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空中战斗机动范围/战术训练系统（ACMR/ TACTS）的能量可操作性显示。
高质量的战斗机/攻击飞行员是一个与他的机器一样的人，即，他整合了高度，“ G”，空速，攻击角度与飞机的声音。在他的脑海中创建了V-N图（描述了飞机在负载因子“ G”和速度方面的性能能力）或V-N图的一部分，并尽可能准确地将飞机定位在Thrt图中。已经努力向飞行员提供V-N信息，但在大多数情况下，显示器并未超出模拟器阶段，或者，如果它们飞行，则仅在实验中飞行。目前，在USAF或海军飞机上的飞行员驾驶员尚未显示任何集成的V-N信息，也没有在空中战斗机动范围（ACMR）上汇报期间显示任何集成信息。在此报告中不会讨论用于飞行中的能量可操作性数据的技术，有兴趣的读者被指向斯坦利（6）I和莫洛尼和巴内特（5）。
ODM：文本图像进一步的对齐预训练方法，用于场景文本检测和发现
近年来，文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而，在光学特征识别（OCR）任务中，将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战，因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐（将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来），而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中，我们提出了一种新的预训练方法，称为o cr-text d估计化m odeling（ODM），该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM，我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式，并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外，我们为ODM设计了一种新的标签生成方法，并将其与我们提出的文本控制器模块相结合，以应对OCR任务中注释成本的挑战，并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法显着地证明了性能，并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前成员 XXX XX/USMCR 的海军记录 参考：(a) 10 USC §1552 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下称为请愿人，向海军记录更正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，要求更正他的现役解除或退伍证书 (DD 表格 214)，以显示他的正确的社会保障号码 (SSN)。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 23 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。 3. 委员会审查了与申诉人所指称的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交，但为了公正起见，应该审查申请的是非曲直。c. 申诉人加入美国海军陆战队预备役，并于 1966 年 3 月 11 日起服现役。1966 年 8 月 15 日，申诉人以光荣服役身份退出现役，接受训练。d. 申诉人认为他的 SSN 的最后六位数字不正确，应该反映当前记录的不正确的号码。e.请求人提交了他的 SSN 卡和 DD 214 的副本以供审议。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前成员 XXX XX/USMCR 的海军记录 参考：(a) 10 USC §1552 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下称为请愿人，向海军记录更正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，要求更正他的现役解除或退伍证书 (DD 表格 214)，以显示他的正确的社会保障号码 (SSN)。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 23 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。 3. 委员会审查了与申诉人所指称的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交，但为了公正起见，应该审查申请的是非曲直。c. 申诉人加入美国海军陆战队预备役，并于 1966 年 3 月 11 日起服现役。1966 年 8 月 15 日，申诉人以光荣服役身份退出现役，接受训练。d. 申诉人认为他的 SSN 的最后六位数字不正确，应该反映当前记录的不正确的号码。e.请求人提交了他的 SSN 卡和 DD 214 的副本以供审议。
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
训练扩散模型通过增强学习
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而，它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差（例如性别，年龄），从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中，我们在基于图像集的重新函数的指导下，使用增强学习（RL）提出了一种面向多样性的细调方法（RL）。具体而言，所提出的奖励函数（表示为多样性奖励），利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布，由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上，差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题（MDP），并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励，其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性，可以通过不同类型的扩散模型（包括班级条件模型和文本条件模型，例如stablediffusion）增强图像生成的多样性。
Birkie 训练计划 2024
第 8 周 7/17-7/23 无氧阈值 9.5 第 9 周 7/24-7/30 速度/强度 9.25 第 10 周 7/31-8/6 恢复 7 第 11 周 8/7-8/13 强度 10.25 第 12 周 8/14-8/20 有氧量/力量 12 第 13 周 8/21-8/27 有氧量 13.5 第 14 周 8/28-9/3 恢复 6.25 第 15 周 9/4-9/10 强度 10 第 16 周 9/11-9/17 强度/速度 11.75 第 17 周 9/18-9/24 有氧量 13.25 第 18 周 9/25-10/1 恢复6.5 第 19 周 10/2-10/8 高强度/速度 9.75 第 20 周 10/9-10/15 高强度/速度 10.25 第 21 周 10/16-10/22 有氧训练量 13 第 22 周 10/23-10/29 恢复 6 第 23 周 10/30-11/5 无氧阈值 10.5 第 24 周 11/6-11/12 有氧训练量 13.5 第 25 周 11/13-11/19 恢复 5.75 第 26 周 11/20-11/26 无氧阈值 11.25 第 27 周 11/27-12/3 有氧训练量 13.25 第 28 周12/4-12/10 恢复 6 第 29 周 12/11-12/17 比赛 (10-15km) 9.25 第 30 周 12/18-12/24 强度/速度 6.75 第 31 周 12/25-12/31 有氧训练量 13.25 第 32 周 1/1-1/7 恢复 4.75 第 33 周 1/8-1/14 比赛 (30-35km) 8 第 34 周 1/15-1/21 有氧轻松训练量 9.75 第 35 周 1/22-1/28 强度/速度 9.25 第 36 周 1/29-2/4 比赛 (20-25km) 7.25 第 37 周 2/5-2/11 减量/恢复 6 周38 2/12-2/18 减量训练 5 周 39 2/19-2/25 BIRKIE 训练 5.75 周 总训练时长 357
使用预先训练的垂直二维扩散模型改善三维成像
扩散模型由于其众多优点已成为一种流行的图像生成和重建方法。然而，大多数基于扩散的逆问题解决方法仅处理二维图像，即使是最近发表的三维方法也没有充分利用三维分布先验。为了解决这个问题，我们提出了一种新方法，使用两个垂直的预训练二维扩散模型来解决三维逆问题。通过将三维数据分布建模为不同方向切片的二维分布的乘积，我们的方法有效地解决了维数灾难。我们的实验结果表明，我们的方法对于三维医学图像重建任务非常有效，包括 MRI Z 轴超分辨率、压缩感知 MRI 和稀疏视图 CT。我们的方法可以生成适合医疗应用的高质量体素体积。代码可在 https://github.com/hyn2028/tpdm 获得
力量训练对...
pernambuco University of Pernambuco -UFPE的教育博士学位（2022年）；佩南布科联邦大学教育硕士 - UFPE（2012）。 来自佩南布科联邦大学（UFPE）联邦大学体育教育学位（2009年）。 巴西环境杂志编辑委员会成员-RVBMA [巴西环境杂志]（ISSN：2595-4431）。 公共卫生政策管理，体育和休闲实验室的研究员-UFPE（Labgespp/UFPE）；体育扩展项目的合作成员（体育与体育科学中心-CAV/UFPE）；体育和休闲政策研究发展中心的研究员 - Cedes Network-体育部。 体育本科课程教授 - Unibra。 联系电子邮件：edilson.santos@grupounibra.compernambuco University of Pernambuco -UFPE的教育博士学位（2022年）；佩南布科联邦大学教育硕士 - UFPE（2012）。来自佩南布科联邦大学（UFPE）联邦大学体育教育学位（2009年）。巴西环境杂志编辑委员会成员-RVBMA [巴西环境杂志]（ISSN：2595-4431）。公共卫生政策管理，体育和休闲实验室的研究员-UFPE（Labgespp/UFPE）；体育扩展项目的合作成员（体育与体育科学中心-CAV/UFPE）；体育和休闲政策研究发展中心的研究员 - Cedes Network-体育部。体育本科课程教授 - Unibra。联系电子邮件：edilson.santos@grupounibra.com
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。