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规模等方差可改善连体跟踪 Ivan Sosnovik *，Artem Moskalev *和Arnold Smeulders方差，WACV 2021。 介绍 连体跟踪器将跟踪转化为模板与框架中候选区域之间的相似度估计。 在数学上，相似性函数成功的关键因素之一是翻译等方差。 非平移等价架构会在训练过程中引起位置偏差，这会妨碍精确定位。 但是，在现实生活中，目标不仅要进行平移，还需要进行更多的转换，例如旋转和缩放。 在这项工作中，我们将重点放在后面，并证明使用内置比例等方差扩展暹罗跟踪可以提高跟踪质量。 结果 楷模 OTB-2013 2015年OTB VOT2016 VOT2017 暹罗FC + 0.67 0.64 0.30 0.23 SE-SiamFC 0.68 0.66 0.36 0.27 原始结果和模型可 环境：该代码是使用2.40GHz GPU的Intel

自问世以来的半个多世纪， 微电子和集成电路技术可谓发展神速， 其中光刻 技术的发展起到了重要推动作用。 而作为光刻技术发展的重要指标， 不断缩小的 关键尺寸则对如何改善产品线宽均匀度(Critical Dimension Uniformity， CDU) 等关 键参数提出了更高的要求。 光刻机焦平面偏差(Total Focus Deviation， TFD) 精度就 与产品线宽均匀度 CDU 的好坏有着紧密联系， 甚至会影响到产品的最小线宽。 因 此通过提高光刻机镜头的 TFD 精度， 可以达到改善产品线宽均匀度 CDU， 提高良 率的目的。

MicroLib（代号Aegis）微服务库用途消除弊端，保留优势。 像任何体系结构一样，微服务风格的体系结构是MicroLib（代号Aegis）微服务库目的摆脱弊端，保持优势。 像任何体系结构一样，微服务风格的体系结构也会带来许多折衷。 其中最主要的是部署独立性与操作复杂性。 将应用程序的组件构建为一组联网的可执行文件可以自由地按自己的进度进行部署，但是管理分布式应用程序从本质上比运行整体组件更加困难。 隐含的前提背后

四叉树用于地理位置 四叉树是一种树数据结构，具有4个“子级”，通常称为节点，这些节点中的每个节点内还有4个以上的节点，依此类推，直到达到指定的粒度为止。 出于优化目的，仅在必要时才创建子代，例如，在下图中，我们可以看到四叉树的表示形式。 这种结构在许多方面都很漂亮，有很多用途可以真正改善应用程序。 最常见的用法是： 优化游戏渲染 动态光照效果对游戏的影响 地理位置 图像压缩 AI路径寻找 在此示例中，我们将使用四叉树优化地理位置。 想象一下，我们有一个应用程序可以向用户显示周围的其他用户或周围的图片。 传统方式是比较用户A和B之间的距离。使用两个点的经度和纬度，我们可以计算出以度为单位

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