许多实验需要用于研究目的的锂离子电池的热图像。然而，由于诸如高实验成本和相关风险之类的因素，获取锂离子电池故障的热成像样品是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们的研究提议利用有条件的Wasserstein生成对抗网络，该网络具有梯度惩罚和残留网络（带剩余网络的CWGAN-GP），以增强描述锂离子电池故障的热图像的数据集。我们采用各种评估指标来定量分析和比较锂离子电池的热图像。随后，扩展的数据集，包括四种描述锂离子电池故障的热图像的类型的热图像，是输入基于面具区域的卷积神经网络进行训练的。结果表明，就锂离子电池的生成的热图像质量而言，提出的模型超过了传统的生成对抗网络和Wasserstein生成对抗网络。此外，数据集的增强导致基于掩模区域的卷积神经网络的故障诊断准确性提高。
带有分布式光纤传感器的圆柱21700锂离子电池的全局热图像
能够监视锂离子电池（LIB）的热行为的能力，是选择性性能并确保安全操作的必要前提。但是，传统的点测量（热电偶）在准确表征LIB行为方面面临着挑战，尤其是定义热点以及热梯度的大小和方向。为了解决这些问题，已经采用了基于光频域反射计（OFDR）分布式 - 光纤维传感器来量化圆柱形21700 LIB内的热量产生。实现了光学传感器内的3 mm空间分辨率。光纤已在细胞表面周围缠绕，以超过1300个独特的测量位置；分布在圆周周围，沿Lib轴向分布。分布式测量结果表明，在1.5C放电期间，最大热差可以达到8.37℃，而点状传感器的热差为4.31℃。虽然沿细胞轴向长度的温度梯度首次被充分理解，但该研究首次量化了沿细胞周长的温度变化。全球热图像突出显示热量产生是在正电流标签周围积累的，这意味着在传统表征实验和电池管理系统（BMS）内定义传感器的位置时，需要对内部LIB结构的基本知识。
使用能量热图的深度学习 NILM 方法
能源分解通过一个测量整个家庭用电需求的仪表来估计每个电器的用电量。与侵入式负荷监测相比，NILM（非侵入式负荷监测）成本低、易于部署且灵活。在本文中，我们提出了一种新方法，即 IMG-NILM，该方法利用卷积神经网络 (CNN) 分解以图像表示的电力数据。IMG-NILM 不是采用传统的将电力数据作为时间序列处理的方法，而是将时间序列转换为热图，将较高的电力读数描绘为“更热”的颜色。然后，CNN 使用图像表示从聚合数据中检测电器的特征。IMG-NILM 稳健而灵活，在各种类型的电器上均具有一致的性能；包括单一状态和多种状态。它在单个房屋的 UK-Dale 数据集上实现了高达 93% 的测试准确率，其中存在大量电器。在从不同房屋收集电力数据的更具挑战性的环境中，IMG-NILM 也达到了 85% 的非常好的平均准确率。
严重天气的测深和绝热图...
•斗篷（对流可用的势能）•CIN（对流抑制）•DCAPE（向对流可用的势能）•最大的雷暴中的最大上流速度•冰雹尺寸•冰雹尺寸的高度•超施加顶部的高度•由于各种过程，云端可能形成云的图层，