尼泊尔运输管理汽车RFID车牌项目归属Decatur

尼泊尔运输管理局已将价值4400万美元的车牌项目授予Decatur,以提供高度安全的车牌及RFID标签,这将促进车辆信息登记并支持警方打击犯罪。

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尼泊尔运输管理局(DOTM)已经将价值4400万美元的“供应和交付高度安全的凸印车牌(涵盖个性化、登记和IT基础架构)”项目授予给全球身份管理解决方案生产和部署领导者Decatur。众多知名国际厂商参加了今年1月的项目招标过程,不过 Decatur 因为能够提供合规性最高、创新性最强的解决方案而成功竞标。2016年6月1日,该项目的签约仪式在加德满都闵布哈万 (Minbhawan) 的 DOTM 总部举行。

这个项目将促进尼泊尔的车辆和车主信息登记,创建一个全国数据库,并提供高度安全的车牌和RFID(射频识别)标签。该项目所涉及的车牌和RFID标签将帮助尼泊尔警方打击犯罪,维持法律和秩序。Decatur 将为此提供包括项目管理、支持和培训在内的端到端解决方案。

Decatur 总裁 Goffin 先生表示:“此前我们已经在许多欧洲、亚洲和非洲国家成功部署了我们的车辆识别解决方案,现在我们非常高兴能够为尼泊尔人民开展工作。”在设计帮助应对身份管理领域中不断发展变化的挑战的创新性解决方案方面,Decatur 是一位值得信赖的合作伙伴,该公司的技术已经获得了美国专利局 (US Patent Office) 的专利保护。

尼泊尔运输管理局局长 Shrestha 先生说:“能够为我国带来如此先进的解决方案,让我们非常兴奋。我们现在很高兴我们与 Decatur 的战略合作将帮助为尼泊尔展望未来的电子政务事业确立重要趋势。我们希望让 Decatur 开发一种居于前沿地位的身份识别管理系统,从而支持我们为我国公民提供良好的服务。”
本文转自d1net(转载)

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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