我们引入了Elevit,这是一种新颖的视觉变压器,可用于图像处理任务。与可持续计算的趋势保持一致,高架可以解决对轻质和快速模型的需求,而不必通过主要使用元素智能产品而不是传统的矩阵乘法来重新定义多头注意机制,而不是损害多头注意机制。这种修改保留了敏捷功能,同时在卷积投影框架内启用多个多头大小块,从而导致具有较少参数和提高训练和推理效率的模型,尤其是对于模仿者复杂的数据集。针对最先进的视觉变形金刚的基准测试在低数据制度数据集(如CIFAR-10,CIFAR-100和TINY-IMAGENET-200)上展示了竞争性能。
摘要 - 今天,有害生物侵扰导致全世界的农业生产力大大降低。为了控制害虫,由于难以在早期阶段手动检测害虫,农民经常施加过多的农药。他们过度使用农药已导致环境污染和健康风险。为了应对这些挑战,已经开发出许多新型系统来尽早识别害虫,从而使农民受到检测到害虫的确切位置的警报。但是,这些系统受到缺乏实时检测功能,有限的移动集成,仅检测少数有害生物类别的能力以及缺乏基于Web的监视系统的能力来限制。本文介绍了一个害虫检测系统,该系统利用了轻巧的Yolo深度学习框架,并与基于Web的监视平台集成在一起。研究并优化了包括Yolov8n,Yolov9T和Yolov10-N在内的Yolo对象检测体系结构,以在智能手机上检测有害生物。使用包含29个害虫类的公开数据集对模型进行了培训和验证。其中,Yolov9t以map@0.5的价值为89.8%,精度为87.4%,召回84.4%,推理时间为250.6ms。基于Web的监视系统可以通过为农民提供即时更新和可行的见解,以实现动态实时监控,以实现有效且可持续的害虫管理。从那里,农民可以立即采取必要的行动来减轻害虫损害,减少农药过度使用并促进可持续的农业实践。
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。
摘要:城市电动汽车市场的持续增长和电子行业的快速发展创造了积极的前景,以促进自主机器人解决方案的发展,以覆盖关键生产部门。农业可以看作是这样的,因为它的数字化转型是保护环境的必要条件,并应解决自然资源的退化和增加地球人口的营养需求。许多研究着重于农业车辆的潜力,以提高智力的运作。同时,对这些车辆的活动足迹的研究可以成为监督,检测故障,扩展,建模或优化相关操作的基础。在这方面,这项工作采用了原型轻巧的自动驾驶电动货车,概述了一种简单且具有成本效益的机制,用于详细的机器人的功耗日志。此过程是在良好的粒度上进行的,可以详细的跟踪。该研究还讨论了在各种典型的农业场景方案中机器人的能量性能。此外,已经进行了比较分析,以评估两种不同类型的电池的性能,以在所有操作场景中为机器人供电。即使是非专家用户也可以进行现场操作实验,同时为收集数据的潜在使用提供了方向。鉴于电动机器人车的尺寸和消耗之间的线性关系,原型农业货物机器人的能量性能可以作为该地区各种研究的基础。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
1 Chitkara大学工程技术学院,Chitkara University,Rajpura,140417,印度旁遮普邦; chetna1003cse.phd21@chitkara.edu.in(C.G. ); vikas.khullar@gmail.com(v.k。) 2哈里亚纳邦中央大学工程与技术学院计算机科学与工程系,印度哈里亚纳邦Mahendergarh 123031; sushil.kumar@cuh.ac.in 3印度哈里亚纳邦库鲁克什特拉大学库鲁克什特拉大学工程与技术学院电子和通信工程系kirtisainiuiet@kuk.ac.ac.in 4计算机科学系,Yamunanagar,Yamunanagar的jyotiba Phule政府学院135133,印度哈里亚纳邦; baniwalritu@gmail.com 5计算机应用系,Chottu Ram工程技术学院爵士,Ch。 Charan Singh University,Meerut 250001,印度北方邦; rastogi.rashi4@gmail.com *通信:er.nitin29@ieee.org1 Chitkara大学工程技术学院,Chitkara University,Rajpura,140417,印度旁遮普邦; chetna1003cse.phd21@chitkara.edu.in(C.G.); vikas.khullar@gmail.com(v.k。)