Shot

摘要： 近期,日特建设开发了一种自动砂浆喷涂设备“Shot Saver”。该设备包括:用于储存骨料的料斗,用于自动打开、运输和供应袋装水泥的装置,用于混合和泵送材料到施工部位的喷涂机,用于工厂整体管理的触摸屏式控制面板显示器等。整个设备由投入水泥或骨料的上窑、与水搅拌制造砂浆的下窑、分隔上下两窑的内盖构成。“Shot Saver”通过检测内盖的电阻(随着砂浆的减少而变化),并自动打开和关闭内盖,可以不间断地投入材料。

摘要： GuruShots我们与在线照片品牌GurnShots合作,举办了“极简主义”主题摄影比赛,由网友票选出了我们的获胜者!GurnShots被誉为当今世界领先的照片平台,它通过搭建线上交流平台,旨在向全球摄影爱好者提供作品向外曝光的机会。GuruShots的会员是新麵分,只有通过与其他摄影师相互竞争,并赢得挑战,才能提高他们在网站上的排名,最终发展成为GuruShots获胜者身份。

摘要： 三维点云的相关处理可以应用于机器人目标识别、裂纹检测等方面.几乎每一项实际应用都需要对点云进行特征提取,目前已经出现了许多种特征提取方法.为了研究对比各种点云特征提取方法的性能,基于PCL点云库,设计算法对三种常用的特征提取描述子的描述性、紧凑性、鲁棒性、时间效率等性能指标进行了评估,并给出了绘制精度召回率曲线的实现方法.实现了基于不同特征描述子的点云配准,并计算配准结果误差.通过综合性能评估和配准结果对比,分析了各种特征提取算法的应用场合以及局限性.

摘要： GuruShot被誉为当今世界领先的照片平台,它通过搭建线上交流平台,旨在向全球摄影爱好者提供作品向外曝光的机会。GuruShots的会员刚开始是新手身份,只有通过与其他摄影师相互竞争,从而臝得挑战,才能提高他们在网站上的排名,最终发展到GiiruShots获胜者身份。

摘要： 芬欧汇川出售旗下Shotton新闻纸厂10月1日,芬欧汇川将其旗下已关闭的位于英国北威尔士的Shotton新闻纸厂出售给了土耳其Eren Paper公司,该厂新闻纸产能26万t/a,Eren Paper计划将其改造为纸板厂。国际纸业将其全球印刷纸业务拆分10月1日,国际纸业公司宣布完成其全球印刷纸业务的拆分,目前以独立的上市公司Sylvamo进行运营,公司总部设在美国田纳西州Memphis市,国际纸业继续持有Sylvamo普通股中19.9%的流通股。

摘要： uruShots是目前非常热门的摄影赛事网站,它通过搭建线上交流平台,旨在向全球摄影爱好者提供展不自己作品的机会。会员刚开始是新手身份,只有通过与其他摄影师相互竞争臝得挑战,才能提高他们在网站上的排名,最终成为GuruShots的影像专家。

摘要： GuruShots通过搭建线上交流平台,旨在向全球摄影爰好者提供作品向外曝光的机会。刚开始注册,你可能只是GuruShots的新手身份。只有通过与其他摄影师相互竞争,赢得挑战,才能提高自己在网站上的排名,最终获得Gurushots最佳摄影师的身份。

摘要： GuruShots是当今世界领先的照片品牌,它通过搭建线上交流平台,让其他人有机会看到摄影师拍摄的作品。最开始你只是新手身份,只有通过与其他摄影师相互竞争,臝得挑战,才能提高在网站上的排名,最终获得令人羡慕的GuruShots获胜者身份。挑战者甶GuruShots获胜者和GuruShots的注册会员投票选出。

摘要： GuruShots是当今世界领先的照片平台,它通过搭建线上交流平台,旨在向全球摄影爱好者提供作品向外曝光的机会。平台具体晋级规则如下。GuruShots的会员刚开始是新手身份,只有通过与其他摄影师相互竞争赢得挑战,才能提高他们在网站上的排名,最终获得令人羡慕的GuruShots最佳摄影师身份。

