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World File Search System编解码器
RF68-低成本集成发射器IC 310至928MHz ...
CMT2300A是一种超低功率，高性能，OOK（G）FSK RF收发器，适用于各种140至1020 MHz无线应用。它是CESTEK NEXTGENRF TM RF产品线的一部分。产品线包含完整的发射机，接收器和收发器。CMT2300A的高积分简化了系统设计中所需的外围材料。+20 dbmtx功率和-121 dbm灵敏度优化了应用程序的性能。它支持各种数据包格式和编解码器方法，以满足各种不同应用程序的需求。In addition, CMT2300A also supports 64-byte Tx/Rx FIFO, GPIO and interrupt configuration, Duty-Cycle operation mode, channel sensing, high-precision RSSI, low-voltage detection, power-on reset, low frequency clock output, manual fast frequency hopping, squelch and etc.功能使应用程序设计更加灵活和差异化。CMT2300A从1.8 V到3.6 V工作。当灵敏度为-121 dBM时，仅消耗8.5 mA电流，超速功率模式可以进一步降低芯片功耗。当输出功率为13 dBm时，仅消耗23MA TX电流。
加固型计算机 - MilDef Crete
规格： 中央处理器：英特尔® 凌动™ x6211E（1.5M 缓存，3GHz） 显示屏：5.7 英寸 1280 × 720，LED 背光 显示屏亮度：640 尼特 触摸屏：电阻式多点触控 内存：最高 32GB DDR4L 3200 MHz 存储：m.2 2242 SATA III SSD，最高 1TB 显卡：适用于第 10 代英特尔® 处理器的英特尔® UHD 显卡 电池：7.2V/2500mAh x2（锂离子电池，热插拔） 音频：高清音频编解码器和放大器，立体声扬声器 0.5 W，可选嵌入式数字麦克风 安全性：TPM2.0 操作系统：Windows 10、11 和 Linux，具体取决于配置 工作温度：−20°C 至 +60°C（-4°F 至 +140°F） 存储温度：−40°C 至 +70°C (-40°F 至 158°F) 尺寸 (宽 × 高 × 深)：201 × 99 × 44.5 毫米 (7.91 × 3.9 × 1.75 英寸) 含保险杠 重量：~890 克 (1.96 磅) 含电池 符合：CE、FCC、UKCA、WEEE、REACH、RoHS2.0、IP65、MIL-STD- 810G 和 MIL-STD-461G
高性能AI（人工智能）移动盒子
产品规格 产品名称 室内 AI Box（内置风冷风扇） 无风扇型（无风扇套件） 型号 AMB7201TX2 AMB7201TX2-HS01K 电源 DC12V 功耗 DC12V：30W 或更低 工作温度 -20°C ~ +60°C 存储温度 -25°C ~ +65°C 音频输入/输出 无 视频输出 HDMI 1.4 1ch. 输出 SD 端口 microSD 插槽 图像传感器 高性能 提供各种推荐的 USB 摄像头 镜头 90°/60°/37°/18° 出厂设置 分辨率 全高清 1920 x 1080 HD 1280 x 720 VGA 640 x 480 帧速率 H.264 1 ~ 30FPS JPEG 1 ~ 30FPS 比特率 64Kbps ~ 12,228Kbps 视频编解码器 JPEG/H.264 LAN RJ-45 100Base-TX/1000Base-T 通信模块 内置 LTE 通信模块 与 NTT Docomo Xi 兼容（与 KDDI Softbank 兼容） NVIDIA Jetson TX2 RAM 8GB 128bit LPDDR4 OS L4T 28.2.1 64bit 记录介质 microSDHC 32GB / microSDXC 62GB~512G 注：请注意，工业级 512GB SDXC 尚未发售。 外部尺寸（主机）：W160mm x D175mm x H36mm（包括突出部分） 重量：主机：约 1kg 安装支架（2 个/套）：约 0.5kg 无风扇散热器：约 1kg
一种用于人类感知和多个视觉任务的统一图像压缩方法
