摘要。目的:这项研究的目的是使用Yolov8n,Yolov8s和Yolov8M在各种图像条件下检测车辆类型,并进行增强。方法:本研究利用黎明数据集上的Yolov8方法。该方法涉及使用预训练的卷积神经网络(CNN)处理图像并输出所检测到的对象的边界框和类。此外,还应用了数据增强来提高模型从不同方向和观点识别车辆的能力。结果:测试结果的MAP值如下:没有数据扩展,Yolov8n达到了约58%,Yolov8S得分左右约为68.5%,而Yolov8M的MAP值约为68.9%。然而,在应用水平翻转数据扩大后,Yolov8n的地图增加到约60.9%,Yolov8s提高到约62%,而Yolov8M的地图卓越,地图约为71.2%。使用水平翻转数据增强提高了所有三种Yolov8模型的性能。Yolov8M模型达到了71.2%的最高地图值,表明其在应用水平翻转增强后检测物体的有效性很高。新颖性:这项研究通过采用最新版本的Yolo,Yolov8来介绍新颖性,并将其与Yolov8n,Yolov8s和Yolov8M进行比较。使用数据增强技术(例如水平翻转)增加数据变化的使用也很新颖,在扩展数据集并提高模型识别对象的能力方面。关键字:CNN,数据增强,黎明,对象检测,Yolov8于2023年11月收到 /修订2024年2月 / 2024年2月接受此工作,该工作已在创意共享署名4.0国际许可下获得许可。
“超顺磁效应”是指承载数据的粒子非常小,室温下所有材料中存在的随机原子级振动会导致数据位自发翻转其磁性方向,从而有效地擦除记录的数据。“
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宇宙辐射导致基于 SRAM 的现场可编程门阵列 (FPGA) 单元发生位翻转,该 FPGA 可实现触发器功能。结果,该触发器的布尔输出被卡住。只要触发器的时钟信号试图将改变的触发器输入传输到该输出,就会激活此故障。故障会产生错误的触发器状态,这是一个错误。反过来,软件会将触发器输出解释为表示即将与附近车辆发生碰撞的标志,并最终向车辆驾驶员发出警报。也就是说,这个无意的警报出现在系统的服务接口上:发生了故障。注意:根据我们的定义,如果将触发器视为一个系统本身而不是一个组件,那么相同的位翻转代表单元级别的故障。
如何修复?1)多数投票错误校正:在三个位置进行冗余的存储位,定期检查所有三个位置 - 如果一个人翻转 - 基于多数投票重置三个物理位的组合= 1'逻辑'位
在细菌防御和基因组编辑应用中,CRISPR 相关蛋白 Cas9 搜索数百万个 DNA 碱基对,以定位与原型间隔区相邻基序 (PAM) 相邻的 20 个核苷酸、向导 RNA 互补的靶序列。靶标捕获需要 Cas9 使用未知的 ATP 独立机制在候选序列处解开 DNA。在这里,我们展示了 Cas9 在 PAM 结合时急剧弯曲和下扭转 DNA,从而将 DNA 核苷酸从双链体中翻转并转向向导 RNA 进行序列询问。在询问途径的不同状态下捕获的 Cas9:RNA:DNA 复合物的低温电子显微镜 (EM) 结构以及溶液构象探测表明,整体蛋白质重排伴随着未堆叠的 DNA 铰链的形成。弯曲诱导的碱基翻转解释了如何
高效准备输入分布是在广泛领域获得量子优势的重要问题。我们提出了一种新颖的量子算法,用于高效准备量子寄存器中的任意正态分布。据我们所知,我们的工作首次利用了中间电路测量和重用 (MCMR) 的强大功能,广泛应用于一系列状态准备问题。具体而言,我们的算法采用重复直至成功方案,并且只需要期望常数界的重复次数。在所呈现的实验中,使用 MCMR 可以将所需量子比特减少多达 862.6 倍。此外,该算法可证明对相位翻转和位翻转错误均具有抵抗力,从而导致在真实量子硬件(支持 MCMR 的 Honeywell 系统模型 H0 和 H1-2)上进行首次同类经验演示。