Kümes Hayvanları

Genetik programlama, özellikle seri üretim süreçleri ve ekipman çeşitliliğinin nihai ürün özelliklerini, kalitesini ve fiyatını güçlü bir şekilde etkilediği çelik üretim endüstrisinde tahmin ve tahmin için uygun güçlü, sağlam ve çok yönlü bir araçtır. Makale, doğrudan ekonomik etkilerin kolayca kurulabileceği gerçek pratik uygulamalar da dahil olmak üzere, çelik imalat endüstrisinde genetik programlamanın geniş bir uygulama girişimlerini gözden geçirmektedir. Makale ayrıca geri kalan zorluklar da sunuyor.

Dışbükey Gövde Kovalama probleminde, bir başlangıç ​​noktası \ (\ mathbb {R} ^ d \) içinde v_0 \ ve çevrimiçi bir n dışbükey cisim dizisi \ (F_1, \ ldots, F_n \) verilir. \ (F_t \) aldığımızda, \ (F_t \) içine taşınmamız gerekir. Hedefimiz, kat edilen toplam mesafeyi en aza indirmektir. Bu temel çevrimiçi problem ilk olarak Friedman ve Linial (DCG 1993) tarafından incelenmiştir. Rekabetçi oran üzerinde bir \ (\ varOmega (\ sqrt {d}) \) alt sınırı olduğunu kanıtladılar ve sadece d'ye bağlı olarak rekabetçi bir oranın mümkün olduğunu tahmin ettiler. Bununla birlikte, soruna büyük ilgi duymasına rağmen, varsayım tamamen açıktır. Dışbükey gövdelerin iç içe yerleştirildiği ayarı dikkate alırız: \ (F_1 \ supset \ cdots \ supset F_n \). Yuvalanmış ayar, Buchbinder ve Naor'un (ESA 2005) çevrimiçi LP çerçevesinin keyfi doğrusal kısıtlamalara genişletilmesi ile yakından ilgilidir. Dahası, bu ortam genel ortamın zorluklarının çoğunu korur ve Friedman ve Linial’in varsayımlarının çözümünde

Dikkat çekici ilerlemeye rağmen, nesneler genellikle önemli görünüm değişiklikleri, hızlı hareket ve ciddi tıkanıklıktan muzdarip olduğundan görsel nesne izleme hala zor bir görevdir. Bu yazıda, sağlam görsel izleme için bir tıkanma önleme korelasyonu filtre tabanlı izleme yöntemi (AO-CF) öneriyoruz. İlk olarak sürekli yanıt değerlerine dayalı bir oklüzyon kriteri öneriyoruz. Kriterlere dayanarak, nesnelerin tıkanıklığını uyarlamalı olarak tanımlamak için nesneler dört kategoriye ayrılır. Ardından, teklifleri tespit etmek için yeni bir tespit koşulu öneriyoruz. Tıkanma kriteri tetiklendiğinde, yeniden algılama mekanizması yürütülür ve izleyiciye durması komutu verilir ve ardından yeniden algılayıcı izleyiciyi yeniden başlatmak için en güvenilir teklifi seçer. Deneysel sonuçlar, yöntemimizin, yaygın olarak kullanılan nesne izleme karşılaştırma veri kümesinde hem hassaslık oranı hem de başarı oranı açısından diğer son teknoloji ürünü izleyicilere göre daha iyi performans gösterdiğini gös

Döşeme durumu bilgileri, kaldırım yönetim sistemlerinde önemli bir bileşendir. Yol bozulmalarının özellikle çatlakların hassas şekilde çıkarılması yüzey güvenliği için kritik bir görevdir. Emek yoğun ve maliyetli olan manuel anketler, çeşitli araştırmacıları otomatik kaplama sıkıntısı derecelerine ulaşmak için görüntü işleme kullanımını araştırmaya teşvik etmiştir. İnce yapıların çıkarılması bağlamında, bu yazıda, bir araca farklı şekilde monte edilmiş birkaç sistemi kullanarak gerçek koşullar altında yol çatlak tespiti için yeni bir yaklaşım sunuyoruz. Çatlakların hem fotometrik hem de geometrik özelliklerine dayanan böyle otomatik ve etkili bir yaklaşımdır. Görüntü yakalamanın kötü koşullarından kaçınmak için bir kenar algılama tekniğine ve yüksek konsantrasyonda çatlama piksellerinin varlığını doğrulamak için bir inceleme algoritmasına dayanarak, bu yaklaşım ilk adımda büyük bir çatlamaya ait olma olasılığı yüksek olan piksellerin seçilmesine izin verir. Aslında, bu yaklaşımın özgün

