Demand for military and commercial vessels is outpacing supply. Private equity investments that improve shipyard efficiency could boost production and help nations meet their security requirements.

本研究探讨了现实世界中few-shot目标检测的方法，发现距离度量学习在新颖类别上表现更好，并证明了在真实世界的开放数据集中扩展目标类别对few-shot学习有利。

StereoNet是一种深度学习架构，能够在NVidia Titan X上以60fps运行，产生高质量、边缘保留且无量化的视差图。该网络具有超像素匹配精度的关键洞见，比传统立体匹配方法高一个数量级，通过使用低分辨率代价体编码所需的所有信息，从而实现实时性。该方法在多个基准测试中取得了显着的结果，提供了极大的灵活性。

本文比较了几个最好的Rust框架，包括Axum、Actix、Rocket、Warp、Tide和Poem。Axum是一个特殊的web应用程序框架，与Tokio项目和其他库集成。Actix是一个受欢迎的web框架，经历了多次迭代。Rocket在开发者体验方面表现出色。Warp是一个建立在Tokio之上的网络框架，与其他框架不同。Tide是一个简约的web框架，建立在async-std运行时之上。Poem是一个类似诗歌的程序。