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![法国的例子对英国的警告 [缩微胶片]](/simg/g:\will\search\icon\source\f\fa81ce547be3c5f70916cc47c117bc86082f2541.png)
立即存储并获取：您所需要的一切都是时空视频超级分辨率
现有的时空视频超分辨率（ST-VSR）无法实现高质量重建，因为它们无法完全探索时空相关性，尤其是远程组件。尽管ST-VSR的复发结构采用双向传播来从整个视频中汇总信息，从而通过一阶段来收集过去和未来之间的时间信息，这不可避免地会失去长期的关系。为了减轻限制，本文提出了一个直接的商店和提取网络，以促进远程相关性学习，在这种情况下，可以避开过去和未来的存储信息以帮助当前框架的表示。具体来说，提出的网络由两个模块组成：向后复发模块（BRM）和一个前复发模块（FRM）。前者首先对未来的推理进行倒退，同时为每个帧存储未来的超分辨率（SR）信息。之后，后者从过去到future到超级溶解所有帧，同时为每个帧存储过去的SR信息。由于FRM从BRM继承了SR信息，因此，立即存储和获取整个视频序列中的空间和时间信息，从而可以对ST-VSR进行大幅改进。在ST-VSR和Space Video Super-Losolution（S-VSR）上以及时间视频超分辨率（T-VSR）上的广泛例证证明了我们提出的方法比公共数据集对其他最新方法的有效性。
新的Sun Oak Springs互连和地役权获取（2019年4月4日发布的CX更新）
对于TAP安装，将删除现有的68英尺高的H帧结构和BPA拥有的33英尺高的断开开关结构。也将删除由北部Wasco人民公用事业区拥有的55英尺高的H框架结构。将安装三个新的H帧结构（分别为45-，65英尺和75英尺高），以及两个新的断开开关结构（33英尺高）将安装在已移除的H-frame和Disconnect Switch结构的北部150英尺范围内。爆破可用于打破新杆位置表面下方的基岩。新杆的开挖将是10英尺的深度，开关约5英尺。发掘的土壤将用于在新设定的杆子周围进行回填。两条伙伴线将连接到两个最高的H框架结构中的每个电线。
使用 MATLAB GUI 进行运动物体检测和跟踪...
摘要：移动物体检测和跟踪是安全应用之一，由于其在视频监控、交通监控和图像识别等领域的应用，引起了计算机视觉研究人员的极大兴趣。移动物体检测涉及在连续帧中识别物体，而物体跟踪用于监控相对于感兴趣区域的移动。在本研究中，使用 MATLAB 中的 Guide 创建了 GUI（图形用户界面），它提供软件应用程序的点击控制，无需学习语言或输入命令即可运行应用程序。在本文中，使用基于高斯混合模型的背景减法算法执行物体检测，该算法可以处理背景强度分布的较大变化，使用卡尔曼滤波器执行视频中的跟踪，该滤波器使用随时间观察到的一系列测量值，包含统计噪声和其他不准确性，并产生未知变量的估计值，这些估计值往往比仅基于单个测量值的估计值更精确，在物体周围绘制一个边界框以在物体在视频帧中移动时跟踪移动物体，每帧中物体的计数值显示在 MATLAB 命令窗口中。这里 MATLAB 与 Arduino 板（基于微控制器的板）连接，Arduino 板与 LED 连接，根据计数值 LED 的数量会发光。MATLAB 的计数值通过串行通信与 Arduino 板通信。关键词：移动物体检测、跟踪、引导、MATLAB、LED、Arduino、串行通信。
OPL L-29 喷气式飞机手册_v(9.09.20).indd
后座多功能显示屏 • 分辨率为 1920x1080，21 英寸对角线 • 触摸屏 • 高亮度 • 日光下可读 飞行加固 COTS 计算机 • 5 台 PC、1 台 Linux 计算机 • 提供便捷的客户软件集成和飞行测试 认知航空电子工具集 (CATS) • 用于同步计算、记录和显示人体生理状态、性能和飞机状态的软件工具 • 功能 • 软件工具包括基于生理状态的认知工作量 • ECG 监测 眼动仪 • 集成在 F-35 头盔中的双目眼动仪 • 安装在 F-35 头盔中的 Dikablis Professional 眼动仪 • 计算、记录和广播实时注视和眼球运动。高清音频和视频录像机 • 后座 MFD 帧缓冲器 • 头盔 HMD 帧缓冲器 • 飞行员面对摄像头视图 • 眼动仪计算机帧缓冲器 • 前座前视图 • 四通道音频记录和线性时间码 飞机在环 (AIL) 模拟器 • 两架 L-29 飞机都配备齐全，可用作机库中的 AIL 模拟器 • 模拟集成控制装置可实现完整的驾驶舱模拟 • F-35 HMD 头盔在模拟模式下完全可操作 • 可以在任何（虚拟）位置飞行 • 与 Coalescence 混合现实系统集成，实现完全沉浸式体验 • Prepar3d 模拟软件完全集成，可用于飞行和模拟 • CORE 模拟软件可进行 A/G 和 A/A 模拟
无线网络中 LDPC 解码的量子信念传播
我们提出了量子信念传播 (QBP)，一种基于量子退火 (QA) 的低密度奇偶校验 (LDPC) 错误控制码解码器设计，该解码器在 Wi-Fi、卫星通信、移动蜂窝系统和数据存储系统中得到了广泛应用。QBP 将 LDPC 解码简化为离散优化问题，然后将简化的设计嵌入到量子退火硬件中。QBP 的嵌入设计可以在具有 2,048 个量子比特的真实最先进的 QA 硬件上支持块长度高达 420 位的 LDPC 码。我们在真实的量子退火器硬件上评估性能，对各种参数设置进行敏感性分析。我们的设计在高斯噪声无线信道上在 SNR 9 dB 下实现了 20 µ s 内的 10 − 8 比特错误率和 50 µ s 内的 1,500 字节帧错误率 10 − 6。进一步的实验测量了在真实无线信道上的性能，需要 30 µ s 才能在 SNR 15-20 dB 下实现 1,500 字节 99.99% 的帧传输率。QBP 的性能优于基于 FPGA 的软信念传播 LDPC 解码器，在 SNR 低 2.5–3.5 dB 时达到 10 − 8 的误码率和 10 − 6 的帧错误率。就局限性而言，QBP 目前无法在当前的 QA 处理器上实现实用的协议大小（例如 Wi-Fi、WiMax）LDPC 码。我们在本工作中的进一步研究提出了未来成本、吞吐量和 QA 硬件趋势方面的考虑。