Die Leistung des i77700 reicht v?llig aus, um Win11 auszuführen, aber Benutzer stellen fest, dass ihr i77700 nicht auf Win11 aktualisiert werden kann. Dies ist haupts?chlich auf die von Microsoft auferlegten Einschr?nkungen zurückzuführen, sodass sie es installieren k?nnen, solange sie diese Einschr?nkung überspringen. i77700 kann nicht auf win11 aktualisiert werden: 1. Weil Microsoft die CPU-Version begrenzt. 2. Nur die Intel-Versionen der achten Generation und h?her k?nnen direkt auf Win11 aktualisiert werden. 3. Als 7. Generation kann der i77700 die Upgrade-Anforderungen von Win11 nicht erfüllen. 4. Der i77700 ist jedoch hinsichtlich der Leistung durchaus in der Lage, Win11 reibungslos zu nutzen. 5. Sie k?nnen also das Win11-Direktinstallationssystem dieser Site verwenden. 6. Nachdem der Download abgeschlossen ist, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datei und ?laden“ sie. 7. Doppelklicken Sie, um den ?One-Click“-Vorgang auszuführen

Hallo zusammen. Heute m?chte ich Ihnen ein Projekt zur Sturzerkennung vorstellen. Genauer gesagt handelt es sich um die Erkennung menschlicher Bewegungen auf der Grundlage von Skelettpunkten. Es ist grob in drei Schritte unterteilt: Erkennung des menschlichen K?rpers, Punktaktionsklassifizierung des menschlichen Skeletts. Der Quellcode des Projekts wurde gepackt. Informationen zum Erhalt finden Sie am Ende des Artikels. 0. chatgpt Zuerst müssen wir den überwachten Videostream abrufen. Dieser Code ist relativ fest. Wir k?nnen chatgpt den von chatgpt geschriebenen Code direkt vervollst?ndigen lassen. Wenn es jedoch sp?ter um gesch?ftliche Aufgaben geht, beispielsweise die Verwendung von Mediapipe zur Identifizierung menschlicher Skelettpunkte, ist der von chatgpt bereitgestellte Code falsch. Ich denke, dass chatgpt als Toolbox verwendet werden kann, die unabh?ngig von der Gesch?ftslogik sein kann. Sie k?nnen versuchen, es an c zu übergeben

Heute m?chte ich Ihnen einen letzte Woche vom MIT ver?ffentlichten Artikel vorstellen, in dem GPT-3.5-turbo verwendet wird, um das Problem der Erkennung von Zeitreihenanomalien zu l?sen, und zun?chst die Wirksamkeit von LLM bei der Erkennung von Zeitreihenanomalien überprüft wird. Im gesamten Prozess gibt es keine Feinabstimmung, und GPT-3.5-Turbo wird direkt zur Anomalieerkennung verwendet. Der Kern dieses Artikels besteht darin, wie man Zeitreihen in Eingaben umwandelt, die von GPT-3.5-Turbo erkannt werden k?nnen, und wie man sie entwirft Eingabeaufforderungen oder Pipelines, damit LLM die Anomalieerkennungsaufgabe l?sen kann. Lassen Sie mich Ihnen diese Arbeit im Detail vorstellen. Titel des Bildpapiers: Largelingualmodelscanbezero-shotanomalydete

01Ausblicksübersicht Derzeit ist es schwierig, ein angemessenes Gleichgewicht zwischen Detektionseffizienz und Detektionsergebnissen zu erreichen. Wir haben einen verbesserten YOLOv5-Algorithmus zur Zielerkennung in hochaufl?senden optischen Fernerkundungsbildern entwickelt, der mehrschichtige Merkmalspyramiden, Multierkennungskopfstrategien und hybride Aufmerksamkeitsmodule verwendet, um die Wirkung des Zielerkennungsnetzwerks in optischen Fernerkundungsbildern zu verbessern. Laut SIMD-Datensatz ist der mAP des neuen Algorithmus 2,2 % besser als YOLOv5 und 8,48 % besser als YOLOX, wodurch ein besseres Gleichgewicht zwischen Erkennungsergebnissen und Geschwindigkeit erreicht wird. 02 Hintergrund und Motivation Mit der rasanten Entwicklung der Fernerkundungstechnologie wurden hochaufl?sende optische Fernerkundungsbilder verwendet, um viele Objekte auf der Erdoberfl?che zu beschreiben, darunter Flugzeuge, Autos, Geb?ude usw. Objekterkennung bei der Interpretation von Fernerkundungsbildern

