Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 5, May 2025
1）用轻量级的切片型陷阱预测沿海地区船只的轨迹自我关注的人：Jinxu Zhang，Jin Liu，Jin Liu，Junxiang Wang2）基于多模式层次层次指导的深层融合和光学流动流动流动式流动驱动器集成量的微型表达斑点基于注意力的隐式多粒性超分辨率网络授课者：陈博伊，什叶派4）步态：一个空间上的注意力增强网络，没有软玛克斯的帕金森氏病早期检测员的softmax： Quessialauthor（S）：Zheng Zhang，Xiao-Yun Xia，Jun Zhang6）基于人的自适应特征融合神经网络模型，用于人job fitauthor（S）：Xia Xue，Feilong Wang
SchoolAI Spaces: Creating Self-Paced and Personalized Learning Pathways
教室里充满了各种各样的学习者，但大多数教育工作者都陷入了试图让一个千篇一律的模型在一个不适用的世界里发挥作用的困境。一些学生努力跟上，另一些学生因为没有受到挑战而随波逐流，我们只能试图兼顾一切——设计课程、评分、跟踪进度——没有足够的时间或工具来实现它 […] 文章 SchoolAI Spaces：创建自定进度和个性化的学习路径首先出现在 Catlin Tucker 博士身上。
FlightHorizon to provide airspace management for Osage Nation’s Skyway36 droneport
Vigilant Aerospaces 的 FlightHorizon 空域管理和无人交通管理 (UTM) 系统已被选为俄克拉荷马州塔尔萨 Skyway36 无人机港口的空域管理系统。Skyway36 是美国领先的无人机港口，是“无人机机场”，也是大型先进空中机动 (AAM) 飞机（如空中出租车）的机场。文章 FlightHorizon 为 Osage Nation 的 Skyway36 无人机港口提供空域管理，最先出现在 Vigilant Aerospace Systems, Inc. 上。
Vigilant Aerospaces 的 FlightHorizon 空域管理和无人驾驶交通管理 (UTM) 系统已被选为俄克拉荷马州塔尔萨 Skyway36 无人机机场的空域管理系统。 Skyway36 是美国领先的无人机机场，是“无人机机场”，也是大型先进空中机动 (AAM) 飞机（如空中出租车）的机场。文章 FlightHorizon 被选中为 Osage Nation 的 Skyway36 无人机机场提供空域管理和探测与避让服务，最先出现在 Vigilant Aerospace Systems, Inc. 上。
Repost: SpaceShipOne Government Zero
二十年前……公开观看太空船一号？哇！首先是小鹰号。然后是卡纳维拉尔角。现在，莫哈韦。小鹰号发生在前世。我一直想去佛罗里达观看航天飞机发射，但一直没能……继续阅读→
FlightHorizon to provide airspace management for Osage Nation’s Skyway36 droneport
Vigilant Aerospaces 的 FlightHorizon 空域管理和无人交通管理 (UTM) 系统已被选为俄克拉荷马州塔尔萨 Skyway36 无人机港的空域管理系统。 Skyway36 是美国领先的无人机港口，是“无人机机场”，也是大型先进空中机动 (AAM) 飞机（如空中出租车）的机场。文章 FlightHorizon 将为 Osage Nation 的 Skyway36 无人机港口提供空域管理，最先出现在 Vigilant Aerospace Systems, Inc. 上。
使无人飞机能够进行超视距飞行，以扩大安全运营规模 俄克拉荷马州塔尔萨（2024 年 6 月 4 日）– Vigilant Aerospaces 的 FlightHorizon 空域管理和无人交通管理 (UTM) 系统已被选为俄克拉荷马州塔尔萨 Skyway36 无人机港口的空域管理系统。 Skyway36 是美国领先的无人机港口 […]FlightHorizon 被选中为 Osage Nation 的 Skyway36 无人机港口提供空域管理和探测与避让系统，该文章首次出现在 Vigilant Aerospace Systems, Inc. 上。
How to build a working AI only using synthetic data in just 5 minutes
合成数据在人工智能中日益流行。它将使人工智能更便宜、更好、更少偏见。它也非常容易获得和使用。在很短的时间内，它已经从一项实验技术变成了某种东西，我会毫不犹豫地将其用于生产人工智能解决方案。为了说明这一点，我将构建一个可以区分苹果和香蕉之间差异的人工智能。我将只使用另一个人工智能生成的两个类别的图像——在本例中，使用 DALL-E Mini。苹果或香蕉识别器我将仅使用易于访问的免费 AutoAI 工具构建一个图像分类器。生成数据我们需要大约 30 张每个标签（香蕉和苹果）的图像。我们将使用 DALL-E Mini，这是 NVIDIA 文本到图像模型 DALL-E 2 的开源版本。要生成图像，您可
