Les performances du i77700 sont tout à fait suffisantes pour exécuter Win11, mais les utilisateurs constatent que leur i77700 ne peut pas être mis à niveau vers Win11. Cela est principalement d? aux restrictions imposées par Microsoft, ils peuvent donc l'installer tant qu'ils ignorent cette restriction. Le i77700 ne peut pas être mis à niveau vers win11?: 1. Parce que Microsoft limite la version du processeur. 2. Seules les versions Intel de huitième génération et supérieures peuvent directement passer à Win11. 3. En tant que 7ème génération, i77700 ne peut pas répondre aux besoins de mise à niveau de Win11. 4. Cependant, le i77700 est tout à fait capable d'utiliser Win11 en douceur en termes de performances. 5. Vous pouvez donc utiliser le système d'installation directe win11 de ce site. 6. Une fois le téléchargement terminé, cliquez avec le bouton droit sur le fichier et ? chargez-le ?. 7. Double-cliquez pour exécuter l'opération "Un clic

Bonjour à tous. Aujourd'hui j'aimerais partager avec vous un projet de détection de chute, pour être précis, il s'agit de reconnaissance de mouvements humains basée sur des points squelettiques. Il est grossièrement divisé en trois étapes?: la reconnaissance du corps humain, le code source du projet de classification des actions des points du squelette humain a été emballé, voir la fin de l'article pour savoir comment l'obtenir. 0. chatgpt Tout d'abord, nous devons obtenir le flux vidéo surveillé. Ce code est relativement fixe. Nous pouvons directement laisser chatgpt compléter le code écrit par chatgpt. Il n'y a aucun problème et peut être utilisé directement. Mais lorsqu'il s'agit de taches commerciales ultérieures, comme l'utilisation de Mediapipe pour identifier les points du squelette humain, le code fourni par chatgpt est incorrect. Je pense que chatgpt? peut être utilisé comme une bo?te à outils indépendante de la logique métier. Vous pouvez essayer de le confier à c.

Aujourd'hui, j'aimerais vous présenter un article publié par le MIT la semaine dernière, utilisant GPT-3.5-turbo pour résoudre le problème de la détection des anomalies des séries chronologiques et vérifiant dans un premier temps l'efficacité du LLM dans la détection des anomalies des séries chronologiques. Il n'y a pas de réglage fin dans l'ensemble du processus et GPT-3.5-turbo est utilisé directement pour la détection des anomalies. Le c?ur de cet article est de savoir comment convertir des séries temporelles en entrées pouvant être reconnues par GPT-3.5-turbo et comment concevoir. des invites ou des pipelines pour laisser LLM résoudre la tache de détection des anomalies. Permettez-moi de vous présenter une introduction détaillée à ce travail. Titre de l'article image?: Largelangagemodelscanbezero-shotanomalydete

01Aper?u des perspectives Actuellement, il est difficile d'atteindre un équilibre approprié entre efficacité de détection et résultats de détection. Nous avons développé un algorithme YOLOv5 amélioré pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution, en utilisant des pyramides de caractéristiques multicouches, des stratégies de têtes de détection multiples et des modules d'attention hybrides pour améliorer l'effet du réseau de détection de cibles dans les images de télédétection optique. Selon l'ensemble de données SIMD, le mAP du nouvel algorithme est 2,2 % meilleur que YOLOv5 et 8,48 % meilleur que YOLOX, permettant ainsi d'obtenir un meilleur équilibre entre les résultats de détection et la vitesse. 02 Contexte et motivation Avec le développement rapide de la technologie de télédétection, les images de télédétection optique à haute résolution ont été utilisées pour décrire de nombreux objets à la surface de la Terre, notamment des avions, des voitures, des batiments, etc. Détection d'objets dans l'interprétation d'images de télédétection

Avec le développement continu des applications Web modernes, PHP, en tant que l'un des langages de programmation les plus populaires, est largement utilisé dans le développement de sites Web. Cependant, au cours du processus de développement, des erreurs de valeur nulle sont souvent rencontrées, et ces erreurs peuvent amener l'application à lever des exceptions, affectant ainsi l'expérience utilisateur. Par conséquent, dans le processus de développement PHP, la détection et le traitement des erreurs nulles sont une compétence importante que les programmeurs doivent ma?triser. 1. Qu'est-ce qu'une erreur de valeur nulle ? Dans le processus de développement PHP, les erreurs de valeur nulle font généralement référence à deux situations : les variables non initialisées et les variables variables.

Récemment, j'ai lu une dernière recherche sur la perception visuelle pure de l'environnement sur Arxiv. Cette recherche est basée sur la série de méthodes PETR et se concentre sur la résolution du problème de perception visuelle pure de la détection de cibles à longue distance, étendant la plage de perception à 150 mètres. Les méthodes et les résultats de cet article ont une grande valeur de référence pour nous, j'ai donc essayé de l'interpréter Titre original : Far3D : Expanding the Horizon for Surround-view3DObject Detection Lien de l'article : https://arxiv.org/abs/2308.09616 Affiliation de l'auteur. ：Institut de technologie de Pékin et tache technologique Megvii Contexte Détection d'objets 3D pour comprendre la conduite autonome

écrit ci-dessus & La compréhension personnelle de l'auteur est que dans le système de conduite autonome, la tache de perception est un élément crucial de l'ensemble du système de conduite autonome. L'objectif principal de la tache de perception est de permettre aux véhicules autonomes de comprendre et de percevoir les éléments environnementaux environnants, tels que les véhicules circulant sur la route, les piétons au bord de la route, les obstacles rencontrés lors de la conduite, les panneaux de signalisation sur la route, etc., aidant ainsi en aval modules Prendre des décisions et des actions correctes et raisonnables. Un véhicule doté de capacités de conduite autonome est généralement équipé de différents types de capteurs de collecte d'informations, tels que des capteurs de caméra à vision panoramique, des capteurs lidar, des capteurs radar à ondes millimétriques, etc., pour garantir que le véhicule autonome peut percevoir et comprendre avec précision l'environnement environnant. éléments , permettant aux véhicules autonomes de prendre les bonnes décisions pendant la conduite autonome. Tête

écrit ci-dessus et résumé personnel de l'auteur. La détection Birdeye'sview (BEV) est une méthode de détection par fusion de plusieurs caméras à vue panoramique. La plupart des algorithmes actuels sont entra?nés et évalués sur le même ensemble de données, ce qui entra?ne un surajustement de ces algorithmes aux paramètres internes (type de caméra) et externes (emplacement de la caméra) inchangés de la caméra. Cet article propose un cadre de détection BEV basé sur le rendu implicite, qui peut résoudre le problème de la détection d'objets dans des domaines inconnus. Le framework utilise le rendu implicite pour établir la relation entre la position 3D de l'objet et la position en perspective d'une vue unique, qui peut être utilisée pour corriger le biais de perspective. Cette méthode permet d'obtenir des améliorations significatives des performances en matière de généralisation de domaine (DG) et d'adaptation de domaine non supervisée (UDA). Cette méthode a d'abord été essayée en utilisant uniquement des nombres virtuels