
ethzasl_msf(multi-sensor fusion)传感器融合定位算法解析
2022年5月5日 · [2] SSF(Single-Sensor Fusion) https://github.com/ethz-asl/ethzasl_sensor_fusion 另外,Zida Wu等人根据ethzasl_msf进行二次开发,实现了 IMU, SLAM (ORB_SLAM2) and GNSS (or GPS)的融合定位,对于后续拓展具有很强参考意义:
MTT实验——原理、步骤、注意事项、示例图 - 知乎
二甲基亚砜 (DMSO)能溶解细胞中的甲臜,用 酶联免疫检测仪 在570nm波长处测定其光吸收值,可间接反映活细胞数量。 在一定细胞数范围内,MTT结晶形成的量与细胞数成正比。 1. 仪器:台式离心机、细胞计数仪、CO2培养箱、倒置显微镜、酶标仪 (570nm滤光片)、酶标板振荡器、10μL/100-200μL多通道移液器、生物安全柜等。 2. 试剂:MTT检测试剂盒、 DMEM 或其他培养基、双抗、 FBS 、 PBS 、DMSO。 DAY 1. 1. 对前一天培养好的处于对数期的细胞消化、离心 …
SSF: 缩放和移位特征——参数高效的微调方法(PETL) - 知乎
2023年8月3日 · 为此,本文提出一种任务无关的通用PETL方法,并且在推理阶段也没有额外的开销引入,称为SSF(Scale and Shift deep Features);直觉来自预训练的上游数据集和微调的下游数据集具有不同的数据分布;因此,引入了尺度参数和移位参数(方差和均值),从而调制预训练 ...
驱动程序 | 摩尔线程
摩尔线程成立于 2020 年 10 月,以全功能 GPU 为核心,致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案,为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。
无人驾驶算法学习(六):多传感器融合MSF算法-CSDN博客
2019年5月6日 · 本文的多传感器融合是建立在读懂《Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter》基础上的 ,是一种相机和IMU融合的理论,里面讲解了IMU的误差状态运动方程构建。 误差状态四元数,是有开源的程序的,但是它是集成在 rtslam 里面的,不方便提取出来使用。 但还有另外一个开源的程序,ETH的 MSF,可以比较方便地用在自己的工程里面,并且它的理论与误差状态四元数很接近,稍微有点不同,所以MSF开源程序就成了一个不错的选择。 其 …
MT-Transformer-vLLM用户指南 | 摩尔线程文档中心
MT-Transformer (MTT)为摩尔线程自研的LLM推理引擎,vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库,本文档将介绍MT-Transformer配合vLLM进行大模型部署的使用方法。 版权所有 2024 摩尔线程,本文档受国际版权法保护。 摩尔线程和摩尔线程徽标是摩尔线程智能科技 (北京)有限责任公司的注册商标。 本文档提供有关摩尔线程产品的信息。 本文档并未授权任何知识产权的许可,并未以明示或暗示,或以禁止反言或其他方式授予任何知识产权许可。 MT-Transformer …
eth基于滤波的松耦合框架ssf和msf有什么异同点呢? - 知乎
曾经使用过ssf,这是ssf wiki 介绍中的一段话 > “ssf packages are for single sensor fusion msf packages are for multi sensor fusion”。 链接: http:// wiki.ros.org/ethzasl_se nsor_fusion. 即,ssf是融合IMU和单个位置传感器的,msf融合IMU和多个位置传感器。
摩尔线程官方网站 | 全栈AI 为美好世界加速 - mthreads.com
摩尔线程成立于 2020 年 10 月,以全功能 gpu 为核心,致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案,为各行各业的数智化转型提供强大的ai计算支持。
MTT实验原理、方法、实验步骤 - 黄灿华教授 实验室
MTT全称为3- (4,5)-dimethylthiahiazo (-z-y1)-3,5-di- phenytetrazoliumromide,汉语化学名为 3- (4,5-二甲基噻唑-2)-2,5-二苯基四氮唑溴盐,商品名:噻唑蓝。 是一种黄颜色的染料。 MTT比色法,是一种检测细胞存活和生长的方法。 其检测原理为活细胞线粒体中的琥珀酸脱氢酶能使外源性MTT还原为水不溶性的蓝紫色结晶甲瓒(Formazan)并沉积在细胞中,而死细胞无此功能。 二甲基亚砜(DMSO)能溶解细胞中的甲瓒,用酶联免疫检测仪在490nm波长处测定其光吸收值, …
SSF:高效模型微调的新基石 - CSDN博客
2024年9月25日 · 为了解决这一问题,我们推出了SSF(Scaling & Shifting Features)项目,这是一个基于NeurIPS2022论文《Scaling & Shifting Your Features: A New Baseline for Efficient Model Tuning》的官方实现。SSF通过一种新颖的方式,显著提高了模型微调的效率,同时保持了高水平的性能。 项目介绍