摘要：番茄是我国重要的蔬菜作物,无论是基于番茄成熟度的收获预测或自动采摘,还是根据成熟期控制大棚温度或喷洒农药等,番茄的准确识别和定位都是必要条件。本研究提出了一种基于改进Deformable-DETR的目标检测方法。除了常规的对采集到的番茄图像进行数据增强以外,设计了图像增强模块CLAHE-GB,保留且凸显目标轮廓及细节特征,降低图像噪声。输入的番茄图像经过CLAHE-GB模块进行图像增强后进入主干网络进行特征提取。同时,为了进一步提高检测精度,采用clip模块实现多模态输入,并将其与Deformable-DETR进行有机结合。实验表明:该方法可准确的识别和检测出成熟、半熟和未熟番茄,平均精度值达到94.7%,明显优于Deformable-DETR源码的74.7%,具有较好的图像增强效果和检测精度,在番茄的识别和定位方面具有潜在的价值,为实现番茄果实的机器采摘提供了参考。

摘要：本文分析了威胁ATM网络安全的攻击种类，指出了VLIP存在的安全漏洞，在此基础上提出了一种基于clip方式的ATM网络安全系统的设计模型。

摘要：针对传统无监督跨模态检索算法提取样本内部与样本之间的关联语义不充分,导致检索准确率低的问题,提出一种基于clip与注意力融合机制的无监督跨模态哈希检索算法CAFM_Net。将多模态预训练模型clip运用到样本特征提取阶段,从不同维度挖掘数据的相似信息;使用注意力融合机制对提取的特征进行处理,加强显著区域的权重;引入对抗学习的思想设计模态分类器,生成更趋于语义一致性的跨模态数据哈希编码。与现有的代表性哈希方法相比,CAFM_Net在多模态检索任务上准确率提升至少11%与9%。

摘要：Van Cleef＆Arpels梵克雅宝典藏11月1日至12月3日期间,Van Cleef＆Arpels梵克雅宝在成都国际金融中心隆重举办＂Art of clip诗意百年·胸针艺术＂展,世家甄选呈现了84件涵盖从1910年末期至1970＇s典藏系列的别针与胸针作品,讲述了梵克雅宝的历史传承。刻画时代主题,

摘要：Geek不修边幅已经是老观念了。在我们MCG看来，新时代的Geek们不一定穿戴有多时髦，但至少要保证手指甲是干净的。Nail clip 580就是你打理自己的好工具。作为首款内置指甲剪的瑞士军刀，Nailclip580在经典的瑞士红之外还设计有四种不同的半透明颜色，能够做到男女通杀。

摘要：1957年,Robert Slass创建了Rotor clip威特克力,他的目标是运用其工程技术能力大规模生产优质卡簧,并准时交至客户手中.为了达到该目标,他不断更新并运用最新的技术于卡簧设计和生产的每一个环节上,不断提高Rotor clip威特克力处理问题和满足客户不断变化的需求的能力.他率先把级进模用于冲压卡簧技术上,此技术与传统复合模冲技术相比可更大规模地生产卡簧.他设计了这些金属模具,以更有效地利用钢条从而减少废料并降低成本.

摘要：1 工作原理和基本参数1.1 工作原理clip限流保护器(简称clip)属于转换型限流保护装置TCL(Triggered Current Limiter),是一种具有大持续载流能力的高速切换开关,俗称组合式限流熔断器.在欧洲、加拿大、美国和世界各地应用甚广.

摘要：针对行人重识别在换衣场景下的小数据集样本中识别精度较低的问题,结合大模型clip(Contrastive Language-Image Pre-training)生成伪文本的功能,提出基于文本图像互学习的换衣行人重识别方法.在训练第一阶段,设计伪文本生成器,交换同批次中的样本像素,生成多样性文本,增强文本差异性,并通过语义对齐损失约束文本特征的一致性.在第二阶段,设计局部全局融合网络,融合局部特征和全局特征,在第一阶段文本信息的指导下,增强视觉特征的判别性.在PRCC、Celeb-ReID、Celeb-Light、VC-Clothes数据集上的实验表明,文中方法可提升在小数据集样本中的性能.

摘要：作为专业的卡簧卡箍生产企业,Rotor clip始终把创新放在第一位,不断改善产品技术和制造工艺,开发新产品来丰富产品线以满足日益增长的客户需求。另一方面,Rotor clip也向顾客提供专业的汽车及零部件设计信息,保障客户作出明智选择。总部位于美国新泽西州的Rotor clip创建于1957年,是一家专业生产高品质卡簧、卡箍、波形弹簧的家族企业。走过将近60年的发展历史,Rotor

摘要：现有的多模态情感分析方法大多都是采用不同的模型来提取特征,模型之间特征的提取都是独立的过程,并且由于不同模态之间天然跨度较大,导致后续模态也难以有效融合,为了充分利用多模态信息,实现更有效的模态交互。为此提出了SCA-clip框架,即基于对比语言-图像预训练(clip)的多模态情绪分析网络。我们使用基于clip的编码器从图像和文本中提取强相关的深度表示,之后利用设计的堆叠交叉注意机制对跨模态的信息进行充分的交互以及融合,并且整个模型中通过利用BERT的多头注意力机制来维护可学习向量序列来捕捉有效信息,最后对典型的情绪分析数据集进行了广泛的实验。结果表明,所提出的框架在挖掘多模态情绪分析的关键特征方面具有更好的能力,能实现比原来更好的性能,即在MVSA-Single和MVSA-Multiple上的整体准确率分别提高了2.51%和1.3%。