在JavaScript中，函数表达式是一种将函数赋值给变量的方法。函数表达式可以出现在代码的任何位置，而不仅仅是函数声明可以出现的位置。...函数表达式的语法如下： var myFunction = function() { // 函数体 }; 上述代码中，将一个匿名函数赋值给变量myFunction。...函数表达式的工作方式如下： 1：变量声明：使用var、let或const关键字声明一个变量，例如myFunction。 2：函数赋值：将一个函数赋值给该变量。函数可以是匿名函数，也可以是具名函数。...这样的函数在函数内部和外部都可以通过函数名来调用自身。...函数声明会被提升到作用域的顶部，而函数表达式不会被提升。因此，在使用函数表达式之前，需要确保该表达式已经被赋值。此外，函数表达式还可以根据需要在运行时动态创建函数，具有更大的灵活性。
很多企业的固定资产管理都是由行政部门完成的。管理好固定资产，为企业降本增效的同时，行政人员也要考虑到如何提升员工的体验，彰显行政部门的工作能力。易点易动随机采访了几个企业的行政人员。...资产素材图2.jpg 当行政人员的辛苦付出和工作业绩以及员工体验不能成正比时，一款专业的固定资产管理工具可以让大家的幸福感直线上升，易点易动是这样做得： 耗材可直接申请出库，从此行政部门前不再排队 针对口罩...、笔、本等低值易耗品，易点易动系统中的库存管理模块中，固定产管理员可设置好流程让员工直接申请，然后领用后在员工端进行签字即可。...全员盘点固定资产，提升盘点效率和准确率 全员盘点即员工直接盘点自己名下的固定资产。这种盘点方式效率比较高，因为可以释放管理员的工作量。管理员只需要建立盘点单，勾选全员盘点。...如果该盘点中有某些员工的名下的资产，那么这些员工可以在员工端收到通知。员工登陆进去员工端之后，可以手机扫码进行盘点，盘点后提交盘点结果。管理员可设置是否需要员工必须拍照上传资产照片。
EDI（电子数据交换）如何工作，这大概是企业主、公司经理、企业EDI系统管理人员常问的一个问题。尽管现在EDI已经是一项相当广泛的技术，但仍有一些问题需要讨论。...那些没有连接到EDI的人通常并不理解EDI（电子数据交换）和互联网通信技术之间的区别。那么EDI（电子数据交换）在供应链中是如何工作的呢？继续阅读下文，您将会找到一个答案。...如果您有接触或是了解过采购业务中传统的文件流通方式，您可能会注意到，纸张操作和邮寄需要花费大量时间。...与此同时，在将订单、商品等信息手动录入到交易伙伴的业务平台中花费了大量的时间和精力，占用了大量的人力资源。...在商品到达之前，收货方已经收到供应商发送的发货通知，进而完全掌握了关于此次运输货物的所有信息并及时做出收货准备。
SwiftUI、AR 3 、ML 3 苹果发布会后，今天我抽了点时间，研究新增的一些AR功能，本文重点给大家介绍下 Reality Composer 这一新增的工具。 ?...下面是7步操作指南 STEP01 新建 安装Xcode 11，从菜单中选择 Xcode> Open Developer Tool，然后选择Reality Composer。 ?...STEP02 选择场景 首先选择需要锚定场景的真实世界对象，这里有4个选择：水平、垂直、图像、人脸，就是说可以把虚拟物体定位到这4类真实世界的对象中。...比如我们可以在桌子上放各种各样的物品，还可以在图片上，比如餐厅的菜单上放上各种特效，甚至可以在人脸上装饰上各种配饰。 ?...具体设置下，可以点击动作卡片上的播放，预览下动效 ? STEP06 实时预览 先把手机升级到ios13，并安装Reality Composer。这样就可以实时在手机上预览虚拟物体。 ?
