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v2x-real：用于车辆到所有合作感的大规模数据集
摘要。车辆到全能（V2X）技术的最新进步使自动驾驶汽车能够共享感应信息以通过遮挡来查看，从而极大地提高了感知能力。但是，没有现实世界中的数据集来促进真正的V2X合作感知研究 - 现有数据集仅支持车辆到基础设施合作或车辆到车辆的合作。在本文中，我们提出了V2X-Real，这是一个大规模数据集，其中包括多种车辆和智能基础设施的混合物，以促进V2X合作感知的发展，并具有多模式感测数据。我们的V2X-Real是使用两个连接的自动化车辆和两个智能基础架构收集的，它们都配备了包括LIDAR传感器和多视图摄像头在内的多模态传感器。整个数据集包含33K激光镜框架和171K摄像机数据，在非常挑战的城市场景中，有10个类别的注释框架超过120万。根据协作模式和自我观点，我们为以车辆为中心，以基础设施为中心，车辆到车辆和基础设施到基础结构的合作社来得出四种类型的数据集。提供了SOTA合作感知方法的综合多级多级多代理基准。V2X-REAL数据集和代码库可在https://mobility-lab.seas.ucla.edu/ v2x-real上找到。
fa-gan：无伪像和相感的高保真gan vocoder
基于生成的对抗网络（GAN）的声音编码器在高质量和快速的推理速度方面已在语音合成中获得了极大的关注。但是，仍然存在许多明显的光谱伪像，导致综合语音的质量下降。在这项工作中，我们采用了一种基于Gan的新型Vocoder，专为少数文物和高保真效果而设计，称为Fagan。为了抑制高频组件中非理想的上取样层引起的混叠伪像，我们在发电机中引入了抗脱氧的双反卷积模块。为了减轻模糊的伪影并丰富了规格细节的重建，我们提出了一种新型的细粒度多分辨率真实和虚构的损失，以帮助对相信息进行建模。实验结果表明，FA-GAN的表现优于比较促进音频质量和减轻光谱伪像的方法，并且在应用于看不见的说话者场景时表现出卓越的性能。索引术语：语音综合，生成对抗网络，光谱伪像，频域
量热法和差分热分析的参考材料
本出版物是ICTAC工作组“热化学” 1期间1997年至1998年期间努力的结果。它涉及用于量热法和差异疗法分析的参考材料（缩写形式：RM）。它代表了IUPAC致命的“物理化学测量和标准”制作的两个先前的文档的更新版本：第一个发表于1974年的Pure and Applied Chemistry [1]，第二本书在书籍中，标题为“重新认可的参考材料，用于实现物理学属性的实现” [2]。量热法和差分热分析与涉及物理，化学和生物学过程的广泛科学和技术研究领域相关。量热法通常会产生高度可再现的结果，但是由于测量系统的校准故障，可能是无法降低的。校准是每项热分析研究的基本要求。需要在测量仪器指示的值与正确值之间建立定义定义的关系。通过量化产生的
对...的热建模研究
A 表面 (m2) A 翅片横截面积 (m2) A 1 圆柱体内表面 (m2) A 1 与冷却空气接触的框架壳体表面 (m2) AF in 翅片表面 (m2) A f 框架壳体有效面积 (m2) 热容 (W x sl°C) C p 恒压比热容 (JIK11°C) 外径 (m) 标量因子 热导纳 (WI°C) [G] 导纳矩阵 对流传热系数 (w/ocm2) h f 框架薄膜系数 (WI°Cm2) 长度 (in) hFi „ 翅片薄膜系数 (W/°Cm2) H Fi„ 散热片轴向长度 (m) 电流 (A) k a 层压轴向热导率 (WI°Cm) k r 层压径向热导率 (WI°Cm) k e 表观热导率 (WI°Cm) k i 热导率槽绝缘的导热系数 (WI°Cm) k 翅片 翅片的热导率 (WI°Cm) k 空气 空气的热导率 (WI°Cm) l g 气隙长度 (m) N pr 普朗特数 A r u 努塞尔特数
热生物学杂志
多年来，蜥蜴热生态学研究一直依靠接触式测温法获得动物的体内温度 (T b )。然而，随着技术的进步，人们对使用新的、侵入性较小的方法（如红外 (IR) 高温计和热成像法）来推断爬行动物的 T b 产生了兴趣。尽管如此，很少有研究测试过这些新工具的可靠性。本研究测试了使用红外摄像机作为一种非侵入性工具来推断蜥蜴的 T b 的效果，使用了三种不同体型的蜥蜴科物种（Podarcis virescens、Lacerta schreiberi 和 Timon lepidus）。考虑到区域异温现象的发生，我们将六个身体部位（吻部、眼睛、头部、背部、后肢、尾根）的热成像读数与常用于在现场和实验室研究中测量 T b 的泄殖腔温度（通过温度计相关的热电偶探头测量）成对进行了比较。结果显示，所有身体部位与泄殖腔温度之间存在中等至强相关性（R 2 =0.84 – 0.99）。然而，尽管尾根读数在所有三个物种中都显示出最强的相关性，但眼睛的温度绝对值和变化模式与泄殖腔测量值最为一致。因此，我们得出结论，眼睛是红外摄像机读数与动物内部环境读数最接近的身体部位。或者，也可以使用其他身体部位，只要进行仔细的校准即可。我们为未来使用热成像技术推断蜥蜴 Tb 的研究提供了指导。
