Cloud Object(클라우드 객체)란 무엇입니까?
Cloud Object 클라우드 객체 - Security policies are used to construct security boundaries between cloud objects at their interaction level. [1] During the dataset labelling, the smoke object was divided into three different classes, depending on its distance to the horizon, a cloud object was also added, along with images without annotations. [2] Using a composite-based analysis, cloud objects derived from high-resolution (500 m) model simulations are compared to 5-min GOES-16 imagery for a case study day located near the Alabama–Mississippi border. [3] We use 12 years of cloud observations from the geostationary Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager over the Southern Ocean to detect clouds which contain both liquid and ice pixels at their tops and we retrieve microphysical and radiative properties in each cloud object. [4] The occurrence of the cloud objects with extreme maximum rain rates doubles. [5] To date, methods for the detection of developing thunderstorms usually rely on accurate atmospheric motion vectors (AMVs) for the estimation of cooling rate of convective clouds, which corresponds to the updraft strength of the cloud objects. [6] Distortion Correction and Optical Reconstruction of Point-cloud Object for the Projection-type Color Holographic Display Based on HOE Screen *Hiroshi Amano, Yasuyuki Ichihashi, Takashi Kakue, Koki Wakunami, Hiroshi Hashimoto, Rintaro Miura, Tomoyoshi Shimobaba, Tomoyoshi Ito (1. [7] This paper focuses on the spatial and spectral enhancement of cloud objects through the fusion technique. [8]보안 정책은 상호 작용 수준에서 클라우드 개체 간의 보안 경계를 구성하는 데 사용됩니다. [1] 데이터 세트에 레이블을 지정하는 동안 연기 개체는 수평선까지의 거리에 따라 세 가지 다른 클래스로 나뉘었고 주석이 없는 이미지와 함께 구름 개체도 추가되었습니다. [2] 합성 기반 분석을 사용하여 고해상도(500m) 모델 시뮬레이션에서 파생된 구름 개체를 앨라배마-미시시피 국경 근처에 위치한 사례 연구일 동안 5분 GOES-16 이미지와 비교합니다. [3] 우리는 12년 동안 남극해에서 정지해 있는 Spinning Enhanced Visible 및 InfraRed Imager의 구름 관측을 사용하여 꼭대기에 액체와 얼음 픽셀을 모두 포함하는 구름을 탐지하고 각 구름 물체에서 미세물리적 및 복사 속성을 검색합니다. [4] 극단적인 최대 강우율을 가진 구름 물체의 발생은 두 배로 증가합니다. [5] 현재까지 발달 중인 뇌우를 탐지하는 방법은 일반적으로 구름 물체의 상승기류 강도에 해당하는 대류 구름의 냉각 속도를 추정하기 위해 정확한 대기 운동 벡터(AMV)에 의존합니다. [6] Distortion Correction and Optical Reconstruction of Point-cloud Object for the Projection-type Color Holographic Display Based on HOE Screen [7] 이 논문은 융합 기술을 통한 구름 객체의 공간 및 스펙트럼 향상에 중점을 둡니다. [8]
Point Cloud Object 점 구름 객체
Several point cloud objective quality metrics has been recently proposed to reliable estimate human perceived quality, including the so-called projection-based metrics. [1] In this paper, considering the growth of depth camera technology, we address the same problem for the 3D point cloud object data. [2] The real-time performance of 3D point cloud object detection under the intelligent vision Internet of Things needs to be improved. [3] For the first time, deformable convolution is introduced into the point cloud object detection network, which enhances the adaptability of the network to vehicles with different directions and shapes. [4] We fuse the 3D point cloud object detection model and lane detection model, with model compression technique applied. [5] In order to improve the efficiency of LiDAR point cloud object recognition and reduce the computational overhead, a new feature descriptor, Hemispheric Unique Shape Context (HUSC), is presented in this paper by using an improved neighborhood determination method. [6] Therefore, we propose a double-head structure based on single-stage point cloud object detection, with two decoupled heads to describe the classification and regression tasks in the high-level feature