事件相机具有高时间分辨率、高动态范围、低功耗和高像素带宽等特点,为特殊环境中的物体检测提供了独特的功能。尽管有这些优势,事件数据固有的稀疏性和异步性对现有的物体检测算法提出了挑战。脉冲神经网络 (SNN) 受到人脑编码和处理信息方式的启发,为这些困难提供了潜在的解决方案。然而,在当前的实现中,它们在使用事件相机进行物体检测方面的性能受到限制。在本文中,我们提出了脉冲融合物体检测器 (SFOD),一种基于 SNN 的简单有效的物体检测方法。具体而言,我们设计了一个脉冲融合模块,首次实现了应用于事件相机的 SNN 中不同尺度特征图的融合。此外,通过整合我们在 NCAR 数据集上对主干网络进行预训练期间进行的分析和实验,我们深入研究了脉冲解码策略和损失函数对模型性能的影响。从而,我们建立了基于 SNN 的当前最佳分类结果,在 NCAR 数据集上实现了 93.7% 的准确率。在 GEN1 检测数据集上的实验结果表明,SFOD 实现了 32.1% 的当前最佳 mAP,优于现有的基于 SNN 的方法。我们的研究不仅强调了 SNN 在事件摄像机物体检测中的潜力,而且推动了 SNN 的发展。代码可在 https://github.com/yimeng-fan/SFOD 获得。
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。
•与其他治疗方法相比,它的工作效果如何?•风险或副作用是什么?它们的可能性有多大?•治疗将如何影响我的日常生活?•如果治疗不起作用会发生什么?•如果我不想接受治疗会发生什么?是否还有其他治疗
在本文中,我们提出了RSTAB,这是视频稳定框架的新型框架,该框架通过音量渲染整合了3D多帧融合。与传统方法背道而驰,我们引入了一个3D多框架透视图,以进行稳定的图像,从而解决了全框架生成的挑战,同时保存结构。我们的RSTAB框架的核心在于S Tabilized R Endering(SR),该卷渲染模块,在3D空间中融合了多帧信息。具体来说,SR涉及通过投影从多个帧中旋转的特征和颜色,将它们融合到描述符中以呈现稳定的图像。然而,扭曲的信息的精度取决于降低的准确性,这是受染色体区域显着影响的因素。为了响应,我们介绍了a daptive r ay r ange(arr)模块以整合深度先验,并自适应地定义了投影过程的采样范围。在方面上,我们提出了以光流的光流限制的限制,以进行精确的颜色,以实现精确的颜色。多亏了这三个模块,我们的rstab示例表现出了卓越的性能,与以前的视野(FOV),图像质量和视频稳定性相比,各种数据集的稳定器相比。
乌代浦城产生的家庭污水对环境和城市湖泊的美学外观有潜在的威胁。作为一个主要的国家和国际旅游目的地,该市需要简化污水系统,这成为政府关注的领域。在这方面,乌代浦市政公司在阿姆鲁特和智能城市任务下制定了整个乌代浦市的综合且全面的下水道处理计划。与综合计划一致,已根据AMRUT计划(SAAP 1和2)批准了多个项目,其估计成本约为Rs。160千万。 另一个Rs。 在智能城市任务下已批准了229千万的污水处理项目。 设置分散的下水道处理厂(STP),总计40 MLD容量,估计成本为Rs。 80千万是主要项目之一,STP City Mission计划提出了STP项目的基金。160千万。另一个Rs。在智能城市任务下已批准了229千万的污水处理项目。设置分散的下水道处理厂(STP),总计40 MLD容量,估计成本为Rs。80千万是主要项目之一,STP City Mission计划提出了STP项目的基金。
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
适应性免疫通过调节抗原特异性反应,炎症信号传导和抗体产生,在动脉粥样硬化的发病机理中起着重要作用。但是,随着年龄的增长,我们的免疫系统经历了逐渐的功能下降,这种现象称为“免疫衰老”。这种下降的特征是增生性幼稚的B和T细胞的减少,B和T细胞受体库库减少,以及相关的分泌性分泌性疾病。此外,衰老会影响生发中心的反应,并恶化次级淋巴器官功能和结构,从而导致T-B细胞动力学受损并增加自身抗体的产生。在这篇综述中,我们将剖析衰老对适应性免疫的影响以及与年龄相关的B-和T细胞在动脉粥样硬化发病机理中所起的作用,强调需要针对与年龄相关的免疫功能障碍的干预措施,以减少心血管疾病风险。
在生病的过程中,她经常患有阻塞性肺炎(请参阅2025年1月23日CXR图6),并接受了抗菌/抗真菌药物治疗,发烧,麻烦的止血性。她的WBC有时还需要较低,需要filgrastim,低血红蛋白需要促红细胞生成素,有时需要输血,以及与劳拉替尼相关的牛皮癣 - 形成皮疹2级(症状;在lorllatinib恢复时延迟并重新恢复该药物时,可以进行症状治疗;在lorllatinib时进行了解决)。
摘要:用超短激光脉冲对透明材料的受控处理需要详细而精确的了解,从激光能量沉积和材料内部能量转化到流体动力学弛豫和机械响应中的各种激光 - 物质相互作用机制。为了解决这个问题,我们首先基于飞秒泵和探针显微镜偏置镜开发了多时间的实验方法。泵是一个360-FS,1-μJ红外(1030 nm)激光脉冲,分开以提供515 nm的飞秒探头,并延迟可调节从飞秒到纳米秒的延迟。获得的时间分辨的阴影图像允许测量瞬态探针传输。然后,载体密度是通过使用Beer-Lambert Law和Drude模型方法来确定的,证明了大部分熔融二氧化硅内部略有临界等离子体的超快形成。并行,定量双折射图像通过使用光弹性定律来测量压力,从而通过发射GPA压力波的发射光弹性定律揭示了吸收的激光能量,这是激光脉冲后几百个picseconds。然后,使用多尺度型物理模型来解释实验观察结果,计算电子动力学,激光传播和流体动力响应。实验验证后,模拟允许确定局部基本材料特性(应力,密度和温度)的时间演变。我们的方法将来可以用来解释由超短激光脉冲引起的机械驱动的透明材料结构。实验和模拟结果的这种组合使我们能够定量讨论不同激光能量弛豫通道在发现整个相互作用情况的材料中的重要性。我们的模型预测20-GPA的最大初始应力载荷,最高晶格温度达到3.5 10 4K。我们还表明,通过发射弱冲击波,消散了总吸收激光能量的〜2%。
太阳能诱导的叶绿素荧光(SIF)已成为植被生产力和植物健康的有效指标。SIF的全球量化及其社会不确定性产生了许多重要的功能,包括改善碳通量估计,改善碳源和水槽的识别,监测各种生态系统以及评估碳序列工作。长期,区域到全球尺度监测现在是可行的,可以从多种地球观察卫星中获得SIF估计。这些努力可以通过严格的卫星SIF数据产品中存在的不确定性来源的严格核算来帮助这些努力。在本文中,我们引入了一个贝叶斯分层模型(BHM),以估算从1°×1◦分辨率分辨率分辨出具有全球覆盖的旋转碳天文台-2(OCO-2)卫星观测中的SIF和关联不确定性。我们的建模框架的层次结构允许方便模型规范,各种变异源的量化以及通过回归模型中的傅立叶项纳入季节性SIF信息。模型框架利用大多数温带土地区域的SIF可预测的季节性。所得数据产品以相同时空分辨率的现有大气二氧化碳估计值进行了补充。