摘要： GuruShots是当今世界领先的照片平台,它通过搭建线上交流平台,旨在向全球摄影爰好者提供作品向外曝光的机会。平台具体晋级规则如下:GuruShots的会员刚开始是新手身份,只有通过与其他摄影师相互竞争臝得挑战,才能提高他们在网站上的排名,最终获得令人羡慕的GuruShots最佳摄影师身份。

摘要： 本发明涉及基于SHOT和ICP算法的无序抓取中的三维姿态估计方法，该方法用于无序抓取过程中的物体位姿估计，以SHOT粗匹配方法为ICP精配准提供良好的初始位置，SHOT算法中M矩阵的构建，特征值分解，进而构建局部参考系；计算对应参考系下的拓扑特征，并将结果保存在直方图中，再对模型和场景点云对应的特征提取结果进行霍夫变换，剔除错误点对，解算得到最终的粗配准姿态估计结果；ICP算法最近点的寻找，协方差矩阵的构建以及使目标函数最小化的旋转矩阵和平移向量的求解，解决了传统ICP应用于由于工件反光，采集到存在孔洞的点云时，配准精度下降的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于SIFT‑SHOT特征的多固态激光雷达外参标定方法，先选择两个固态激光器各一帧点云，分别设为源点云和目标点云，然后对两帧点云采用体素下采样进行预处理，体素下采样可以大规模减少点云数据量，大规模减少点云关键点提取数据，从而减少特征描述和后续的过程的时间消耗；将完成预处理的两帧点云，使用SIFT算法提取SIFT关键点，将两帧点云的SIFT关键点使用SHOT特征描述子进行特征描述，并计算对应点对；然后通过采样一致性算法完成两帧点云的初始位姿配准；最后将获得的初始位姿配准图像采用ICP算法进行精确位姿变换配准，从而获得更好的外参标定效果。因此可在固态激光雷达初始位姿未知的情况下，就能精确的实现固态激光雷达的外参标定。

摘要： 本发明提供一种基于注意力机制的one‑shot图像分割方法。在单个特征和简单的双分支融合不足以使查询分支从支持分支中提取有用信息的情况下。本发明为了支持分支关注于两个分支共性的区域，以便准确地引导查询分支分割图像，将多级上下文特征和注意模块引入到one‑shot图像分割中找到更准确有效的指导方法。本发明能更好地利用现有的知识迅速对新类图像进行分割，利用多级指导和注意力机制来强化学习两个分支的共性，进而准确地指导未知图像的分割。

摘要： 本发明公开了一种基于循环一致相关性的one‑shot脑图像分割方法，其包括以下步骤：S1、获取脑解剖结构图像并进行分类，得到未标注影像y及图集x，图集x带有标注xs；S2、构建LT‑NET网络模型，LT‑NET网络模型包括生成器GF、生成器GB及两个判别器D；S3、将图集x与未标注影像y输入生成器GF，得到前向映射ΔpF；S4、将前向映射ΔpF分别应用在图集x及标注xs，配合监督损失，得到重建影像及标注S5、将重建影像及图集x输入生成器GB，得到后向映射ΔpB；S6、将后向映射ΔpB分别应用在重建影像及标注配合监督损失，得到重建影像及标注本发明采用构建LT‑NET网络模型，配合监督损失有效提高图像分割的效率，提高了单向相关性学习性能。

摘要： 本发明公开了一种基于双向相关性的one‑shot脑图像分割方法，其包括以下步骤：构建图像变换模型，图像变换模型包括生成器GF、生成器GB及两个判别器D，将图集x及未标注影像y输入生成器GF分流处理，得到前向映射ΔpF，通过判别器D区分开重建影像与未标注影像y，得到重建影像将重建影像及图集x输入生成器GB，得到后向映射ΔpB，通过判别器D区分开重建影像与图集x，得到重建影像通过生成器GF、判别器D及生成器GB相互约束，得到最终的前向映射ΔpF并通过warp操作得到有标注重建影像本发明通过图像变换模型同时学习图集x到未标注影像y的前向映射以及未标注影像y到图集x的后向映射，通过后向映射约束前向映射，提高了前向映射的准确度。