map, respectively. [7] In this paper, we focus on latent modification and generation of 3D point cloud object models with respect to their semantic parts. [8] Herein, we propose and describe an implementation of a 3-D point cloud object detection and classification system based on a 3-D global feature called Ensemble of Shape Functions (ESF) and a random forest object classifier. [9] As a result, dynamic point cloud objects can now be compressed to bit rates in the order of 3 to 55 Mb/s, allowing feasible delivery over today's mobile networks. [10] To prove this, we introduce ScanObjectNN, a new real-world point cloud object dataset based on scanned indoor scene data. [11] Although the Slicing Method (SM) is effective for calculating the volume of point cloud objects (PCOs), it is restricted in terms of applicability and practicability because of a certain contingency and directional defects. [12] Selected state-of-the-art algorithms for LiDAR point cloud object detection were trained on both real and artificially generated data sets. [13] Point cloud object detection is a key step in many 3D applications, such as autonomous driving and housekeeping robots. [14] Finally, According to the feature of the point cloud extracted, the change is calculated to determine the deformation of the point cloud object. [15] Recent deep learning architectures can recognize instances of 3D point cloud objects of previously seen classes quite well. [16] In this work, we propose a point cloud object detection module via an end-to-end deep learning system and enable wireless communications between vehicles to enhance driving safety and facilitate real-time 3D mapping construction. [17] The experimental results performed on Large-Scale Point Cloud Classification benchmark show that the proposed method can significantly improve the recognition rate of LiDAR point cloud objects, and it has strong robustness to interference information. [18]여러 포인트 클라우드 목표 품질 메트릭이 다음을 포함하여 인간이 인지하는 품질을 신뢰성 있게 추정하기 위해 최근에 제안되었습니다. 소위 프로젝션 기반 메트릭. [1] 이 논문에서는 깊이 카메라 기술의 성장을 고려하여 3D 포인트 클라우드 객체 데이터에 대해 동일한 문제를 해결합니다. [2] 지능형 비전 사물 인터넷에서 3D 포인트 클라우드 객체 감지의 실시간 성능을 개선해야 합니다. [3] 처음으로 변형 가능한 컨볼루션이 포인트 클라우드 객체 감지 네트워크에 도입되어 방향과 모양이 다른 차량에 대한 네트워크의 적응성을 향상시킵니다. [4] 모델 압축 기법을 적용하여 3D 포인트 클라우드 객체 감지 모델과 차선 감지 모델을 융합합니다. [5] 본 논문에서는 LiDAR 포인트 클라우드 객체 인식의 효율성을 높이고 계산 오버헤드를 줄이기 위해 개선된 이웃 결정 방법을 사용하여 새로운 특징 설명자인 HUSC(Hemispheric Unique Shape Context)를 제시합니다. [6] 따라서 우리는 고수준 피쳐 맵에서 분류 및 회귀 작업을 각각 설명하기 위해 2개의 분리된 헤드가 있는 단일 단계 포인트 클라우드 객체 감지를 기반으로 하는 이중 헤드 구조를 제안합니다. [7] 이 논문에서는 의미 부분과 관련하여 3D 포인트 클라우드 객체 모델의 잠재적 수정 및 생성에 중점을 둡니다. [8] 여기에서는 ESF(Ensemble of Shape Functions)라고 하는 3차원 전역 기능과 랜덤 포레스트 객체 분류기를 기반으로 하는 3차원 포인트 클라우드 객체 감지 및 분류 시스템의 구현을 제안하고 설명합니다. [9] 결과적으로 동적 포인트 클라우드 개체는 이제 3~55Mb/s 정도의 비트 전송률로 압축될 수 있으므로 오늘날의 모바일 네트워크를 통해 실현 가능한 전송이 가능합니다. [10] 이를 증명하기 위해 스캔한 실내 장면 데이터를 기반으로 하는 새로운 실제 포인트 클라우드 객체 데이터 세트인 ScanObjectNN을 소개합니다. [11] 슬라이싱 방법(SM)은 포인트 클라우드 객체(PCO)의 부피를 계산하는 데 효과적이지만 특정 우연성 및 방향성 결함으로 인해 적용 가능성 및 실용성 측면에서 제한됩니다. [12] LiDAR 포인트 클라우드 객체 감지를 위해 선택된 최첨단 알고리즘은 실제 데이터 세트와 인공적으로 생성된 데이터 세트 모두에 대해 훈련되었습니다. [13] 포인트 클라우드 객체 감지는 자율 주행 및 하우스키핑 로봇과 같은 많은 3D 애플리케이션의 핵심 단계입니다. [14] 마지막으로 추출된 포인트 클라우드의 특성에 따라 변화를 계산하여 포인트 클라우드 객체의 변형을 결정합니다. [15] 최근의 딥 러닝 아키텍처는 이전에 본 클래스의 3D 포인트 클라우드 개체의 인스턴스를 아주 잘 인식할 수 있습니다. [16] 본 연구에서는 엔드 투 엔드 딥 러닝 시스템을 통한 포인트 클라우드 객체 감지 모듈을 제안하고 차량 간 무선 통신을 가능하게 하여 운전 안전성을 높이고 실시간 3D 매핑 구축을 용이하게 합니다. [17] Large-Scale Point Cloud Classification 벤치마크에서 수행한 실험 결과는 제안한 방법이 LiDAR 포인트 클라우드 객체의 인식률을 크게 향상시킬 수 있으며 간섭 정보에 대한 강력한 견고성을 가지고 있음을 보여줍니다. [18]
Oort Cloud Object 오르트 구름 개체