Swift UI支持实时预览应用，在预览中的更改能够实时反映在编码中，直接在敲代码的时候完成设计。 所见即所得的完成UI设计，而且还无缝对接到代码。...在设计开发一个app的工作流中，设计稿、需求文档这一环节都被干掉了，设计师可以直接把设计稿完成，给程序员，程序员不用再为1px复现设计稿而烦恼了。...02 AR kit3 利用 ARKit 3，新的 RealityKit 框架，还有新的 Reality Composer app 中的非凡进步，轻松制作原型，创造先进前沿的 AR 体验。...让 AR 内图像渲染更加真实。而且在相机效果和环境光影方面更自然。...Reality Composer 是一个方便开发者开发AR的工具 现在提供测试版，我们可以在苹果官网申请下载。此APP仅在iOS 13以上可运行。
Unreal会为开发者提供一系列的网络摄像头和HDMI捕获设备，使开发者能够将真实世界中拍摄的2D视频提取到Unreal引擎中。 MR捕捉细节分析，都兼容了哪些设备？...之后，Unreal会提供一个独立的校准工具，帮助开发者完成校准工作。在一切都经过适当的校准后，Unreal的屏幕录制软件会在播放游戏的同时，录制并合成视频。 ?...目前，Unreal对Mixed Reality Capture测试了一些视频捕获设备，但并不是说其他设备不能用。下面列出了一些Unreal在Epic Games上测试过的设备。...在GDC2018大会上，两家公司就曾宣布为Magic Leap One创作者版本提供抢先提亚支持，而现在Unreal Engine 4.20已经全面支持针对这款AR头显的开发工作了。 ?...对于ARKit 2.0，其提供了更好的追踪技术、支持垂直平面检测、面部追踪、2D图像检测、3D对象检测、持续性AR体验和共享联机AR体验；对于ARCore 1.2，新版本纳入了对垂直平面的检测、增强图像和云锚点的支持
ARKit 3，RealityKit和Reality Composer是高级工具，旨在让开发人员更轻松地为消费者和商业应用创建引人入胜的AR体验。...Swift代码自动生成，当修改此代码后，对UI的更改会立即显示在可视化设计工具中。 现在，开发人员可以看到UI在组装，测试和优化代码时的外观和行为的自动实时预览。...预览可以直接在连接的苹果设备上运行，包括iPhone，iPad，iPod touch，Apple Watch和Apple TV，允许开发人员查看应用程序如何响应Multi-Touch，或者在界面构建过程中与摄像头和车载传感器实时工作...Reality Composer是一款针对iOS、iPadOS和Mac的功能强大的新应用程序，它让开发人员可以在没有3D体验的情况下轻松地创建原型并生成AR体验。...通过一个简单的拖放界面和一个高质量的3D对象和动画库，Reality Composer允许开发者放置、移动和旋转AR对象来创建AR体验，这些体验可以直接集成到Xcode中的一个应用程序中，也可以导出到AR
增强现实技术（Augmented Reality，简称 AR），是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。...从上图可以简单的看出ARKit的工作原理，ARKit框架提供相机能力，在手机上捕捉并构建现实世界。SceneKit提供模型能力，在手机的“现实世界”中添加虚拟物体。...ARAnchor表示一个物体在3D空间的位置和方向。...，这个类主要用于虚拟增强现实技术（AR技术）中现实世界与3D场景中虚拟物体的交互。...比如我们在相机中移动。
激光雷达和其他摄像头配合使用可以在拍摄景深图像和视频、增强现实等场景中实现更强大的功能。...Metal 缓冲区和纹理中，从而节省开发工作量和传输时间。...3）平面锚点（Plane Anchor） ARKit 6 中更新了平面锚点的行为，可以清晰地分离平面锚点和底层几何平面。...在 iOS 15 中，运行会话时，平面会根据新进入视野的画面逐渐更新平面，并且在每次更新几何平面时，平面锚点也会旋转更新以反映平面的新方向。...在 iOS 16 中，在平面锚点和它的几何平面之间做了更清晰的分离，当新的画面逐渐进入视野，平面逐渐更新时，平面锚点却保持自身不变。
图 2 Reality Defender提供待检测图像为AI篡改的置信度 另外，Reality Defender提供实时的深度伪造筛查工具，即时捕捉潜在的人工智能合成内容。...深度伪造（DeepFake）是使用深度学习算法捕捉人的面部表情、动作、声音特性，并学习如何替换图片或视频中的人脸、如何合成虚假逼真语音的一类攻击。深度伪造内容往往难以通过肉眼辨别。...在图像、视频的视觉伪造任务上，深度伪造技术需要对人脸进行篡改，方式主要分为两种：一是换脸伪造，对人脸进行替换或是合成新的人脸；二是面部修饰，在不修改人脸标志的情况下，对原始人脸进行部分属性的修改，如伪造表情...、色度空间统计特征等会与相机拍到的真实图像存在差异，甚至会在生成图像中留下稳定的模型指纹，因此对GAN生成的图像特征进行检测也形成了一个独立的方向。...除了Reality Defender，很多科技巨头和初创公司都在人工智能深度伪造检测领域投入研究和工具开发工作，如英特尔FakeCatcher、深度假检测初创公司Optic、2014年成立的Blackbird.ai
Reality lab就一直在研发一款可以显著降低功耗，而又不影响图像质量的图像系统。 ?...中央凹是视网膜中中唯一具有高分辨率的部分，并且它是整个视网膜的很小一部分。 在超过人眼视觉区域150度的视野中，最高分辨率的区域只跨域了3度，并且距中央凹中心10度以内的分辨率下降了一个数量级。...人工降级的视频模拟了外围图像的生理降级，接着，基于GAN的设计则可以利用所有输入视频，来帮助神经网络学习如何去填补这些丢失的信息。...下面的动图，就演示了DeepFovea如何在头戴式耳机佩戴者的注视（由光标表示）下，在场景中的元素移动时重建中心凹的视觉效果。...大家还可以观察一下，输入像素的数量如何随着远离中心凹而减少，从而与视网膜的分辨率相匹配，DeepFovea又是如何以全分辨率呈现的像素不同却在感知上相同的方式，来重建与理想图像无法区分的图像的。 ?
