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Efficient Visual SLAM through Local Accuracy and Global Consistency

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简介：
本文提出了一种高效的视觉 simultaneous localization and mapping (SLAM) 方法，通过局部精度和全局一致性优化，提升了地图构建与定位性能。 Local Accuracy and Global Consistency for Efficient Visual SLAM探讨了如何在视觉同时定位与地图构建（SLAM）过程中实现局部精度与全局一致性，以提高系统的效率。

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  • Efficient Visual SLAM through Local Accuracy and Global Consistency
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    本文提出了一种高效的视觉 simultaneous localization and mapping (SLAM) 方法，通过局部精度和全局一致性优化，提升了地图构建与定位性能。 Local Accuracy and Global Consistency for Efficient Visual SLAM探讨了如何在视觉同时定位与地图构建（SLAM）过程中实现局部精度与全局一致性，以提高系统的效率。
     
  • Numerical Algorithms: Accuracy and Stability
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    《数值算法：精度与稳定性》一书深入探讨了设计和分析数值计算方法时的关键问题，重点关注如何确保算法在实际应用中的准确性和鲁棒性。 《数值算法的准确性和稳定性》一书由尼古拉斯·J·希格曼撰写，并在曼彻斯特大学担任职务，他是数值计算领域的权威学者。这本书的第二版由工业与应用数学学会（SIAM）出版发行于费城，版权归属于该学会。全书深入探讨了如何理解和评估有限精度环境下数值算法的准确性和稳定性。 书中围绕以下关键概念展开： 1. **相对误差和有效数字**：在数值计算中，相对误差衡量结果与真实值之间的差异，而有效数字反映了数据的精确度。 2. **误差来源**：包括舍入误差、模型简化带来的不确定性以及算法本身的局限性等。 3. **精度与准确性**：前者关注的是计算过程中的精确程度，后者则涉及计算结果与实际值接近的程度。 4. **前后误差**：前向误差是指算法输出和期望解之间的差距；后向误差则是输入数据的微小变化导致的大范围解的变化。 5. **条件数**：用于量化问题本身的敏感性，高条件数值的问题更容易受到计算误差的影响。 6. **消减现象**：当两个相近数字相减时会导致大量信息丢失的现象，这是数值不稳定的一个常见原因。 7. **求二次方程的解法**：书中详细说明了如何在数值计算中稳定地解决二次方程式问题。 8. **样本方差的计算方法**：此过程容易产生误差，尤其是在处理大规模数据集时尤为明显。 9. **线性方程组解决方案比较**：通过对比高斯-埃森特拉特部分主元法（GEPP）和克拉默法则在解决线性方程组中的稳定性和效率差异。 10. **舍入误差积累问题**：随着计算步骤的增加，舍入误差会逐渐累积，可能导致结果严重偏离真实值。 11. **不稳定性与消减现象的关系**：即使没有明显的数字相减导致的信息丢失现象，算法也可能因缺乏行交换（pivoting）而变得不稳定。 12. **提高精度的方法**：通过增加浮点数的位数或使用更高精度的数据类型来减少舍入误差的影响。 13. **舍入误差的好处**：在某些情况下，适当的数值四舍五入可以促进算法更快地收敛到正确的解。 14. **稳定性问题的依赖性**：一个计算方法在一个问题上可能是稳定的，在另一个不同条件下却可能变得不稳定。 15. **非随机性的舍入误差模式**：理解这些规律可以帮助设计更稳健、精确度更高的数值计算算法。 这本书不仅提供了坚实的理论基础，还通过具体实例和实际应用案例帮助读者应对数值分析中的挑战。对于从事科学计算、工程计算或数据分析的专业人士来说，《数值算法的准确性和稳定性》是一本非常有价值的参考书籍。
     
  • Efficient Video Coding Algorithms and Architectures
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    本论文集探讨了高效视频编码算法与架构的设计和优化，旨在提高视频压缩效率、图像质量及硬件实现性能。 《High Efficiency Video Coding Algorithms and Architectures》是由多位专家共同编写的关于HEVC的书籍。
     
  • Domain Specific CL: Code for NeurIPS 2020 Paper Exploiting Global and Local Features for Medical Image
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    本文为NeurIPS 2020会议提交的论文利用全局和局部特征进行医疗图像分割（有限标注）提供代码实现，探讨了在数据标注不足的情况下如何有效提升医学影像分割精度的方法。 该代码适用于发表在NeurIPS 2020（第34届国际神经信息处理系统会议）上的口头报告论文《带有有限注解的医学图像分割的全局和局部特征的对比学习》。通过提出的使用对比学习的预训练方法，我们仅用两个标记量的数据进行训练就能获得与基准模型相当甚至更优的表现。 研究发现，在医学图像分割任务中，所提出的基于对比性的预训练策略能够结合跨领域的自然知识，并且在性能上超越了基线和其它预训练、半监督及数据增强的方法。此外，论文还提出了局部对比损失函数作为全局损失的扩展形式，通过学习独特的局部级别表示来区分相邻区域，进一步提升了模型的表现力。 最后值得注意的是，所提出的策略可以与现有的半监督方法和数据增强技术相结合使用，在提升准确度方面具有显著的效果。
     
  • An Introduction to Memory Consistency and Cache Coherence
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    本课程介绍内存一致性与缓存一致性的基本概念和原理，帮助学习者理解多处理器系统中数据同步机制。 A Primer on Memory Consistency and Cache Coherence is a publication by Daniel J. Sorin, Mark D. Hill, and David A. Wood, published by Morgan & Claypool Publishers.
     
  • Probability and Statistics through Group Representations
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    本书通过群表示论的角度介绍了概率与统计学的基本概念和方法，为读者提供了独特的理解和分析视角。适合数学、物理及相关专业的高年级本科生和研究生阅读。 这是一本关于概率统计的群表示的电子书，高清版本，最新版的经典著作，英文版。
     
  • Efficient and Fast Algorithms in Computational Electromagnetics
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    本研究聚焦高效快速算法在计算电磁学中的应用，旨在解决复杂电磁问题时提高数值模拟的速度和精度。 计算电磁学中的优秀书籍详细介绍了各种快速算法。
     
  • Efficient Video Coding: HEVC Algorithms and Architectures(...)
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    本书《Efficient Video Coding: HEVC Algorithms and Architectures》深入探讨了高效视频编码技术，特别是HEVC标准中的算法和架构设计。书中详细分析了各种编码工具和技术，为读者提供了关于现代视频压缩的全面指南。适合从事多媒体通信、流媒体服务及相关领域研究与开发的专业人士阅读参考。 《High Efficiency Video Coding (HEVC) Algorithms and Architectures》（英文版）是一本很好的辅助材料，对于学习HEVC相关知识非常实用。
     
  • Efficient Image Dehazing Using Boundary Constraints and Contextual...
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    本文提出了一种基于边界约束和上下文信息有效去除图像雾霾的算法，通过优化模型参数提升去雾效果。 基于边界限制的去雾方法与传统的暗原色方法相比，效果更佳。大家可以将其与何凯明的方法进行对比。