Through a suite of observational simulations, we show that the gap arises from two separate populations, the Extreme Trans-Neptunian Objects (ETNOs; perihelia q ≳ 40 au and semimajor axes a ≳ 150 au) and the Inner Oort Cloud objects (IOCs; q ≳ 65 au and a ≳ 250 au), and is very unlikely to result from a realistic single, continuous distribution of objects. [1] Moreover, one of the most significant abilities of such a settlement could be slightly easier access to sites of research within our own solar system that could be essential in the forthcoming years, such as Jupiter, Titan, the Kuiper Belt, and some Oort Cloud objects. [2] Our simulations further show that although inward-injected inner Oort cloud objects exhibit P9-driven orbital confinement, the degree of clustering is weaker than that of objects originating within the Kuiper Belt. [3] From the analysis of the interaction of the Oort cloud objects and the Sun with the passing-by stars and stellar clusters, it follows that a dense part of the Oort cloud is apparently limited in size; and we estimate this size. [4] Comet ISON was an Oort Cloud object, probably entering the solar system for the first time. [5] However, we also find that Oort cloud objects can be scattered into hyperbolic orbits like those of the two known examples, by sub-stellar and even sub-Jovian mass perturbers. [6] Inner Oort Cloud objects (IOCs) are Trans-Plutonian for their entire orbits. [7]일련의 관측 시뮬레이션을 통해 극단 횡단 해왕성 천체(ETNOs, perihelia q ≳ 40 au 및 준주축 a ≳ 150 au)와 내부 오르트 구름 천체(IOC, q ≳ 65 au 및 a ≳ 250 au)이며 객체의 현실적인 단일 연속 분포로 인해 발생할 가능성은 거의 없습니다. [1] 더욱이, 그러한 정착지의 가장 중요한 능력 중 하나는 목성, 타이탄, 카이퍼 벨트 및 일부 오르트 구름 물체와 같이 향후 몇 년 동안 필수적일 수 있는 우리 태양계 내의 연구 사이트에 약간 더 쉽게 액세스할 수 있다는 것입니다. . [2] 우리의 시뮬레이션은 안쪽으로 주입된 오르트 구름 개체가 P9 구동 궤도 제한을 나타내지만 클러스터링 정도가 카이퍼 벨트 내에서 시작된 개체의 클러스터링 정도보다 약하다는 것을 보여줍니다. [3] 오르트 구름 물체와 태양과 지나가는 별 및 성단의 상호 작용을 분석한 결과 오르트 구름의 밀도가 높은 부분은 크기가 분명히 제한되어 있습니다. 그리고 우리는 이 크기를 추정합니다. [4] ISON 혜성은 오르트 구름 천체였으며 아마도 처음으로 태양계에 진입했을 것입니다. [5] 그러나 우리는 또한 오르트 구름 물체가 항성 이하 및 목성 이하 질량 섭동에 의해 알려진 두 가지 예와 같은 쌍곡선 궤도로 흩어질 수 있음을 발견했습니다. [6] 내부 오르트 구름 물체(IOC)는 전체 궤도에 대해 Trans-Plutonian입니다. [7]
cloud object detection 클라우드 객체 감지
The real-time performance of 3D point cloud object detection under the intelligent vision Internet of Things needs to be improved. [1] For the first time, deformable convolution is introduced into the point cloud object detection network, which enhances the adaptability of the network to vehicles with different directions and shapes. [2] We fuse the 3D point cloud object detection model and lane detection model, with model compression technique applied. [3] The proposed method integrates the bounding box information provided by multiple cloud object detection services to detect navigable areas and plan routes. [4] Therefore, we propose a double-head structure based on single-stage point cloud object detection, with two decoupled heads to describe the classification and regression tasks in the high-level feature map, respectively. [5] Herein, we propose and describe an implementation of a 3-D point cloud object detection and classification system based on a 3-D global feature called Ensemble of Shape Functions (ESF) and a random forest object classifier. [6] The most two common ones are Microsoft Azure Cloud object detection and Google Tensorflow object detection. [7] Selected state-of-the-art algorithms for LiDAR point cloud object detection were trained on both real and artificially generated data sets. [8] Point cloud object detection is a key step in many 3D applications, such as autonomous driving and housekeeping