我需要开发一个iOS应用程序，它可以通过iPhone摄像头检测标记并将3D模型投影到该标记上。我整天都在寻找关于这个主题的一些有用信息，但我得到的只是ARToolkit/OpenCV/NyARToolkit/cpp等等的洗脑组合......在编译和组合方面是一个菜鸟图书馆我从不同的来源下载了几个示例应用程序，看看我是否能理解，但这只是“黑色准备使用”的魔法。SO上关于此主题的许多问题都来自一两年前，因此可能有一些有值(value)的东西。使用iPhone相机或使用OpenGL-有很多教程可以开始，但是检测标记/图标和使用所需的库是一件让人无能为力的事情。从什么开始？从哪里开始？
有没有办法检测用户的语言(在iPhone网络应用程序上)，但不是通过使用ip或gps位置？我知道当你去土耳其时这很烦人，而且你的应用程序是土耳其语的……所以……我怎样才能真正检测到系统的语言？？在javascript中可以吗？如果它是英语，我应该想要，网络应用程序将eng.js用于荷兰语dut.js以及进一步......谢谢 最佳答案 我想你可以用Javascript做一个window.navigator.language。我建议您使用ISO语言标准命名您的文件；例如英语(美国)的“en_US.js”和荷兰语的“nl_NL.js”。
基于交易的以太坊智能合约分类与检测方法摘要：区块链技术为各行业带来创新。以太坊是目前第二大区块链平台，也是最大的智能合约区块链平台。智能合约可以简化和加速各种应用程序的开发，但也带来了一些问题。例如，智能合约被用来实施欺诈，漏洞合约被用来破坏公平性，还有许多重复的合约没有实际目的地浪费性能。这篇论文为以太坊智能合约提出了一种基于交易的分类和检测方法解决这些问题。从以太坊收集了超过10000份智能合约，并专注于智能合约和用户产生的数据行为。通过手工分析从事务中识别了四种行为模式，这可以用于区分不同类型的契约之间的差异。然后在此基础上构建了智能合约的14个基本特征。为了构建数据集，提出一种数据切片
我目前正在开发POCSDK，我需要添加一项功能来检测当前使用我的SDK的应用程序上是否存在任何其他第三方SDK(来自有限列表)。例如检测正在使用GooglemapsSDK。在Android和IOS上这样做的方法是什么？ 最佳答案 安卓从库中选择一个类并尝试使用类加载器加载它。优点:不太可能给出误报。缺点:如果类被混淆则失败。这意味着它只能可靠地用于包含无法混淆的类的库，例如Activity。读取apk文件并尝试找到库的基本包名称。优势:不会在标准问题的protected应用程序上失败。缺点:分析classes.dex需要额外的工具。
论文标题：CausalInterventionandCounterfactualReasoningforMulti-modalFakeNewsDetection论文作者：ZiweiChen,LinmeiHu,WeixinLi,YingxiaShao,LiqiangNie论文来源：ACL2023，Paper代码来源：未公布目录引入贡献基本知识介绍因果图因果关系的干预反事实推理与因果效应方法虚假新闻检测的因果图用因果干预进行去混淆训练用反事实推理减轻图像偏见训练与推理引入为了明确地解释数据偏差，我们首先将假新闻检测的过程表述为如图(a)所示的因果图。除了多模态假新闻检测方法关注的融合特征\(C\)
《SimpleNet:ASimpleNetworkforImageAnomalyDetectionandLocalization》论文阅读理解领域：AnomalyDetection（缺陷检测）论文地址：SimpleNet:ASimpleNetworkforImageAnomalyDetectionandLocalization目录《SimpleNet:ASimpleNetworkforImageAnomalyDetectionandLocalization》论文阅读理解领域：AnomalyDetection（缺陷检测）论文地址：[SimpleNet:ASimpleNetworkforImage
文章目录RRNet:AHybridDetectorforObjectDetectioninDrone-capturedImagesAbstract1.Introduction2.Relatedwork3.AdaResampling4.Re-RegressionNet4.1.Coarsedetector4.2.Re-Regression5.Experiments5.1.Dataaugmentation5.2.Networkdetails5.3.Trainingdetails5.4.Inferencedetails5.5.Performance6.Ablationstudy7.Conclusion
ZongB,SongQ,MinMR,etal.Deepautoencodinggaussianmixturemodelforunsupervisedanomalydetection[C]//Internationalconferenceonlearningrepresentations.2018.摘要导读对多维或高维数据的无监督异常检测在基础机器学习研究和工业应用中都具有重要意义，其中密度估计是一个这些算法的核心。虽然以往基于降维和密度估计的方法取得了富有成效的进展，但主要受限于优化不一致的解耦模型的学习的目标使得其不能在低维空间中保存关键信息。本文提出了一种用于无监督异常检测的深度自编码高斯
文章目录1.Abstract2.Introduction3.RelatedworkDETRbasemethods4.Method4.1FeatureExtractionVisualFeaturesdepthfeaturesforegrounddepthmap4.2DepthguidedtransformerVisualanddepthencodersDepth-guided-decoderDepthpositionalencoding4.3Detectionheadsandlossbipartitematchingoverallloss4.4Plug-and-playforMulti-view
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介图像处理在科技行业中占据着重要的一席之地，从古至今，图像处理始终都是计算机视觉领域的基础课题。如何提取图像中的有效特征作为机器学习模型的输入，是一个在深度学习、模式识别、图像处理等多个领域都十分重要的问题。过去几年来，由于近些年来的大数据和计算能力的飞速发展，基于神经网络的图像分类方法得到了迅猛发展。但是在实际应用中，面对复杂场景，一些微小的边缘变化可能会影响检测效果，特别是在目标检测、实例分割、视频监控等方面。针对这一问题，本文通过OpenCV来进行边缘检测，并将其应用到实例分割、对象跟踪以及景深拍摄等场景。 本文首先简要介绍边缘检测的概念及其特点。然后