Bu makale, tavana monte edilmiş balıkgözü kamerasını kullanarak insan pozisyonunu ve kafa yönünü izlemek için bir sistem önermektedir. Bunun tavana monte balıkgözü kamerasından kafa yönünü tahmin eden ilk sistem olduğuna inanılıyor. Yönelimli gradyan tanımlayıcısının balıkgözü histogramları, perspektif kamerada insan tespiti için yaygın olarak kullanılan yönlendirilmiş gradyan tanımlayıcısının histogramlarının yerine geliştirilmiştir. İnsan vücudu ve kafa önerilen tanımlayıcı tarafından tespit edilir ve yön tahmini için kafa alanını çıkarmak üzere izlenir. Rasgele eğrelti otları kullanılarak yön tahmini, hareket yönü tarafından yönlendirilen önerilen tanımlayıcı kullanılarak balıkgözü görüntülerle çalışacak şekilde uyarlanmıştır. Kullanılabilir veri kümesi ve zemin gerçekliğine sahip yeni veri kümesi üzerinde yapılan deneylerle, yön, kafa boyutunun yarısı kafa boyutunun yarısı ile \ (40 ^ {\ circ} \) altında ortalama hata ile tahmin edilebilir.

Bu yazıda, açık bir eylem tanıma sorununa değiniyoruz. Kapalı küme eylem tanıma, test örneklerini model eğitimi için kullanılan eylem sınıflarına göre sınıflandırırken, açık küme eylem tanıma sorunu daha zordur, çünkü eğitimli modelin görünmeyen eylemleri tanıması olasılığı vardır eğitim seti. Bu sorunu çözmek için, hem eğitim veri kümesindeki hem de sette yer almayan eylemleri tanımlayıp sınıflandırabilen bir eylem eşleştirme ağı (AMN) öneriyoruz. AMN, verilen video kliplerden uzamsal-zamansal temsiller çıkarır ve verilen örnekleri kullanarak bir eylem sözlüğü oluşturur. Daha sonra AMN, bir eylemi Öklid mesafesine göre benzerliği hesaplayarak sınıflandırır veya gerekirse sözlükte yeni bir eylem sınıfı oluşturur. UCF101 veri kümesi ve büyük bir insan hareketi veri kümesi (diğer bir deyişle, HMDB veri kümesi) üzerindeki deneysel sonuçlar, AMN'nin açık küme eylem tanıma problemlerine yönelik son teknoloji yaklaşımlar üzerindeki faydalarını göstermektedir.

Hiperspektral görüntüleme, zengin uzaysal-spektral bilgi ile bilinir. Spektral bantlar, malzemeleri analiz etmek için önemli olan madde spektrumlarını ayırt etme yeteneği sağlar. Ancak, hiperspektral görüntülerin yüksek boyutlu veri hacmi veri depolama için sorunludur. Bu yazıda, 3B dalgacık katsayılarının gerilemesine dayanan kayıplı bir hiperspektral görüntü sıkıştırma sistemi sunuyoruz. 3D dalgacık dönüşümü hiperspektral görüntüleri (HSI) seyrek olarak temsil etmek için uygulanır. Daha sonra dalgacık ayrıntılarına bir destek vektör makinesi regresyonu uygulanır ve dalgacık dokusu özelliklerini temsil eden vektör destekleri ve ağırlıkları sağlar. Regresyondan sonra mümkün olan en iyi toplam hız-bozulma performansını elde etmek için, çalışma uzunluğu kodlamasına ve aritmetik kodlamaya dayalı entropi kodlaması kullanılır. Görüntünün uzamsal ilgili bilgisini korumak için, en düşük alt-bant dalgacık katsayıları ayrıca diferansiyel darbe kodu modülasyonu ile kayıpsız bir kodlama ile kodla