摘要。端到端图像压缩的最新进展可能会超过传统的编解码器，以超越率延伸性能。但是，当前的方法要么优先考虑人类概念质量，要么仅针对一个或几个预定的下游任务优化，从而忽略了涉及各种不可预见的机器视觉任务的更常见的情况。在本文中，我们提出了一个基于扩散的多任务统一图像压缩框架，旨在通过在开放设定的场景中纳入Hu-Man感知和多个视觉任务来扩展传统图像压缩的边界。我们提出的方法包括多任务协作嵌入模块和基于扩散的不变知识学习模块。以前的模块有助于完成多个任务的协作嵌入，而后一个模块通过将不变知识从可见的视觉任务中提炼出来，从而提高了对不可预见的任务的概括。实验表明，所提出的方法提取了用于Human和Machine Vision协作压缩的紧凑和多功能嵌入，从而带来了出色的性能。Specifically, our method outperforms the state-of-the-art by 52.25%/51.68%/48.87%/48.07%/6.29% BD-rate reduction in terms of mAP/mAP/aAcc/PQ-all/accuracy on the MS-COCO for object de- tection/instance segmentation/semantic segmentation/panoptic segmen- tation and video question answering tasks, 分别。
v2meow：通过视频到音乐发电的视觉节拍
视频到音乐的一代需要暂时的本地高质量聆听体验和全球视频声音签名。虽然最近的音乐发电模型通过先进的音频编解码器在前者中脱颖而出，但视频声学签名的探索已被限制在特定的视觉场景中。相反，我们的研究面临着直接从配对的Music和视频中的视频和音乐之间学习的挑战，而没有明确建模域特异性的节奏或语义关系。我们提出了V2meow，这是一种视频到音乐的生成系统，能够使用多阶段自动回归模型为各种视频类型提供高质量的音乐音频。在5k小时的音乐音频剪辑中培训了与野外音乐视频开采的视频框架配对，V2meow以零拍的方式进行评估时，与以前的域特异性型号进行了竞争。它仅通过根据预先训练的通用 - 目的视觉特征进行调节，从视频帧中提取的预先训练的通用视觉特征来综合高保真音乐audio波形，并通过文本提示通过可选的样式控制。通过质量和定量评估，我们证明了我们的模型在视觉声明通信和音频质量方面优于各种现有音乐生成系统。音乐样本可在tinyurl.com/v2meow上找到。
数字音乐研究网络一日研讨会2024
tittle：音乐信号的模型：表示，学习与生成摘要：低级音频表示和高级表示学习是音乐分析和综合的核心。因此，演讲将介入索尼CSL在音频表示方面的一些以前的作品，涵盖了不同的概念和用例。学习一阶和二阶基础函数以获得所需的不变，并研究了为生成，高级表示的自我监督学习和音频编解码器的低级音频表示。最后，将讨论音乐音频综合，从gan到潜在的扩散，再到连续自回旋模型的最新进步。bio：斯特凡·拉特纳（Stefan Lattner）担任索尼CSL巴黎音乐团队的研究员领导者，他专注于音乐制作，音乐信息检索和代表性学习的生成AI。在奥地利的维也纳人工智能研究所和计算感知研究所林兹（Linz）的研究所研究之后，他于2019年在奥地利林茨的约翰内斯开普勒大学（JKU）获得博士学位。他的研究以音乐结构的建模为中心，包括转换学习和计算相对音调感知。他目前的兴趣包括音乐创作，现场演出和音乐中信息理论的人力计算机互动。他专门研究潜在的扩散，自我监督的学习，生成序列模型，计算短期记忆和人类感知模型。
具有串联双线性的节能 delta-sigma ADC ...
Delta-sigma (ΔΣ) ADC 广泛用于信号采集和处理应用。因此，这种类型的 ADC 被用作编解码器和助听器，这些设备需要信号路径具有较大的动态范围 [1-4]。与奈奎斯特速率转换器相比，ΔΣ ADC 更易于设计，因为它们不需要具有严格参数的模拟组件。过采样转换器对输入信号带宽进行采样，因此无需使用抗混叠滤波器。通过中等过采样率和增加的采样率，可以设计高分辨率 ADC。这可以有效降低整个功耗，同时保持所需的分辨率 [5]。电压缩放适用于数字电路设计，以降低散热量，同时牺牲速度。已报道了几种解决该问题的技术，例如体驱动电路、SAR 操作、亚阈值操作 [6-9] 和过零电路 [10, 11]，但这些电路的性能非常低。delta-sigma ADC 是一种非常高效的结构，具有过采样和噪声整形特性。连续 ΔΣADC 的工艺缩放因子和带宽得到了改善。高性能模拟电路包括无运算放大器流水线 ADC [12, 13]、节能逐次逼近寄存器 (SAR) ADC [14, 15] 和数字校准技术 [16, 17]。为了在时域中处理信号，压控振荡器 (VCO) 起着重要作用 [18-24]。当触发器同步时，VCO 输出会在 VCO 中引入量化误差。