2哈里亚纳邦中央大学工程与技术学院计算机科学与工程系,印度哈里亚纳邦Mahendergarh 123031; sushil.kumar@cuh.ac.in 3印度哈里亚纳邦库鲁克什特拉大学库鲁克什特拉大学工程与技术学院电子和通信工程系kirtisainiuiet@kuk.ac.ac.in 4计算机科学系,Yamunanagar,Yamunanagar的jyotiba Phule政府学院135133,印度哈里亚纳邦; baniwalritu@gmail.com 5计算机应用系,Chottu Ram工程技术学院爵士,Ch。Charan Singh University,Meerut 250001,印度北方邦; rastogi.rashi4@gmail.com *通信:er.nitin29@ieee.orgCharan Singh University,Meerut 250001,印度北方邦; rastogi.rashi4@gmail.com *通信:er.nitin29@ieee.org
好处:•LSMS解决了机器人系统(TX04),ISRU(TX06),勘探(TX07)以及材料和结构(TX12)的关键技术领域,以及自主促进的协作机会。•商业月球有效载荷服务(CLP)集成为商业化,成本分担和每单位成本降低提供了快速的途径。•经过飞行证明后,便宜地复制设备。
2023年,美国国家标准技术研究所(NIST)宣布了Dobraunig,Eichlseder,Mendel和Schläffer设计的Ascon算法家族,为资源约束设备提供有效的密码解决方案。这个决定来自严格的多轮轻巧的加密标准化过程。该标准介绍了一个新的基于ASCON的对称键加密原始家族,旨在提供经过验证的加密,并具有相关数据(AEAD),哈希和可扩展输出功能(XOF)功能,即Ascon-Aead-Aead128,Ascon-Hash256,Ascon-Hash256,Ascon-Xof128,Ascon-Xof128,和Ascon-cxof128。ASCON家族的特征是基于轻质置换的原始词,并提供了可靠的安全性,效率和灵活性,使其非常适合资源受限的环境,例如物联网(IoT)设备,嵌入式系统和低功率传感器。当高级加密标准(AES)可能无法最佳性能时,将开发家庭提供可行的替代方案。该标准草案概述了Ascon-Aead128,Ascon-Hash256,Ascon-XOF128和Ascon-CXOF128的技术规格,并提供其安全属性。
我想对我令人难以置信的论文主管Zubair博士表示最深切的感谢。Fadlullah和Quazi Abidur Rahman博士在我的硕士旅程中提供了巨大的支持和指导。我真的很感激他们给了我机会在他们的监督下做论文。他们的智慧和善良的建议帮助我学习了有关计算机科学研究的许多宝贵的经验教训,并在硕士的教育中获得了令人愉快的经验。我还要感谢爱达荷州立大学电气和计算机工程系的Mostafa Fouda博士的洞察力和指导,这帮助我扩大了我在领域的研究知识。我对家人的爱,鼓励,祈祷和牺牲表示最大的感谢,以帮助我为改善未来做准备。他们一直在激励我继续前进,并启发我成长为一个个人。最后,我要感谢我在莱克黑德大学(Lakehead University)的好朋友和同事,他们在整个旅程中都为我提供了道德支持,并不时借给他们的帮助。
用于数据传输加密的加密算法提供了机密性,需要相当大的计算能力,并且在具有有限的计算能力的嵌入式系统中不常用,例如可编程逻辑控制器(PLC)。PLC是工业自动化中自动化和控制的核心组成部分。数十年来,PLC优先考虑速度而不是安全性; PLC中的程序执行必须尽可能高效。加密算法使用种子,初始化矢量,用加密量键加密数据以加强加密。伪随机数发生器(PRNG)可以用作初始化向量。本文提出了Xorasm PRNG算法,该算法是基于Xorshift的轻量级算法,并带有系统时钟的修改种子。应用的方法可以生成和可视化PRNG,测试随机性并在紧凑型PLC上实现PRNG。Xorasm进行统计评估。这项研究的发现是,p值表明Xorasm在统计学上是统计学和明显的随机性,并且有证据表明,Xorasm生成的数据分布实际上是在99.95%的置信度下随机的,适用于嵌入式系统中的实施,作为轻量级的PRNG。