输入：图像 输出：边界框+图像中每个目标的标注 但是我们如何找出这些边界框的位置？R-CNN 做了我们也可以直观做到的——在图像中假设了一系列边界，看它们是否可以真的对应一个目标。 ?...之前我们有不同的模型来提取图像特征（CNN），分类（SVM）和紧缩边界框（回归器），而 Fast R-CNN 使用单一网络计算上述三个模型。 在上述图像中，你可以看到这些工作是如何完成的。...以这种方式，我们创建 k 这样的常用纵横比，称之为锚点框。对于每个这样的锚点框，我们在图像中每个位置输出一个边界框和分值。...考虑到这些锚点框，我们来看看区域提案网络的输入和输出： 输入：CNN 特征图。 输出：每个锚点的边界框。分值表征边界框中的图像作为目标的可能性。...图像实例分割的目的是在像素级场景中识别不同目标。 到目前为止，我们已经懂得如何以许多有趣的方式使用 CNN，以有效地定位图像中带有边框的不同目标。
当与基于锚点的分支联合工作时，FSAF模块可以在各种主干网络中不断地大幅度提高强基线，同时引入最小的计算成本。...3、无锚特征选择模块在本节中，我们通过演示如何将我们的功能选择无锚(FSAF)模块应用到具有特征金字塔的单镜头探测器(如SSD、DSSD和RetinaNet)来实例化它。...在不失一般性的前提下，我们将FSAF模块应用到目前最先进的RetinaNet中，并从以下几个方面展示了我们的设计:1)如何在网络中创建无锚分支(3.1);2)如何生成无锚支路的监控信号(3.2);3)如何为每个实例动态选择...有效框之外的位置是忽略梯度的灰色区域。采用IoU损耗进行优化。图像无锚分支的总回归损失是所有有效盒区域IoU损失的平均值。在推理期间，很容易从分类和回归输出中解码预测的盒子。...在本工作中，我们选择 = 5是因为ResNet使用了来自第五个卷积组的feature map进行最终的分类。
作者：王斌 谢春宇 冷大炜 引言 目标检测是计算机视觉中的一个非常重要的基础任务，与常见的的图像分类/识别任务不同，目标检测需要模型在给出目标的类别之上，进一步给出目标的位置和大小信息，在CV三大任务（...而识别出图像或视频中物体的类别、位置和大小信息，是现实生产中众多人工智能应用的关键，例如自动驾驶中的行人车辆识别、安防监控应用中的人脸锁定、医学图像分析中的肿瘤定位等等。...如COCO数据集包含65种类别，常用的评测设定是Base集包含48种类别，few-shot训练中只使用该48个类别。Novel集包含17种类别，在训练时完全不可见。...4.在预训练中，新的CLIP模型还会通过蒸馏策略学习原始CLIP的分类能力，以及进行全图级别的image-text对比学习，来维持新的CLIP模型对完整图像的表达能力。...因此，CORA用CLIP-Aligned技术利用CLIP的语义识别能力，与预训练ROI的定位能力，在较少人力情形下对训练数据集的图像进行重新标注，使用这种技术，可以让模型在训练中匹配更多的标签框。
而识别出图像或视频中物体的类别、位置和大小信息，是现实生产中众多人工智能应用的关键，例如自动驾驶中的行人车辆识别、安防监控应用中的人脸锁定、医学图像分析中的肿瘤定位等等。...OVD 技术涉及两大关键问题的解决：1）如何提升区域 (Region) 信息与跨模态大模型之间的适配；2）如何提升泛类别目标检测器对新类别的泛化能力。...如 COCO 数据集包含 65 种类别，常用的评测设定是 Base 集包含 48 种类别，few-shot 训练中只使用这 48 个类别。Novel 集包含 17 种类别，在训练时完全不可见。...在预训练中，新的 CLIP 模型还会通过蒸馏策略学习原始 CLIP 的分类能力，以及进行全图级别的 image-text 对比学习，来维持新的 CLIP 模型对完整图像的表达能力。...因此，CORA 用 CLIP-Aligned 技术利用 CLIP 的语义识别能力，与预训练 ROI 的定位能力，在较少人力情形下对训练数据集的图像进行重新标注，使用这种技术，可以让模型在训练中匹配更多的标签框