Göze çarpan nesne tespiti, derin kıvrımsal sinir ağları (CNN'ler) tarafından öğrenilen güçlü özellikler nedeniyle son zamanlarda daha fazla ilgi gördü ve önemli ilerleme kaydetti. Bu çalışmada, farklı mekansal ölçeklerde iki tamamlayıcı alt ağa sahip olan göze çarpan nesne tespiti için çok ölçekli bir yinelemeli CNN öneriyoruz. Her alt ağ için, CNN yapılarını, CNN'nin erken aşamalarının çıkıntı haritasının kaba bir tahminini verdiği ve geri kalan hataların çıkıntı haritasını düzeltmek için yavaş yavaş öğrenildiği tekrarlamalı bir öğrenme süreci ile artırıyoruz. İki alt ağın tahminlerini birleştirerek, eğitim hatası önemli ölçüde azaltılabilir ve tahmini çıkıntı haritası daha doğru hale gelir. Çoğunlukla süper piksel segmentasyonlarına dayanan bazı önceki CNN tabanlı yöntemlerin aksine, önerilen model tamamen CNN'dir ve dolayısıyla göze çarpma haritasını çok daha verimli bir şekilde tahmin edebilir. Standart karşılaştırmalar üzerinde yapılan kapsamlı deneyler, yöntemimizin h

Göze çarpan nesne tespiti zorlu bir iştir ve literatürde aynı yöntem için çeşitli yöntemler önerilmiştir. Sorun, yöntemlerin çoğunun belirli bir görüntü kümesinde iyi performans göstermesi, ancak çeşitli farklı görüntü kümelerine maruz kaldığında başarısız olmalarıdır. Burada, dijital görüntülerde göze çarpan nesneleri çeşitli görüntülerde sağlam bir şekilde tespit etmek için çıkıntılı torbalama adı verilen yeni bir çerçeve önererek bu sorunu ele alıyoruz. Önerilen çerçeve, bir görüntünün üç aşamada çıkma haritasını oluşturur: (i) Mevcut çıkma algılama modellerinin seçimi ve ilk çıkma haritalarının oluşturulması (ii) Uyarlanabilir eşikleme ve çoğunluk oyu kullanılarak ilk çıkıntı haritalarından entegre ikili haritanın oluşturulması ( iii) Entegre ikili harita ve başlangıçtaki çıkıntı haritaları kullanılarak nihai çıkıntı haritasının, önerilen entegrasyon mantığını uygulayarak hesaplanması. Kamuya açık altı veri kümesi üzerinde kapsamlı deneyler. Önerilen yöntemin etkinliğini belirlemek

Loder (Yükleyici): Bu makine tipi yükleme işlerinde kullanılır. Loder, bir traktör ve önde yüklemeyi elde eden kepçe kısmından oluşur. Kepçe kısmı hidrolik sistemlerle hareket ettirilir. ANKARA KEPÇE DURAĞI - KİRALIK KEPÇE     ANKARA KİRALIK KEPÇE Bekoloder (Kazıcı-Yükleyici): Bekoloderin loderden farkı, hem de kazıcı özelliğinin olmasıdır. Hem kazıcı hem yükleyicidir. Bir traktör, önde yüklemeyi elde eden kepçe, arkada kazıcı  kısmından doğar. Kepçe ve kazıcı kısmı hidrolik sistemlerle hareket ettirilir. Yerkazar: Alt kısım paletli, lastik tekerlekli yada kamyon şasilidir. Üst kısımda tahrik motoru ve kumanda tertibatı bulunur. Makinanın ön kısmında ise kazmayı elde eden mekanizma mevcuttur. Kepçeli,  düz kepçeli, ters kepçeli, çeneli, draglin kovalı şeklinde çeşitleri vardır. Paletli yada lastik tekerleklidir. Paletli çeşitleri lastikliye nazaran daha kuvvetlidir. Lastik tekerlekli ekskavatörler ise daha hareketlidir. öteki türlerde olduğu şeklinde, kazıcı levhanın alt kısmında