据了解，近日，应《InformationFusion》主编SalvadorGarcia教授邀请，西安电子科技大学机电工程学院张强教授团队和英国AberystwythUniversity计算机科学学院终身教授韩军功教授课题组联合在多模态信息融合领域顶级期刊《InformationFusion》（中科院一区，影响因子17。564）发表了题为DeepLearningforVisibleInfraredCrossmodalityPersonReIdentification：AcomprehensiveReview综述论文。论文第一完成单位为西安电子科技大学，机电工程学院张强教授、团队博士研究生黄年昌分别为论文通讯作者和第一作者。
　　论文所探讨的跨模态行人重识别（CrossmodalityPersonReIdentification）用于实现在多个不同模态（如可见光和红外）摄像头中检索某一特定行人，其广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。随着智慧城市的建设，安防需求与日俱增，智能化监控系统迎来重大发展机遇，作为其中不可或缺的一环，跨模态行人重识别成为学术界、工业界的热点研究方向。该论文对近五年跨模态行人重识别的发展进行了综合且详尽的分析，包括：1）跨模态行人重识别的定义、挑战、评价指标等；2）根据各类模型提出的动机和方法，系统地分析总结了现有百余篇跨模态行人重识别方法；3）评估和比较了现有模型的性能以及优缺点；4）展望了跨模态行人重识别的未来发展方向。此篇综述为相关科研人员提供了一份全面且系统的介绍，对该任务的发展起到了积极作用。该特约综述论文的录用标志着联合课题组在多模态图像融合和分析领域的一系列研究成果引起了学术界的广泛关注，具有相当的国际影响力。
　　据悉，张强教授及课题组多年来一直从事计算机视觉方面研究，尤其在多模态图像理解以及跨模态行人重识别方面取得了一系列创新性研究成果，相应成果发表在IEEETPAMI、TIP、TMM、InformationFusion、PatternRecognition、ICCV、CVPR等国际权威期刊及国际会议上。（通讯员：西安电子科技大学刘迦南焦强）

刘亦菲罕见辣妹风，却被嘲小腿粗壮发福发腮像个假人！头条创作挑战赛2月27日，众多明星纷纷营业。不止身陷怀孕风波的迪丽热巴，首次露出平坦小腹力证未怀孕。久无现身的刘亦菲也被曝出一组新广告，并罕见的呈现出辣妹风。不过对于刘亦菲的状态，长期喝水与长期喝茶的人，谁的身体更健康？研究告诉您答案如今对于多喝水还是少喝水，很多人都抱着不同的态度，有些人说水喝多了一直都要去厕所，如果是在工作或者是学习，那么效率就会大大降低。还不如不要喝水，免得加重了肾脏负担。但是又有人说喝水QtQSplitter任意拆分窗口Qt拆分窗口可以使用QSplitter，也可以使用比较容易使用布局控件来完成，本文章给出使用QSplitter分割窗口的例子。QSplitter继承自QFrame，而QFrame又全志T3FPGA国产核心板PangoDesignSuite的FPGA程序加载固化本文主要基于紫光同创PangoDesignSuite（PDS）开发软件，演示FPGA程序的加载固化，以及程序编译等方法。适用的开发环境为Windows71064bit。测试板卡为全实现智慧水务要做些什么？智慧水务是由软硬件高度融合后的产物，当然第一步必然是着眼于设备层，比如供水方向以智能水表为突破口，遵循从设备传输应用的自下而上的路径进行数据采集，再做智能化软件。实现智慧水务的第一雾里看花，余承东正在如何推动华为造车？2月25日，一项深化联合业务的协议，让华为与赛力斯的高管一同出现在深圳的一个签约仪式上这次合作签约在外界看来，一方面是为了辟谣华为将与赛力斯分手的传言官方表示双方将继续深化智选车的MWC2023开幕，OPPO华为纷纷亮相，哪些黑科技让你过目不忘？日前，2023年世界移动通信大会（MWC2023）在巴塞罗那迎来了正式开幕。大会以时不我待（VELOCITY）明日科技，将至已至为主题，围绕5G新动能数字万物开放网络超越现实金融科openKylin亮相GAIDC2023，助力国内AI产业建设2023年全球人工智能开发者先锋大会（GAIDC）于2月25日26日在上海临港成功举办。openKylin作为国内桌面操作系统根社区，以自身力量助力国内AI产业建设，与众多开发者及余承东表示华为与阿维塔强强联手，未来可期！笔者大胆预测2023年是高端SEV市场加速形成分水岭的关键元年，而其中，阿维塔一定是不可或缺的重要因素。为什么这么说呢，源于华为常务董事终端BGCEO智能汽车解决方案BUCEO余承周宁抢抓农时科技助春耕放种播种马铃薯马铃薯个大的话建议切块来栽比较好，既能节约马铃薯种的成本，还能最大限度发芽2月15日，在周宁县李墩镇际头村益丰种养专业合作社种植基地内，农民抢抓晴好天气，在科技特派员民营企业如何面对政策性亏损形成的政策性债务？三年疫情形成的债务是真正的真正的政策性债务，其形成的亏损是真正的政策性亏损。由于防疫正常的经营活动受到冲击和限制，再加上国际环境的扭曲，中国民营企业受到冲击是灾难性的。那么中国的民