许多行业参与者正在积极开发完全或部分自治的海洋船只。在许多情况下，自动船将在岸边和遥控中心（RCC）范围内运行。接近岸上的行动要求自动船能够与其他自主或载人船只近距离航行，并可能在被限制的水域中，同时以与海上任何其他船只的同等程度服从船柱。但是，在狭窄的水域中，某些COLREGS规则适用，这可能会根据船舶的可操作性改变预期的行动（赠送或替补）。本文介绍了符合Colregs规则9（狭窄渠道）的自动导航的情况意识（SAS）框架。提出的解决方案包括一种评估船舶在受限水域中船舶的可操作性的方法，用于评估Colregs规则9的适用性。然后将此功能集成到已经存在的SAS框架中，以促进在受限水中促进Colregs符合COLREGS的导航。使用小型自动乘客渡轮的案例研究在模拟中证明了该方法的适用性。
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随着神经网络能够生成现实的人造图像，它们有可能改善电影，音乐，视频游戏并使互联网变得更具创造力和鼓舞人心的地方。然而，最新的技术有可能使新的数字方式撒谎。作为响应，出现了多种可靠的方法工具箱，以识别人造图像和其他内容。先前的工作主要依赖于像素空间CNN或傅立叶变换。据我们所知，到目前为止，基于多尺度小波表示的综合伪造图像分析和检测方法始于迄今为止在空间和频率中始终存在。小波转换在一定程度上可以保守空间信息，这使我们能够提出新的分析。比较真实图像和假图像的小波系数可以解释。确定了显着差异。此外，本文提议学习一个模型，以根据自然和gan生成图像的小波包装表示合成图像。正如我们在FFHQ，Celeba和LSUN源识别问题上所证明的那样，我们的轻巧法医分类器在相对较小的网络大小上表现出竞争性或改进的性能。此外，我们研究了二进制脸庞++假检测问题。
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