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World File Search System跟踪目标
2024 BC 温室气体排放量化最佳实践方法
所有 BC 省 LG 和 MTN 均符合 LGCAP 资格。人口超过 10,000 人的 LG 需要额外报告，以测量和报告 2024 日历年的传统服务排放清单（报告于 2025 年完成）。鼓励规模较小的 LG 和 MTN 自愿报告其传统服务清单。如果 LG 和 MTN 报告包括其承包服务的排放，则 LG 和 MTN 可以使用 LGCAP 方法进行报告，也可以选择既定的报告协议（例如 CDP 7 ）来满足此要求。重要的是，LG 应长期使用一致的方法，以满足《绿色社区法规修正案》规定的跟踪目标进展的要求。
实施计划 - 实施实践指南
实施计划是实施团队用来跟踪目标、策略、适当的进度基准和反思实施进度的工具。与通常由领导层或高层管理人员推动且不会随着实施过程而发展的项目管理计划不同，由实施团队支持的实施计划提倡使用多种视角和分布式领导，这增加了策略与实施目标相匹配的可能性。制定实施计划可以帮助团队确定实现每个实施目标的适当策略，建立实施策略的可行时间表，并确定明确的角色和职责。无论您是开发新的东西、扩展已建立的计划或实践，还是支持包含多个计划和实践的计划，成功的实施都需要细心和关注。周到的实施规划是实现计划或计划预期结果的关键。
使用多目标对多静态声纳浮标场进行调度
声纳浮标场由发射器和接收器网络组成，通常用于查找和跟踪水下目标。对于给定的环境和声纳浮标场布局，这种场的性能取决于调度，即决定哪个源应该传输，以及在任何给定时间应该从可用波形库中传输哪个源。在本文中，我们提出了一种基于多目标优化的新型调度框架。具体来说，我们将声纳浮标场的两个任务（跟踪和搜索）作为独立的、相互竞争的目标函数。使用此框架，我们提出了一种基于帕累托最优的调度特征。该特征描述了搜索跟踪目标之间的权衡，并在真实的多静态声纳浮标模拟中得到了证明。
![arxiv：2407.08394v2 [CS.CV] 16 Jul 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\2\25b0902d298b2279e76074e43d30286f1a2affb3.webp)
arxiv：2407.08394v2 [CS.CV] 16 Jul 2024
摘要。我们介绍了Diff-Tracker，这是一种利用预先训练的文本到图像扩散模型的无监督视觉跟踪任务的新方法。我们的主要思想是利用预先训练的扩散模型中封装的丰富知识，例如对图像语义和结构信息的不明显，以解决无监督的视觉跟踪。为此，我们设计了一个初始提示学习者，以使扩散模型通过学习代表目标的提示来识别跟踪目标。此外，为了促进提示对目标动作的提示，我们提出了一个在线提示更新程序。在五个基准数据集上进行的大量实验证明了我们提出的方法的有效性，这也可以实现最先进的性能。
用于车辆跟踪的分布式磁传感器系统 - HEU
摘要 — 提出了一种基于分布式磁传感器磁异常检测的新型车辆定位与跟踪方法。首先，利用总磁场，本文提出了一种不受旋转振动影响的总场匹配 (TFM) 方法来执行目标定位。我们不直接反转非线性磁偶极子方程，而是使用 TFM 方法来找到次优目标位置，然后应用线性卡尔曼滤波器跟踪目标。因为目标动力学与定位方程之间是线性关系。通过模拟进行案例研究，得出估计轨迹 (d, ϕ) = (70.8 m, 44.9°)，该轨迹与实际轨迹 (d, ϕ) = (70.5 m, 45°) 非常吻合。对于车辆跟踪，户外实验结果显示基于四种不同的传感器网络配置的估计精度较高。
教师目标设定和专业发展（...
教师将参与 GSPD 计划中概述的有针对性的专业发展，并定期评估专业发展计划和目标的实现情况，从而对教师和学生个人的表现产生持久影响。理想情况下，这包括与评估员的反思会议或通过其他专业论坛，如教职员工会议、部门/年级会议、同伴辅导等。教师将保留数据/证据，以跟踪目标实现情况和参与批准计划中详述的专业发展活动的情况。（TAC，第 150.1003 章）。虽然收集数据和证据以支持目标实现和专业发展的方法是由当地决定的，但收集和保留证据是 T-TESS 流程的一个重要方面。选项可能包括作品集、电子档案、内容管理系统等。
人类和机器视觉中的多目标跟踪
在日常活动中，人类能够随时跟踪多个物体——例如，我们可以在驾驶汽车的同时监视障碍物、行人和其他车辆。过去的一些研究已经调查了人类如何同时跟踪目标以及他们使用的基本行为和神经机制。与此同时，计算机视觉研究人员提出了不同的算法来自动跟踪多个目标。这些算法可用于视频监控、团队运动分析、视频分析、视频摘要和人机交互。尽管人工智能中存在几种有效的受生物启发的算法，但是计算机视觉算法很少模仿人类的多目标跟踪 (MTT) 能力。在本文中，我们回顾了神经科学中的 MTT 研究和计算机视觉中受生物启发的 MTT 方法，并讨论了它们如何相互补充。
2025 CCU/COE国际实习计划
人工智能（AI）技术（Vision Transformer，Chatgpt，LLM），6G网络和量子计算是将世界带入更好的智力和充分自动化时代的领导力量。但是，这种技术的快速发展引起了人们的担忧，即它们可以用来损害人类生命，破坏关键基础设施并进一步侵犯用户隐私。例如，即使没有物理入侵，也可以利用AI功率来扫描关键控制系统（SCADA，ITS）的漏洞或在受限访问构建中跟踪目标用户。同样，攻击者可以针对基于AI的高级驾驶员辅助系统（ADA）发动对抗性攻击，并迫使连接的车辆充当击中平民的意外武器。早期发现安全攻击和安全AI模型是许多当前研究工作的主要目标。简而言之，该项目鼓励对以下主题感兴趣的人才：