自主飞机的导航系统依赖于由套件的读数提供的读数来估计飞机状态。在固定翼车的情况下，传感器套件由三联脉的加速度计，陀螺仪和磁力计，全球导航卫星系统（GNSS）接收器和空中数据系统（皮托管，空气叶片，温度计和晴雨表）组成，并且通常由一个或多个数码相机补充。准确表示每个传感器的行为和错误源，以及摄像机生成的图像，在飞行模拟中是必不可少的，以及对新型惯性或视觉导航算法的评估，以及在低交换的情况下大小，重量和电源）飞机，其中传感器的质量和价格有限。本文为每个传感器提供了现实和可定制的模型，该传感器已被实现为开源C ++模拟。随着时间的推移提供了飞机状态的真正变化，模拟提供了所有传感器产生的误差的时间戳系列，以及地球表面的现实图像，类似于沿着指示的状态位置飞行的真正摄像机飞行的地面表面和态度。

In this work, we propose a framework relying solely on chat-based customer support (CS) interactions for predicting the recommendation decision of individual users. For our case study, we analyzed a total number of 16.4k users and 48.7k customer support conversations within the financial vertical of a large e-commerce company in Latin America. Consequently, our main contributions and objectives are to use Natural Language Processing (NLP) to assess and predict the recommendation behavior where, in addition to using static sentiment analysis, we exploit the predictive power of each user's sentiment dynamics. Our results show that, with respective feature interpretability, it is possible to predict the likelihood of a user to recommend a product or service, based solely on the message-wise sentiment evolution of their CS conversations in a fully automated way.

近年来，对图表的研究受到了极大的关注。但是，到目前为止，大多数研究都集中在单层图的嵌入上。涉及多层结构的表示问题问题的少数研究取决于以下强烈的假设：层间链接是已知的，这限制了可能的应用范围。在这里，我们提出了多层，这是允许嵌入多重网络的图形算法的概括。我们表明，多层能够重建层内和层间连接性，超过了图形，该图是为简单图形而设计的。接下来，通过全面的实验分析，我们还以简单和多重网络中的嵌入性能阐明，表明图的密度或链接的随机性都会强烈影响嵌入的质量。

This article proposes a method to diminish the pose (position plus attitude) drift experienced by an SVO (Semi-Direct Visual Odometry) based visual navigation system installed onboard a UAV (Unmanned Air Vehicle) by supplementing its pose estimation non linear optimizations with priors based on the outputs of a GNSS (Global Navigation Satellite System) Denied inertial navigation system. The method is inspired in a PI (Proportional Integral) control system, in which the attitude, altitude, and rate of climb inertial outputs act as targets to ensure that the visual estimations do not deviate far from their inertial counterparts. The resulting IA-VNS (Inertially Assisted Visual Navigation System) achieves major reductions in the horizontal position drift inherent to the GNSS-Denied navigation of autonomous fixed wing low SWaP (Size, Weight, and Power) UAVs. Additionally, the IA-VNS can be considered as a virtual incremental position (ground velocity) sensor capable of providing observations to the inertial filter. Stochastic high fidelity Monte Carlo simulations of two representative scenarios involving the loss of GNSS signals are employed to evaluate the results and to analyze their sensitivity to the terrain type overflown by the aircraft as well as to the quality of the onboard sensors on which the priors are based. The author releases the C ++ implementation of both the navigation algorithms and the high fidelity simulation as open-source software.

控制铰接对象时控制其姿势对于电影虚拟现实或动画等应用至关重要。然而，操纵对象的姿势需要了解其基础结构，即其关节以及它们如何互相互动。不幸的是，假设要知道的结构，因为现有方法所做的，排除了在新的对象类别上工作的能力。我们建议通过观察它们从多个视图移动，没有额外的监督，例如联合注释或有关该结构的信息，从而了解先前看不见的对象的外观和结构。我们的洞察力是，相对于彼此移动的相邻部件必须通过接头连接。为了利用这一观察，我们将3D的物体部分塑造为椭圆体，这使我们能够识别关节。我们将这种明确表示与隐式的表示，该显式表示可以补偿引入的近似值。我们表明我们的方法为不同的结构，从四足动物到单臂机器人到人类工作。