robots. [9] In this work, we propose a point cloud object detection module via an end-to-end deep learning system and enable wireless communications between vehicles to enhance driving safety and facilitate real-time 3D mapping construction. [10]지능형 비전 사물 인터넷에서 3D 포인트 클라우드 객체 감지의 실시간 성능을 개선해야 합니다. [1] 처음으로 변형 가능한 컨볼루션이 포인트 클라우드 객체 감지 네트워크에 도입되어 방향과 모양이 다른 차량에 대한 네트워크의 적응성을 향상시킵니다. [2] 모델 압축 기법을 적용하여 3D 포인트 클라우드 객체 감지 모델과 차선 감지 모델을 융합합니다. [3] 제안하는 방법은 여러 클라우드 객체 감지 서비스에서 제공하는 경계 상자 정보를 통합하여 탐색 가능한 영역을 감지하고 경로를 계획합니다. [4] 따라서 우리는 고수준 피쳐 맵에서 분류 및 회귀 작업을 각각 설명하기 위해 2개의 분리된 헤드가 있는 단일 단계 포인트 클라우드 객체 감지를 기반으로 하는 이중 헤드 구조를 제안합니다. [5] 여기에서는 ESF(Ensemble of Shape Functions)라고 하는 3차원 전역 기능과 랜덤 포레스트 객체 분류기를 기반으로 하는 3차원 포인트 클라우드 객체 감지 및 분류 시스템의 구현을 제안하고 설명합니다. [6] 가장 일반적인 두 가지는 Microsoft Azure Cloud 객체 감지와 Google Tensorflow 객체 감지입니다. [7] LiDAR 포인트 클라우드 객체 감지를 위해 선택된 최첨단 알고리즘은 실제 데이터 세트와 인공적으로 생성된 데이터 세트 모두에 대해 훈련되었습니다. [8] 포인트 클라우드 객체 감지는 자율 주행 및 하우스키핑 로봇과 같은 많은 3D 애플리케이션의 핵심 단계입니다. [9] 본 연구에서는 엔드 투 엔드 딥 러닝 시스템을 통한 포인트 클라우드 객체 감지 모듈을 제안하고 차량 간 무선 통신을 가능하게 하여 운전 안전성을 높이고 실시간 3D 매핑 구축을 용이하게 합니다. [10]
cloud object storage 클라우드 오브젝트 스토리지
We evaluate the current state of cloud object storage services and their logging functionality by analyzing cloud storage log files generated by a proof-of-concept cloud storage broker system using the three largest public CSPs: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, and Microsoft Azure. [1] This paper reports our experience applying lightweight formal methods to validate the correctness of ShardStore, a new key-value storage node implementation for the Amazon S3 cloud object storage service. [2] It combines shared-nothing and shared-data architecture, and utilizes highly scalable and low-cost cloud object storage, while overcoming the bandwidth limitations and high latency of using remote storage when writing a large number of logs. [3] Experiments using Cloud Object Storage Benchmark (COSBench) show that, ARM improves the average read and write response time of Ceph storage cluster by upto 50% and 33% respectively, compared to the default case. [4] As a fundamental cloud service, the cloud object storage system stores and retrieves millions or even billions of read-heavy data objects. [5] In this paper we share our experience applying the AIOps approach to a production cloud object storage service to get actionable insights into system's behavior and health. [6]Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure의 3대 공용 CSP를 사용하여 개념 증명 클라우드 저장소 브로커 시스템에서 생성된 클라우드 저장소 로그 파일을 분석하여 클라우드 개체 저장소 서비스 및 해당 로깅 기능의 현황을 평가합니다. . [1] 이 백서는 Amazon S3 클라우드 객체 스토리지 서비스를 위한 새로운 키-값 스토리지 노드 구현인 ShardStore의 정확성을 검증하기 위해 경량의 공식 방법을 적용한 경험을 보고합니다. [2] 비공유 및 공유 데이터 아키텍처를 결합하고 확장성이 뛰어나고 저렴한 클라우드 개체 스토리지를 활용하는 동시에 많은 수의 로그를 작성할 때 원격 스토리지를 사용할 때의 대역폭 제한과 높은 대기 시간을 극복합니다. [3] COSBench(Cloud Object Storage Benchmark)를 사용한 실험에 따르면 ARM은 기본 경우에 비해 Ceph 스토리지 클러스터의 평균 읽기 및 쓰기 응답 시간을 각각 최대 50% 및 33% 향상시킵니다. [4] 기본적인 클라우드 서비스인 클라우드 개체 스토리지 시스템은 수백만 또는 수십억 개의 읽기가 많은 데이터 개체를 저장하고 검색합니다. [5] 이 백서에서는 시스템 동작 및 상태에 대한 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 프로덕션 클라우드 개체 스토리지 서비스에 AIOps 접근 방식을 적용한 경험을 공유합니다. [6]
cloud object store
Instead, we have enhanced the design of SAP IQ to operate on cloud object stores such as AWS S3 and Azure Blob Storage. [1] Cloud storage gateways (CSGs) are an essential part of enterprises to take advantage of the scale and flexibility of cloud object store. [2]대신 AWS S3 및 Azure Blob Storage와 같은 클라우드 개체 저장소에서 작동하도록 SAP IQ의 설계를 개선했습니다. [1] CSG(클라우드 스토리지 게이트웨이)는 클라우드 개체 저장소의 규모와 유연성을 활용하는 기업의 필수적인 부분입니다. [2]