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World File Search System语义
提高语义细分的效率...
提取和分析详细的视觉信息。传统的人工神经网络（ANN）在这一领域取得了长足的进步，但是尖峰神经网络（SNN）的能源效率和以生物为基础的基于时间的处理而引起了人们的关注。然而，由于限制，诸如量化误差和次优膜电位分布之类的局限性，现有的基于SNN的语义分割方法面临着高精度的挑战。这项研究介绍了一种基于尖峰 - 深板的新型尖峰方法，并结合了正则膜电位损失（RMP-loss）来应对这些挑战。建立在DeepLabv3体系结构的基础上，提出的模型通过优化SNN中的膜电位分布来利用RMP-loss来提高分割精度。通过优化膜电位的存储，其中仅在最后一个时间步骤存储值，该模型可显着减少内存使用和处理时间。这种增强不仅提高了计算效率，而且还提高了语义分割的准确性，从而可以对网络行为进行更准确的时间分析。提出的模型还显示出更好的稳健性，以防止噪声，在不同级别的高斯噪声下保持其精度，这在实际情况下很常见。所提出的方法在标准数据集上展示了竞争性能，展示了其用于节能图像处理应用的潜力
从密集点云到语义数字模型
正如建筑师向学生解释的那样，Jean-LouisChanéac于1963年探索了塑料“蜂窝寄生虫”的设计，并在1968年的“叛乱建筑宣言”中概述了。 Chanéac提议使用此类细胞将其作为代表的无政府状态解决方案，以实现住房需求和现代主义Archi讲述的压迫性单调。牢房将填充整个住房块，并用自主，可连接的房间扩展单个单元。宣言在讲法语的建筑世界的某个教派中被广泛阅读，1970年，一位名叫Marcel Lachat的建筑师在他在日内瓦的公寓的外墙上建造了一个牢房，将其配音为“ Bulle Pirate” - Pirate Bubble。这是拉查特（Lachat）的海盗泡沫投射到教室墙上的图像。
人工智能主题：• 语义网络 • 框架...
Tweety 是一只长着翅膀和尾巴的黄色小鸟。Tweety 吃了一条肥虫子。约翰要坐公交车去波士顿。Q3。框架如何用于知识表示？举例说明。Q4。一只 3 英尺高的猴子在一个房间里，房间里有几根香蕉悬挂在 8 英尺高的天花板上。房间里有两个可堆叠、可移动和可攀爬的 3 英尺高的板条箱。给出获取香蕉的初始状态、目标状态、后继函数和成本函数。Q5。写一篇关于不同知识表示技术的简短笔记？
数字孪生：从起源到未来 - 语义学者
摘要：数字孪生（DT）是指任何物理实体（物理孪生）的虚拟副本或模型，两者通过实时数据交换相互连接。从概念上讲，DT 实时模仿其物理孪生的状态，反之亦然。DT 的应用包括实时监控、设计/规划、优化、维护、远程访问等。预计其实施将在未来几十年呈指数级增长。工业 4.0 的出现带来了更加自主、智能和高度互联的复杂工业系统。这些系统生成大量数据，可用于多种应用，例如提高性能、预测性维护、培训等。与“数字孪生”相关的出版物数量突然激增，导致与工业数字化相关的不同术语之间产生混淆。由于 DT 越来越受欢迎，另一个问题就是对 DT 的描述缺乏共识，而且 DT 的类型也非常多，这增加了混乱。本文旨在整合文献中不同类型的 DT 和不同的 DT 定义，以便于从其他补充术语（如“产品化身”、“数字线程”、“数字模型”和“数字阴影”）中轻松识别 DT。本文从 DT 的概念诞生之初就着眼于其预测的未来，以了解它可以为某些行业带来的价值。对于任何研究人员、企业或行业来说，在投资该技术之前，了解 DT 的特点和类型并权衡其利弊都是必不可少的。
事故预测的语义视频分析
摘要 - 飞行员和骑自行车的人是最脆弱的，但也是最不可预测的交通参与者。由于他们在高度自由度和方向突然变化的城市环境中移动的能力，他们的运动仍然具有挑战性。我们提出了一个驾驶员援助系统，以应对其中一些挑战。我们的系统由一个由各种自动编码器和长期短期内存网络制成的世界模型组成。世界模型从脆弱的流量参与者的角度获取视力和动作数据，并在提前一秒钟内生成其环境的视觉预测（图像）。我们系统的第二部分是一个基于变压器的描述系统，该系统采取了预测的感知，在这里，作为一个展示，如果汽车和易受伤害的交通参与者之间的碰撞似乎即将到来，则将其抽象为文本警告。我们的描述系统有助于将驾驶员的危险情况与上下文相关，并可以扩展到其他驾驶员援助系统，例如盲点检测。我们在使用CARLA的模拟中生成的数据集上评估了我们的系统。索引术语 - 自主驾驶，机器学习，视频描述，世界模型
具有挑战性的收藏 - 语义学者
美国国会图书馆在版编目数据名称：Boyle, Alison, 1977– 编辑。| Hagmann, Johannes- Geert，编辑。| 史密森学会学术出版社，出版商。标题：挑战性收藏：近来科学技术遗产研究方法 / 由 Alison Boyle 和 Johannes- Geert Hagmann 编辑。其他标题：近来科学技术遗产研究方法 | 文物系列；第 11 卷。说明：华盛顿特区：史密森学会学术出版社，2017 年。| 系列：文物：科学技术史研究；第 11 卷 | 包括参考书目和索引。标识符：LCCN 2017003406| ISBN 9781944466107（印刷版）| ISBN 9781944466121（在线）主题：LCSH：技术与文明。| 科学与文明。| 文化财产——保护。| 博物馆——收藏管理。| 博物馆展品——社会方面。| 科学博物馆。| 科学仪器和仪器——收藏家和收藏。分类：LCC CB478 .C4935 2017 | DDC 303.48/3—dc23 | SUDOC SI 1.2:SCI 2/5 LC 记录可在 https:// lccn .loc .gov / 2017003406 上找到
