XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System融合
通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
图像、GMTI 和信息融合的神经方法 - DTIC
根据 JDL 数据融合组过程模型，在 0、1、2 和 2+/3 级进行数据和信息融合。为了支持多传感器 IMINT 和 GMTI 融合和 3D 可视化，我们构建了阿拉巴马州莫比尔码头和周边地区的 3D 站点模型，该模型允许使用我们现有的图像挖掘工具进行搜索，并提供 COP 环境，可以在其中模拟和可视化场景。我们开发了用于模拟交通和编写单个车辆移动脚本的软件，以支持场景创建。我们探索了几个新概念来支持 2+/3 级的更高级别的信息融合。一种方法源于对动态脉冲信息网络及其同步形式的神经处理的洞察。这些网络可以以关系和学习到的关联的形式绑定数据和语义知识。我们证明了使用这些网络在移动数据集中学习动态城市场景中移动车辆之间的简单关联的可行性。第二种方法涉及从图像和/或文本数据中提取知识结构。我们开发了两种从数据集中的概念共现中发现分类法的机制。我们证明了这些方法对融合图像和文本语料库的有效性。最后一种方法利用神经启发机制从移动的跟踪实体中学习正常行为模型。这些模型随后被使用
融合 - 哈佛破折号
代表了一个充分利用的资源：实际上，我们拥有48个经济体的一个世纪数据（尽管肯定不是48个封闭经济体！）。美国各州提供了明确的融合证据，因为贫穷的经济体往往比富裕人的人均趋势更快。如果我们对资本有广泛的看法，那么估计的融合速度与新型增长模型相一致，以便随着经济发展而逐渐减少资本的回报。美国各州的发现可以与国家广泛的国家的发现。但是，出现了一些难题，在与模型的开放经济扩展调解数据时。尤其是，在美国各州的收入和产品的收敛速度相似，而理论推理则表明了一些重要的差异。
tcl-net：具有频率域融合和多角度注意的轻巧有效的飞行网络
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题，由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能，但会导致大量参数开销。同时，标准卷积层集中在低频细节上，通常会说出高频信息，这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中，我们提出了TCL-NET，这是一个轻巧的飞行网络，该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层，该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时，我们设计了一个频率域信息融合模块，该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外，为了更好地利用原始图像的空间信息，我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计，我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能，与其他最先进的轻量级网络相比，参数的数量级降低了。
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
O4）2 | 29-计划与融合 - 奥里萨邦政府
这是一个为期五年的项目，该项目支持可持续综合粮食系统（大米/小麦）的发展，应用，验证和扩展，将在四个州的两个地区实施：旁遮普邦，哈里亚纳邦，奥里萨邦和chhatisgarh。该项目大致包括以下目标促进印度大米和基于小麦的粮食系统的可持续性，综合景观以及有效的食品价值和供应链。使农业，林业和渔业提高生产力和可持续性通过可持续的自然资源管理提高农业生产率减少土地退化，生物多样性损失和温室气体排放。就粮食系统的环境可持续性以及农民的收入和韧性提高，为该国提供双赢的好处。为其他食品系统利益相关者带来额外的利益，例如改善安全健康的食物并创造就业机会。创建一个有利的环境，以提供政策支持的环境，并展示有关农业，农场和非农场生计活动和可持续自然资源管理的生产力改善的模型。
将阴阳理论与免疫学教学融合
这篇观点文章深入研究了阴阳理论的新颖融合 - 一个古代中国哲学基石 - 与复杂的免疫学领域。鉴于免疫学固有的复杂概念，许多学生发现理解有关免疫平衡和调节的微妙机制具有挑战性。鉴于中国学生对阴阳理论的深刻理解，我们主张采取一种教育策略，该策略将Yin-Yang框架内的免疫平衡概念背景而来，从而提供了更直观和引人入胜的学习经验。这种方法不仅利用了阳阳的文化意义，而且还对应于其平衡和和谐的原理，从而反映了免疫反应的稳态本质。本文批判性地评估了该技术在中国学生中增强免疫理解的能力，同时也考虑了其局限性。尽管存在这些局限性，但这些看似不同的领域的融合仍然具有增强免疫学教育，促进批判性思维和推进跨文化学术话语的实质性希望。古老的哲学见解与现代科学探索的融合促使免疫学内的教育方法进行了重新评估，强调了一种新颖的教学方法，该方法将传统智慧与当代科学教育联系起来。
dmr：视觉增强学习中的框架和事件融合的分解多模式表示
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习（RL）：基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器（DVS）。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题，我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示（DMR）框架。它将输入分为三个不同的组成部分：与任务相关的效果（共同功能），RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息；这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束，与共同创作形成对比，以最大程度地差异。广泛的经验表明，通过明确分开不同信息的类型，我们的方法可实现与最先进的方法相比，实质性改善的政策绩效。