Prestasi i77700 adalah mencukupi untuk menjalankan win11, tetapi pengguna mendapati bahawa i77700 mereka tidak boleh dinaik taraf kepada win11 Ini terutamanya disebabkan oleh sekatan yang dikenakan oleh Microsoft, jadi mereka boleh memasangnya selagi mereka melangkau sekatan ini. i77700 tidak boleh dinaik taraf kepada win11: 1. Kerana Microsoft mengehadkan versi CPU. 2. Hanya Intel generasi kelapan dan versi ke atas boleh terus menaik taraf kepada win11 3. Sebagai generasi ke-7, i77700 tidak dapat memenuhi keperluan naik taraf win11. 4. Walau bagaimanapun, i77700 benar-benar mampu menggunakan win11 dengan lancar dari segi prestasi. 5. Jadi anda boleh menggunakan sistem pemasangan langsung win11 laman web ini. 6. Selepas muat turun selesai, klik kanan fail dan "muat"nya. 7. Klik dua kali untuk menjalankan "Satu klik

Salam semua. Hari ini saya ingin berkongsi dengan anda projek pengesanan jatuh, tepatnya, ia adalah pengecaman pergerakan manusia berdasarkan titik rangka. Ia secara kasarnya dibahagikan kepada tiga langkah: pengecaman badan manusia, kod sumber projek pengelasan titik rangka manusia telah dibungkus, lihat penghujung artikel untuk cara mendapatkannya. 0. chatgpt Pertama, kita perlu mendapatkan aliran video yang dipantau. Kod ini agak tetap. Kita boleh terus chatgpt melengkapkan kod yang ditulis oleh chatgpt Tiada masalah dan boleh digunakan terus. Tetapi apabila ia datang kepada tugas perniagaan kemudian, seperti menggunakan mediapipe untuk mengenal pasti titik rangka manusia, kod yang diberikan oleh chatgpt adalah tidak betul. Saya rasa chatgpt boleh digunakan sebagai kotak alat yang bebas daripada logik perniagaan Anda boleh cuba menyerahkannya kepada c

Hari ini saya ingin memperkenalkan kepada anda artikel yang diterbitkan oleh MIT minggu lepas, menggunakan GPT-3.5-turbo untuk menyelesaikan masalah pengesanan anomali siri masa, dan pada mulanya mengesahkan keberkesanan LLM dalam pengesanan anomali siri masa. Tiada penalaan dalam keseluruhan proses, dan GPT-3.5-turbo digunakan secara langsung untuk pengesanan anomali Inti artikel ini ialah cara menukar siri masa kepada input yang boleh dikenali oleh GPT-3.5-turbo, dan cara mereka bentuk. gesaan atau saluran paip untuk membenarkan LLM menyelesaikan tugas pengesanan anomali. Izinkan saya memperkenalkan karya ini kepada anda secara terperinci. Tajuk kertas imej: Largelanguagemodelscanbezero-shotanomalydete

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

Dengan pembangunan berterusan aplikasi web moden, PHP, sebagai salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular, digunakan secara meluas dalam pembangunan laman web. Walau bagaimanapun, semasa proses pembangunan, ralat nilai nol sering ditemui, dan ralat ini boleh menyebabkan aplikasi membuang pengecualian, sekali gus menjejaskan pengalaman pengguna. Oleh itu, dalam proses pembangunan PHP, cara mengesan dan menangani ralat null adalah kemahiran penting yang perlu dikuasai oleh pengaturcara. 1. Apakah ralat nilai nol Dalam proses pembangunan PHP, ralat nilai nol biasanya merujuk kepada dua situasi: pembolehubah tidak diinisialisasi dan pembolehubah berubah.

Baru-baru ini, saya membaca penyelidikan terkini tentang persepsi sekeliling visual tulen pada Arxiv Penyelidikan ini berdasarkan siri kaedah PETR dan memfokuskan pada menyelesaikan masalah persepsi visual tulen pengesanan sasaran jarak jauh, memanjangkan julat persepsi kepada 150 meter. Kaedah dan hasil kertas ini mempunyai nilai rujukan yang hebat untuk kami, jadi saya cuba mentafsirkannya Tajuk asal: Far3D: Expanding the Horizon for Surround-view3DObject Detection Paper pautan: https://arxiv.org/abs/2308.09616 Pengarang gabungan. ：Institut Teknologi Beijing & Teknologi Megvii Latar Belakang Tugasan Pengesanan Objek 3D dalam Memahami Pemanduan Autonomi

Ditulis di atas & Pemahaman peribadi penulis ialah dalam sistem pemanduan autonomi, tugas persepsi adalah komponen penting dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi. Matlamat utama tugas persepsi adalah untuk membolehkan kenderaan autonomi memahami dan melihat elemen persekitaran sekeliling, seperti kenderaan yang memandu di jalan raya, pejalan kaki di tepi jalan, halangan yang dihadapi semasa memandu, tanda lalu lintas di jalan raya, dan sebagainya, dengan itu membantu hiliran. modul Membuat keputusan dan tindakan yang betul dan munasabah. Kenderaan dengan keupayaan pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai jenis penderia pengumpulan maklumat, seperti penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar, penderia radar gelombang milimeter, dsb., untuk memastikan kenderaan autonomi itu dapat melihat dan memahami persekitaran sekeliling dengan tepat. elemen , membolehkan kenderaan autonomi membuat keputusan yang betul semasa pemanduan autonomi. kepala

Ditulis di atas & ringkasan peribadi pengarang Pengesanan Birdeye'sview (BEV) ialah kaedah pengesanan dengan menggabungkan berbilang kamera pandangan sekeliling. Kebanyakan algoritma semasa dilatih dan dinilai pada set data yang sama, yang menyebabkan algoritma ini terlalu sesuai dengan parameter dalaman kamera yang tidak berubah (jenis kamera) dan parameter luaran (peletakan kamera). Kertas kerja ini mencadangkan rangka kerja pengesanan BEV berdasarkan pemaparan tersirat, yang boleh menyelesaikan masalah pengesanan objek dalam domain yang tidak diketahui. Rangka kerja menggunakan pemaparan tersirat untuk mewujudkan hubungan antara kedudukan 3D objek dan kedudukan perspektif pandangan tunggal, yang boleh digunakan untuk membetulkan bias perspektif. Kaedah ini mencapai peningkatan prestasi yang ketara dalam generalisasi domain (DG) dan penyesuaian domain tanpa pengawasan (UDA). Kaedah ini mula-mula dicuba menggunakan nombor maya sahaja