向飞行员发出通知的智能语义查询...
估计公共报告信息收集负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减少此负担的建议）发送至华盛顿总部服务处、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington, DC 20503。请勿将表格寄回上述地址。1. 报告日期（日-月-年） 7 月 6 日 2. 报告类型 最终版 3. 涵盖日期（从 - 到） 7 月 2 日 – 3 月 6 日
语义分割 - 易手式 - 合成 -
图像分割是计算机视觉中的一个基本问题，涉及将图像分为多个段或区域，以简化表示形式，并使其对分析更有意义。在对象识别，医学成像和自动驱动器之类的任务中至关重要，其中理解图像中不同对象的空间组织至关重要[3，4]。在图像分割的背景下经常引用的一项基础工作是Long等。的完全卷积网络（FCN）用于半分割[6]。本文通过对CNN进行适应Pixel的预测而无需任何完全连接的层，从而彻底改变了该领域，从而实现了端到端训练并了解任意大小的图像。这种方法为随后的分割方法中的许多后续发展奠定了基础。变压器模型的引入为处理图像分割任务带来了新的视角，该任务在传统上以卷积网络为主导。Xie等人的Seg-前论文。[7]集成了专门针对半分割需求量身定制的变压器体系结构。segformer在其层次变压器编码中脱颖而出，该编码器有效地处理多尺度特征，对于在准确的分割所需的可变分辨率下捕获详细上下文至关重要。
解开过去语义信息的记忆
人类的视觉系统能够处理连续的视觉信息流，但大脑在连续的视觉处理过程中如何编码和检索近期的视觉记忆仍不清楚。本研究探讨了在连续的视觉刺激下，工作记忆保留过去信息的能力。然后我们提出了一项新任务——记忆解开，旨在从 fMRI 信号中提取和解码过去的信息。为了解决过去记忆信息干扰的问题，我们设计了一种解开的对比学习方法，灵感来自前摄干扰现象。该方法将相邻 fMRI 信号之间的信息分离为当前和过去成分，并将它们解码为图像描述。实验结果表明，该方法有效地解开了 fMRI 信号中的信息。这项研究可以推进脑机接口并缓解 fMRI 中时间分辨率低的问题。1
gosemsim：Go-Terms语义相似性度量
gosemsim包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 buildgoMappap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3个簇。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4个硬币。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Genesim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Godata 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。4个硬币。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 Genesim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 Godata 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 Genesim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 Godata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2010级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 Gosim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9个信息方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 load_orgdb。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 mclustersim。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。10 mgenesim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 mgosim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 read.blast2go。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 read.gaf。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 TCSS_CUTOFF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14条款。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 wangmethod_internal。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16