i77700 のパフォーマンスは win11 を実行するのに完全に十分ですが、ユーザーは i77700 を win11 にアップグレードできないことがわかります。これは主に Microsoft によって課された制限が原因であるため、この制限をスキップする限りインストールできます。 i77700 は win11 にアップグレードできません: 1. Microsoft が CPU バージョンを制限しているためです。 2. win11 に直接アップグレードできるのは、Intel の第 8 世代以降のバージョンのみです 3. i77700 は第 7 世代として、win11 のアップグレードのニーズを満たすことができません。 4. ただし、i77700はパフォーマンス的にはwin11を快適に使用するのに完全に可能です。 5. したがって、このサイトの win11 直接インストール システムを使用できます。 6. ダウンロードが完了したら、ファイルを右クリックして「ロード」します。 7. ダブルクリックして「ワンクリック」を実行します。

こんにちは、みんな。今日は転倒検知プロジェクトについてお話ししたいと思います。正確に言うと、骨格點に基づく人間の動作認識です。大きく3つのステップに分かれています:人體認識、人體骨格點動作分類プロジェクトのソースコードがパッケージ化されています。入手方法については記事の最後を參照してください。 0. chatgpt まず、監(jiān)視対象のビデオ ストリームを取得する必要があります。このコードは比較的固定されており、chatgpt で記述したコードを直接 chatgpt に完成させることができますが、問題なくそのまま使用できます。しかし、後のビジネス タスク (メディアパイプを使用して人間のスケルトン ポイントを特定するなど) になると、chatgpt によって指定されたコードは正しくありません。 chatgpt はビジネスロジックから獨立したツールボックスとして使用できると思います。

今日は、MIT が先週公開した記事を紹介します。GPT-3.5-turbo を使用して時系列異常検出の問題を解決し、時系列異常検出における LLM の有効性を最初に検証しました。プロセス全體に微調整はなく、GPT-3.5-turbo は異常検出に直接使用されます。この記事の核心は、時系列を GPT-3.5-turbo が認識できる入力に変換する方法とその設計方法です。 LLM が異常検出タスクを解決できるようにするためのプロンプトまたはパイプライン。この作品について詳しく紹介していきます。畫像用紙タイトル：Large languagemodelscanbeゼロショタノマリデテ

01 今後の概要 現(xiàn)時點では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現(xiàn)することが困難です。我々は、光學リモートセンシング畫像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光學リモートセンシング畫像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優(yōu)れており、検出結果と速度のバランスがより優(yōu)れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物體を記述するために高解像度の光學式リモート センシング畫像が使用されています。リモートセンシング畫像の判読における物體検出

最新の Web アプリケーションの継続的な開発により、PHP は最も人気のあるプログラミング言語の 1 つとして、Web サイト開発で広く使用されています。ただし、開発プロセス中に NULL 値エラーが頻繁に発生し、これらのエラーによりアプリケーションが例外をスローし、ユーザー エクスペリエンスに影響を與える可能性があります。したがって、PHP 開発プロセスにおいて、Null エラーを検出して対処する方法は、プログラマーが習得する必要がある重要なスキルです。 1. NULL 値エラーとは何ですか? PHP 開発プロセスでは、NULL 値エラーは通常、初期化されていない変數(shù)と可変変數(shù)という 2 つの狀況を指します。

最近、Arxiv で純粋視覚周囲知覚に関する最新の研究を読みました。この研究は PETR シリーズの手法に基づいており、長距離ターゲット検出の純粋視覚問題の解決に焦點を當てており、知覚範囲を 150 メートルに拡張しています。この論文の手法と結果は非常に參考になるので、解釈してみました 原題：Far3D: Expanding the Horizo??n for Surround-view3DObject Detection 論文リンク： https://arxiv.org/abs/2308.09616 ：北京工業(yè)大學 & Megvii Technology タスクの背景 自動運転の理解における 3D 物體検出

上記と著者の個人的な理解は、自動運転システムにおいて、認識タスクは自動運転システム全體の重要な要素であるということです。認識タスクの主な目的は、自動運転車が道路を走行する車両、路側の歩行者、運転中に遭遇する障害物、道路上の交通標識などの周囲の環(huán)境要素を理解して認識できるようにすることで、それによって下流のシステムを支援できるようにすることです。モジュール 正しく合理的な決定と行動を行います。自動運転機能を備えた車両には、通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなど、さまざまな種類の情報収集センサーが裝備されており、自動運転車が正確に認識し、認識できるようにします。周囲の環(huán)境要素を理解することで、自動運転車が自動運転中に正しい判斷を下せるようになります。頭

上記と著者の個人的な要約 Birdeye'sview (BEV) 検出は、複數(shù)のサラウンドビュー カメラを融合することによる検出方法です。現(xiàn)在のアルゴリズムのほとんどは同じデータ セットでトレーニングおよび評価されているため、これらのアルゴリズムは変更されていないカメラの內(nèi)部パラメータ (カメラ タイプ) と外部パラメータ (カメラの配置) にオーバーフィットします。この論文では、未知の領域での物體検出の問題を解決できる、暗黙的レンダリングに基づく BEV 検出フレームワークを提案します。このフレームワークは暗黙的レンダリングを使用して、オブジェクトの 3D 位置と単一ビューの遠近位置の間の関係を確立し、遠近バイアスの修正に使用できます。この方法により、ドメイン汎化 (DG) と教師なしドメイン適応 (UDA) のパフォーマンスが大幅に向上します。この方法は、最初は仮想番號のみを使用して試みられました。