ＩＭＵ惯性测量单元之陀螺仪综述文章目录ＩＭＵ惯性测量单元之陀螺仪综述前言一、坐标系二、姿态角三、变换矩阵四、陀螺仪目的：所得数据：四元数：五、姿态解算用欧拉角表示旋转矩阵：万向锁、奇异点：四元数表示旋转矩阵：六、总结前言ＩＭＵ惯性测量单元如今使用越来越频繁，其中，以陀螺仪、加速度计、磁力计为主要使用模块，常见的模块又ＭＰＵ6050，还有ＪＹ901等。下面我来阐述一下陀螺仪部分的主要原理。一、坐标系要介绍这些模块，必须要清楚的就是坐标系，一个是会跟着模块动的固连坐标系（载体坐标系、机体坐标系）、一个是不动的大地坐标系。实际上右手定则或者左手定则都可以，但是我们规定了之后就不能动，常用的是右手定则
1背景1.13D目标检测3D目标检测是通过输入传感器数据，预测3D目标的属性信息的任务。如何表示3D目标的属性信息是关键，因为后续的预测和规划需要这些信息。在大部分情况下，3D目标被定义为一个立方体，(x,y,z)是立方体的中心坐标，l,w,h是长宽高信息，delta是航向角，比如立方体在地平面的偏航角，class是3D目标的类别。vx、vy描述3D目标在地面上沿x轴和y轴方向的速度。在工业应用中，一个3D目标的参数可以进一步简化为BEV上一个长方体的4个角位置。如今在自动驾驶应用场景中，3D目标检测一般基于摄像机、LiDAR或者两者融合来进行，LiDAR传感器更贵，但是通过LiDAR能获得实
SBT综述 --- 迈向Web3的重要观念突破作者： Solv研究组导言5月初SBT论文发表之后，迅速成为整个Web3领域最热门的话题之一。我本人在数字资产领域学习实践多年，对于SBT一方面感到兴奋，另一方面也多少有些怅然。兴奋是容易理解的，怅然何解呢？主要是因为，在创建去中心化的信誉体系这个问题上，类似SBT这样的思路，之前也有人提出来过，甚至有些想法也很精彩。然而，之前所有人的种种灵光一闪，最终只是停留在舌尖茶杯之中。最后要引起普遍共识，驱动行业进步，还得Vitalik发话。为什么？因为这件事情的难点不在于技术，SBT在技术上也没有什么惊人之处，这件事情的难点在于观念的突破，在于思想解放
联邦学习：挑战、方法和未来方向IEEESIGNALPROCESSINGMAGAZINE，2020本文可能在基础上拓展了很多新的应用场景和思路，值得参考，联邦学习中可以考虑的点其实有很多。一、简介随着移动设备等算力增强，信息传输的隐私问题日渐让人担忧。可以考虑在本地存储和使用模型但是集中训练机器学习模型的方式，比如手机用户的建模和个性化。联邦学习可以使得模型能够直接在远程设备进行训练。智能手机例如智能手机的输入法补全功能，用户处于隐私不想公开自己的数据，联邦学习可以在不泄露用户隐私信息的情况下完成该功能的大规模学习，采用所有用户的历史文本信息训练模型。组织机构比如医院包含很多病人的信息，能够预测
生成式AI分类模型按照输入输出的数据类型分类，目前主要包括9类。有趣的是，在这些已发布大模型的背后，只有六个组织（OpenAI,Google,DeepMind,Meta,runway,Nvidia）参与部署了这些最先进的模型。其主要原因是，为了能够估计这些模型的参数，必须拥有极其庞大的计算能力，以及在数据科学和数据工程方面高度熟练且经验丰富的团队。因此，也只有这些公司，在收购的初创公司和与学术界合作的帮助下，能够成功部署生成式人工智能模型。在大公司参与初创企业方面，可以看到微软向OpenAI投资了10亿美元，并帮助他们开发模型；同样，谷歌在2014年收购Deepmind。在大学方面，Visua
1.MOT概念多目标跟踪，一般简称为MOT(MultipleObjectTracking)，也有一些文献称作MTT(MultipleTargetTracking)。在事先不知道目标数量的情况下，对视频中的行人、汽车、动物等多个目标进行检测并赋予ID进行轨迹跟踪。不同的目标拥有不同的ID，以便实现后续的轨迹预测、精准查找等工作。MOT是计算机视觉领域的一项关键技术，在自动驾驶、智能监控、行为识别等方向应用广泛。如下图所示，对于输入视频，输出目标的跟踪结果，包括目标包围框和对应的ID编号。理论上，同一个目标的ID编号保持不变。多目标跟踪中即要面对在单目标跟踪中存在的遮挡、变形、运动模糊、拥挤场景、
文章目录一、目的二、研究背景三、存在的问题四、研究现状五、各算法创新点及核心代码总结SRCNNESPCNVDSRDRCNDRRNEDSRSRGANESRGANRDNWDSRLapSRNRCANSANIGNNSwinIR六、结语与讨论(个人理解)图像超分的困境图像超分的未来其他声明：(1)本文由博主Minnie_Vautrin原创整理，经本人大修后上传。(2)本文参考文献与资源众多，由于部分已经无法溯源，若有侵权请联系删改。一、目的提高图像的分辨率；丰富图像的细节纹理。二、研究背景智能显示领域：普通摄像头拍摄的图像分辨率一般偏低，不能满足高分辨率的视觉要求。目前4K高清显示逐渐走向普及，但很多成
什么是CLIPTitle:Learningtransferablevisualmodelsfromnaturallanguagesupervisionpaper：https://arxiv.org/pdf/2103.00020代码：https://github.com/OpenAI/CLIP2021开年，顶着地表最强语言模型GPT-3的光环，OpenAI在自然语言处理领域一路高歌猛进，于昨日推出两个跨越文本与图像次元的模型：DALL·E和CLIP，前者可以基于文本生成图像，后者则可以基于文本对图片进行分类，两者都意在打破自然语言处理和计算机视觉两大门派“泾渭分明”的界限，实现多模态AI系统。C
ASystematicSurveyofMolecularPre-trainedModels目录总结一、Introduction二、MolecularDescriptors三、Pre-trainingStrategies1.AutoEncoders(AE)2. AutoregressiveModeling(AM)3. MaskedComponentsModeling(MCM)4. ContextPrediction(CP)5. ContrastiveLearning(CL)6. ReplacedComponentDetection(RCD)7. DenoisingModeling(DM)8.
ASystematicSurveyofMolecularPre-trainedModels目录总结一、Introduction二、MolecularDescriptors三、Pre-trainingStrategies1.AutoEncoders(AE)2. AutoregressiveModeling(AM)3. MaskedComponentsModeling(MCM)4. ContextPrediction(CP)5. ContrastiveLearning(CL)6. ReplacedComponentDetection(RCD)7. DenoisingModeling(DM)8.