动机：我们的动机是让每个实例自由地选择最佳级别的特性，以优化网络，因此在我们的模块中不应该存在约束特性选择的锚框。...在这项工作中，我们保持我们的FSAF模块的实现简单，相对于整个网络其计算成本很边缘化。?解决方法：(1)如何在网络中创建无锚分支从网络的角度来看，FSAF模块非常简单。...图像无锚分支的总回归损失是所有有效盒区域IoU损失的平均值。在推理过程中，很容易从分类和回归输出中解码预测框。在每个像素位置(i,j)，假设预测补偿是 ，预测距离为 。...在推理时，我们不需要选择特征，因为最合适的特征金字塔水平自然会输出较高的置信度得分。(4)如何联合训练和测试无锚分支和基于锚的分支当插入RetinaNet时，我们的FSAF模块与基于锚的分支协同工作。...保持了基于锚的分支的原始性，在训练和推理过程中，所有超参数都保持不变。推断：FSAF模块只是在全卷积的视神经网络上增加了几个卷积层，所以推理仍然像通过网络转发图像一样简单。
国外一位叫Casciello的女生，通过snapchat创作AR滤镜，赚的4000美元，其滤镜的总浏览量达170亿次，在Lens Studio中的粉丝数量已经超过21.4万人。...据了解，在日活2.18亿的Snapchat用户中，平均每天有超过75％的用户使用该工具制作了超过735,000多个滤镜，其中顶级滤镜可实现数十亿次观看。...它可以读取PSD档，当用户将文件导入该应用中，就可看见在3D空间中查看相关的图层堆叠。...ARKit 3.0.之所以能实现人物遮挡与动作捕捉技术，幕后功臣是同样新加入的RealityKit与Reality Composer。...Reality Composer则是适用于iOS，iPad OS和Mac的新应用程序。
–我们介绍了GERM，这是一种新的残差校正机制，用于实现一般和示例翻译，也提高了性能。 –我们的框架优于之前在恶劣天气和弱光少镜头图像翻译任务方面的工作。...我们在第2节中讨论了相关工作，并在第3节中介绍了我们的方法。后者在第4节中进行了全面评估，我们在第5节中展示了几个扩展。...3、流形 风格转移可以被视为少样本i2i的一个例子，其中的目标是结合两个图像的内容和风格。这可能会导致扭曲，一些工作试图减轻这种扭曲。具有任意输入样式的样式转换的第一个示例在[12，21]中。...特别是，我们在以前的数据集内（S和T取自同一数据集）任务上进行了实验，以及在S=ACDC Day和T=DZ Twilight的跨数据集任务上进行实验。表2中的结果显示了大多数锚的性能如何保持相对稳定。...5.2、基于锚的翻译 GERM从编码的源图像中提取残差信息。我们首先从 翻译，研究残差在锚图像上的应用，使用我们的主干循环一致性[13]，然后在 中重新编码假图像重建无需再培训（见图10）。
首先，让我们看看这种方法是如何工作的: 设 Fᵢ为总步长为s的 CNN 的第一层Fᵢ⁰ 特征图。...其中，C是类的数量；(x⁰ᵢ, y⁰ᵢ)和(x¹ᵢ, y¹ᵢ) 是边框的左上角及右下角坐标。对于特征图上的任一位置(x,y)，类似于语义分割中的工作，我们可以确定其对应的原始图像中的像素。...通过一个 8x8 的图像以及 4x4 的特征图，将能够很好地理解这一特征提取过程。 通过上述映射，我们能够将图像中的每个像素都关联起来作为训练样本。...如下图所示，检测器应用于特征图P3、P4、P5、P6、P7等多个级别，这有助于我们检测图像中不同大小的物体，同时也有助于解决边界框重叠的问题。 ?...如果一个像素即使在多级检测之后仍然被分配给多个边界框，它将自动分配给两个边界框中较小的一个。
最新的网络结构如 DenseNet，可以在提高准确度的同时缩减参数数量。 VGG 在讨论网络结构孰优孰劣之前，让我们先以 VGG-16 为例来尝试理解 Faster-RCNN 是如何工作的。 ?...如果我们在特征图上每个空间位置上都定义一个锚点，那么最终图片的锚点会相隔 r 个像素，在 VGG 中，r=16。 ?...我们接下来要解决的问题就是如何将这些边框分类到我们想要的类别中。 最简单的方法是采用每个建议，裁剪出来，然后让它通过预训练的基础网络。然后，我们可以用提取的特征作为基础图像分类器的输入。...裁剪之后，用 2x2 核大小的最大池化来获得每个建议最终的 7×7×convdepth 特征图。 选择这些确切形状的原因与下一模块（R-CNN）如何使用它有关，这些设定是根据第二阶段的用途得到的。...结论 到目前为止，你应该清楚 Faster R-CNN 的工作方式、设计目的以及如何针对特定的情况进行调整。如果你想更深入的了解它的工作原理，你应该看看 Luminoth 的实现。
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