对比掩蔽自编码器是更强大的视觉学习者
摘要 — 蒙蔽图像建模 (MIM) 在各种视觉任务上都取得了令人鼓舞的结果。然而，学习到的表征的有限辨别能力表明，在构建更强大的视觉学习器方面仍有许多工作要做。为了实现这一目标，我们提出了对比蒙蔽自编码器 (CMAE)，这是一种新的自监督预训练方法，用于学习更全面、更强大的视觉表征。通过新颖的设计精心统一对比学习 (CL) 和蒙蔽图像模型 (MIM)，CMAE 利用它们各自的优势，学习具有强大实例辨别能力和局部可感知能力的表征。具体而言，CMAE 由两个分支组成，其中在线分支是非对称编解码器，动量分支是动量更新编码器。在训练期间，在线编码器从蒙蔽图像的潜在表示重建原始图像以学习整体特征。动量编码器以完整图像为输入，通过与在线编码器进行对比学习来增强特征辨别能力。为了使 CL 与 MIM 兼容，CMAE 引入了两个新组件：用于生成可信正视图的像素移位和用于补充对比对特征的特征解码器。得益于这些新颖的设计，CMAE 相比 MIM 有效地提升了表征质量和迁移性能。CMAE 在图像分类、语义分割和目标检测等竞争激烈的基准测试中取得了最佳性能。值得注意的是，CMAE-Base 在 ImageNet 上实现了 85.3% 的 top-1 准确率，在 ADE20k 上实现了 52.5% 的 mIoU，分别比之前的最好成绩提高了 0.7% 和 1.8%。源代码可在 https://github.com/ZhichengHuang/CMAE 公开访问。
研究文章新颖的混合边缘云框架，用于高效且可持续的OMICS数据管理
简介：通过整合电子记录，OMICS和基因组数据等不同数据源，增强了个性化医学和系统互操作性，诸如电子健康记录，OMICS和基因组数据等各种数据源正在迅速发展。但是，这种转变面临数据整合和分析的挑战，这是技术进步和健康数据量增加的加剧。方法：本研究介绍了一个新型的混合边缘云框架，旨在管理医疗保健领域中多维基因组和OMICS数据的激增。它将边缘计算的局部处理能力与云计算的可扩展资源结合在一起。使用模拟的细胞仪数据集涉及的评估以证明体系结构的有效性。结果：混合边缘云框架的实现显示了关键性能指标的改进。通过通过局部边缘处理来减少数据传输延迟来提高网络效率。使用高级压缩技术最小化运营成本，ZSTARD（ZSTD）编解码器可显着降低数据大小并改善上传时间。该框架还通过利用基于边缘的匿名技术来确保增强的数据隐私，该技术在转移到云之前，在本地处理敏感信息。这些发现突出了该框架通过创新方法优化大型OMICS数据管理的能力，从而在可扩展性和安全性方面取得了显着提高。结论：将边缘计算集成到基于云的OMIC数据管理框架中会显着提高处理效率，降低数据大小并加快上传时间。这种方法为医疗保健中的OMIC和基因组数据处理提供了变革性的潜力，并平衡着重于效率，成本和隐私。
语音综合自然韵律的机器学习
摘要：自现代计算的出现以来，研究人员一直在努力使人类 - 计算机接口（HCI）尽可能无缝。在各个方面都取得了进步，例如桌面隐喻（接口设计）和自然语言处理（输入）。最近受到关注的一个领域是语音激活及其推论，计算机生成的语音。尽管进行了数十年的研究和开发，但大多数计算机生成的声音仍然很容易识别为非人类的声音。语音中的韵律有两个主要组成部分 - 启动和节奏 - 通常缺乏计算机生成的声音。这项研究旨在通过结合人类语音的旋律和韵律元素来增强计算机生成的文本到语音算法。这项研究探讨了一种新颖的方法来通过使用机器学习，特别是LSTM神经网络来增加韵律，以在记录或生成的语音中添加副语言元素。目的是增加计算机生成的文本到语音算法的现实主义，增强电子阅读应用程序，并改善需要人工援助的人的人工声音。一台能够通过口语公告传达含义的计算机也将改善人工到计算机的互动。使用这种算法的应用程序可能包括改善高清音频编解码器，以进行电话，更新旧记录以及降低计算利用的障碍。结果令人鼓舞，基于LSTM的编码能够产生逼真的语音。这项研究通过通过实验室实验将算法分析和概括为模块化系统，以优化边缘案例中的组合和性能，以分析和概括算法为模块化系统，以进行数字语音改进。进一步的工作将涉及优化算法并将其性能与其他方法进行比较。