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung moderner Webanwendungen wird PHP als eine der beliebtesten Programmiersprachen h?ufig in der Website-Entwicklung eingesetzt. W?hrend des Entwicklungsprozesses treten jedoch h?ufig Nullwertfehler auf, die dazu führen k?nnen, dass die Anwendung Ausnahmen ausl?st und somit die Benutzererfahrung beeintr?chtigt. Daher ist das Erkennen und Behandeln von Nullfehlern im PHP-Entwicklungsprozess eine wichtige F?higkeit, die Programmierer beherrschen müssen. 1. Was ist ein Nullwertfehler? Im PHP-Entwicklungsprozess beziehen sich Nullwertfehler normalerweise auf zwei Situationen: nicht initialisierte Variablen und variable Variablen.

Kürzlich habe ich auf Arxiv eine aktuelle Studie zur reinen visuellen Umgebungswahrnehmung gelesen. Diese Forschung basiert auf der PETR-Methodenreihe und konzentriert sich auf die L?sung des rein visuellen Wahrnehmungsproblems der Zielerkennung über gro?e Entfernungen, wobei der Wahrnehmungsbereich auf 150 Meter erweitert wird. Die Methoden und Ergebnisse dieses Papiers haben für uns einen gro?en Referenzwert, daher habe ich versucht, es zu interpretieren. Originaltitel: Far3D: Expanding the Horizon for Surround-view3DObject Detection. Papierlink: https://arxiv.org/abs/2308.09616 Autorenzugeh?rigkeit :Beijing Institute of Technology & Megvii Technology Aufgabenhintergrund 3D-Objekterkennung zum Verst?ndnis des autonomen Fahrens

Oben geschrieben & Das pers?nliche Verst?ndnis des Autors ist, dass im autonomen Fahrsystem die Wahrnehmungsaufgabe eine entscheidende Komponente des gesamten autonomen Fahrsystems ist. Das Hauptziel der Wahrnehmungsaufgabe besteht darin, autonome Fahrzeuge in die Lage zu versetzen, Umgebungselemente wie auf der Stra?e fahrende Fahrzeuge, Fu?g?nger am Stra?enrand, w?hrend der Fahrt angetroffene Hindernisse, Verkehrszeichen auf der Stra?e usw. zu verstehen und wahrzunehmen und so flussabw?rts zu helfen Module Treffen Sie richtige und vernünftige Entscheidungen und Handlungen. Ein Fahrzeug mit autonomen Fahrf?higkeiten ist in der Regel mit verschiedenen Arten von Informationserfassungssensoren ausgestattet, wie z. B. Rundumsichtkamerasensoren, Lidar-Sensoren, Millimeterwellenradarsensoren usw., um sicherzustellen, dass das autonome Fahrzeug die Umgebung genau wahrnehmen und verstehen kann Elemente, die es autonomen Fahrzeugen erm?glichen, beim autonomen Fahren die richtigen Entscheidungen zu treffen. Kopf

Oben geschrieben und die pers?nliche Zusammenfassung des Autors. Die Birdeye'sview (BEV)-Erkennung ist eine Erkennungsmethode durch die Kombination mehrerer Surround-View-Kameras. Die meisten aktuellen Algorithmen werden anhand desselben Datensatzes trainiert und ausgewertet, was dazu führt, dass diese Algorithmen an die unver?nderten internen Parameter der Kamera (Kameratyp) und externen Parameter (Kameraplatzierung) überpassen. In diesem Artikel wird ein BEV-Erkennungsframework vorgeschlagen, das auf implizitem Rendering basiert und das Problem der Objekterkennung in unbekannten Dom?nen l?sen kann. Das Framework verwendet implizites Rendering, um die Beziehung zwischen der 3D-Position des Objekts und der perspektivischen Position einer einzelnen Ansicht herzustellen, die zur Korrektur der perspektivischen Verzerrung verwendet werden kann. Mit dieser Methode werden erhebliche Leistungsverbesserungen bei der Dom?nengeneralisierung (DG) und der unüberwachten Dom?nenanpassung (UDA) erzielt. Diese Methode wurde zun?chst nur mit virtuellen Zahlen ausprobiert