摘要： 本申请涉及一种基于One‑shot学习的网络安全知识抽取方法和装置。所述方法包括：从互联网中获取目标文本，以及得到分段集合，对分段集合中的段落进行位置编码，采用注意力机制，计算分段集合中每一段落的注意力权重；将每一段落输入预先训练的领域分类模型，得到段落的领域标签；采用攻击指示器提取的方式，提取威胁类型集合和威胁类型的触发词集合；根据领域标签、威胁类型集合以及触发词集合，确定段落的域标记；根据域标记，在知识库中提取候选安全知识集合；根据候选安全知识集合和注意力权重，采用One‑shot学习的方式，得到目标文本的网络安全知识。本方法能够提取安全知识的可靠性。

摘要： 一种基于zero‑shot无监督实体关系抽取方法属于计算机领域，通过提取文本数据中的三元组特征和领域知识图谱中的实体关系类型特征，并计算它们之间的相似度来判断实体关系类别，从而减少传统实体关系抽取方法对人工标注的依赖，并提高实体关系抽取的准确率。方法包括：数据预处理、特征提取、训练关系抽取网络模型和实体关系分类器。本方法将采用善于捕捉句子信息的卷积神经网络模型来分别提取三元组和关系类型特征，最后使用softmax预测实体关系类型标签。在模型构建过程中，可以利用稀疏标记的语料库作为训练集，在测试过程中也可以利用与训练过程中相同的参数来预测未标注三元组的类型。

摘要： 本发明提供了一种基于one‑shot机制的仪表检测方法。首先，利用尺寸变换和透视变换对采集的仪表图像数据集进行增强处理；然后，构建基于one‑shot机制的仪表检测网络模型，包括一个基于ResNet‑18的特征提取孪生网络模块、RPN模块、ROIAlign池化层和基于Grid Head交换特征融合网络模块；接着，利用增强后的图像数据集对网络模型进行训练，得到训练好的网络；最后，利用训练好的网络对待检测仪表图像进行处理，得到最终的检测结果。本发明具有检测任意四边形仪表表盘位置的能力，且具有较高的仪表检测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于前向相关性的one‑shot脑图像分割方法，其包括以下步骤：S1、获取有标注图像和未标注图像y；S2、将有标注图像进行预处理并划分为图集x；S3、构建SiamENet模型，图集x及未标注图像y输入孪生编码器模块得到相关特征图；S4、双注意模块接收孪生编码器模块的相关特征图，融合图集x和未标注图像y的特征，得到融合特征；S5、将融合特征输送给解码器模块，解码器模块将相关特征图和融合特征进行融合，得到前向映射Δp；S6、图集x和前向映射Δp分别通过warp操作，得到重建图像和有标注重建图像本发明通过计算机视觉学习，进行映射建模，在现有的有标注图像基础上，学习图像的分割标签，提高了效率。

摘要： 本发明公开了一种基于循环一致相关性的one‑shot脑图像分割方法，其包括以下步骤：S1、获取脑解剖结构图像并进行分类，得到未标注影像y及图集x，图集x带有标注xs；S2、构建LT‑NET网络模型，LT‑NET网络模型包括生成器GF、生成器GB及两个判别器D；S3、将图集x与未标注影像y输入生成器GF，得到前向映射ΔpF；S4、将前向映射ΔpF分别应用在图集x及标注xs，配合监督损失，得到重建影像及标注S5、将重建影像及图集x输入生成器GB，得到后向映射ΔpB；S6、将后向映射ΔpB分别应用在重建影像及标注配合监督损失，得到重建影像及标注本发明采用构建LT‑NET网络模型，配合监督损失有效提高图像分割的效率，提高了单向相关性学习性能。