使用单视图2D照片仅集合，无监督的高质量多视图 - 一致的图像和3D形状一直是一个长期存在的挑战。现有的3D GAN是计算密集型的，也是没有3D-一致的近似;前者限制了所生成的图像的质量和分辨率，并且后者对多视图一致性和形状质量产生不利影响。在这项工作中，我们提高了3D GAN的计算效率和图像质量，而无需依赖这些近似。为此目的，我们介绍了一种表现力的混合明确隐式网络架构，与其他设计选择一起，不仅可以实时合成高分辨率多视图一致图像，而且还产生高质量的3D几何形状。通过解耦特征生成和神经渲染，我们的框架能够利用最先进的2D CNN生成器，例如Stylega2，并继承它们的效率和表现力。在其他实验中，我们展示了与FFHQ和AFHQ猫的最先进的3D感知合成。

虽然深入学习（DL）技术是解决映射到分类任务的网络问题的有前途的工具，但它们的计算复杂性仍然太高，而是相对于实时业务测量要求。为了降低DL推理成本，我们提出了一种新的缓存范例，我们命名为近似密钥缓存，这返回基于缓存的DL推断结果的所选输入的查找的近似结果。虽然近似缓存点击缓解DL推理工作负载并提高系统吞吐量，但是它们介绍了近似误差。因此，我们将近似密钥高速缓存以纠错原理算法，我们命名为Auto-Refresh。我们分析模拟了我们对经典LRU和理想高速缓存的缓存系统性能，我们对预期的绩效进行了跟踪驱动的评估，并比较了我们所提出的方法与最先进的相似性缓存的好处 - 作证我们提案的实际利益。

基于点云的3D建模需要从非接地物体分开地面的地面过滤算法。本研究提出了两个地面过滤算法。第一个基于正常载体。它有两个变体，具体取决于计算K-Collect邻居的过程。第二算法基于将云点转换为体素结构。为了评估它们，根据其执行时间，有效性和效率进行比较这两种算法。结果表明，基于体素结构的地面滤波算法在执行时间，有效性和效率方面比法线矢量接地滤波更快。

由于2017年介绍了变压器架构，因此许多尝试将自我关注范例带入计算机愿景领域。在本文中，我们提出了一种新颖的自我关注模块，可以很容易地集成在几乎每个卷积神经网络中，专门为计算机视觉设计，LHC：本地（多）头通道（自我关注）。 LHC是基于两个主要思想：首先，我们认为在电脑视觉中利用自我关注范式的最佳方式是渠道明智的应用而不是更探索的空间关注，并且卷积不会被引起的注意力替换经常性网络在NLP中;其次，局部方法有可能更好地克服卷积的局限性而不是全球关注。通过LHC-Net，我们设法在着名的FER2013数据集中实现了新的艺术状态，与先前的SOTA相比，在计算成本方面的复杂性和对“宿主”架构的复杂性显着和影响。

IOT应用中的总是关于Tinyml的感知任务需要非常高的能量效率。模拟计算内存（CIM）使用非易失性存储器（NVM）承诺高效率，并提供自包含的片上模型存储。然而，模拟CIM推出了新的实际考虑因素，包括电导漂移，读/写噪声，固定的模数转换器增益等。必须解决这些附加约束，以实现可以通过可接受的模拟CIM部署的模型精度损失。这项工作描述了$ \ textit {analognets} $：tinyml模型用于关键字点（kws）和视觉唤醒词（VWW）的流行始终是on。模型架构专门为模拟CIM设计，我们详细介绍了一种全面的培训方法，以在推理时间内保持面对模拟非理想的精度和低精度数据转换器。我们还描述了AON-CIM，可编程，最小面积的相变存储器（PCM）模拟CIM加速器，具有新颖的层串行方法，以消除与完全流水线设计相关的复杂互连的成本。我们在校准的模拟器以及真正的硬件中评估了对校准模拟器的矛盾，并发现精度下降限制为KWS / VWW的PCM漂移（8位）24小时后的0.8 $ \％$ / 1.2 $ \％$。在14nm AON-CIM加速器上运行的analognets使用8位激活，分别使用8位激活，并增加到57.39 / 25.69个顶部/ w，以4美元$ 4 $ 57.39 / 25.69。