XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不准确的
通过蓝牙实现安全高精度测距
由于室内环境中存在许多反射，基于 RSSI 的测距本质上是不准确的。通过结合基于相位的距离估计协议和先进的信号处理，imec 测距技术可以准确地将视线分量与多径分离。结果是一个具有亚米级精度的强大测距系统。与测向（也称为 AoA，到达角）不同，imec 距离测量仅使用两侧的单个天线进行。通过将多个天线与跟踪相结合，距离测量的精度甚至可以远远优于 10 厘米。它还可以与 AoA 技术相结合，为此，imec 的多径消除技术也提供了卓越的性能。
Microsoft Word - OPNAVINST 3501.383A 最终签名版 - 2024 年 1 月 25 日
a. 海军部队指挥官 (CMDR) 根据法律、政策和法规的要求，向国防部长办公室 (SECDEF)、海军部长 (SECNAV)、作战指挥官 (CCDR)、海军作战司令部、联合参谋部、其他政府机构和国会提供战备信息。战备信息也是对来自各种政府来源的信息请求的回应。如果缺乏充分的协调和沟通，报告的信息不一致或不准确的可能性就会增加。虽然海军向上级部门报告的大部分工作都是由 OPNAV 执行的，但指派给舰队作战部队的 Echelon-2 CMDR 可能也有向 CCDR 或其他联合部队提供者报告的要求。本指令的目的是确保 OPNAV 报告完全符合舰队 CMDR 的观点。
紧凑型 28 纳米 FD-SOI CMOS 76-81 GHz 汽车频段接收器路径，具有精确的 0.2° 相位控制分辨率
雷达系统确定目标的距离、速度和到达角 (AoA)。本研究的重点是 AoA 确定的准确性。目标反射信号的方位角或 AoA 由相控阵系统中每个接收器链信号之间的相位差决定。接收器链之间的固有相移差异是造成不准确的一个原因。因此，为了准确确定 AoA，必须在接收器电路中控制相位变化。校准相位的模拟解决方案通常使用移相器，但有源移相器耗电，无源移相器有损耗且需要很大的面积 [5]。此外，在这些频率下使用移相器实现小于一度的精度非常复杂 [6]。另一种方法是使用
l-diwfer：用语言删除单图像...
摘要。在本文中，我们介绍了L-Differ，这是一种基于语言的差异模型，旨在为不足的单像反射删除任务。尽管表现出令人印象深刻的图像性能，但现有的基于语言的扩散模型在图像恢复方面具有精确的控制和忠诚。为了克服这些局限性，我们提出了一种迭代条件改进策略，以解决不准确的控制条件的问题。采用多条件约束机制来确保图像颜色和结构的恢复忠诚，同时保留生成能力以处理低传输的反射。我们通过广泛的实验证明了所提出的方法的优越性，展示了对现有方法的定量和定性改进。
碳足迹数据收集|城市的心脏
如果您正在共享租赁建筑中，请与房东或建筑经理联系，并要求他们提供您的办公室电费。如果他们没有为每个办公室分解，则准确的估计要求他们分配地板区域并使用百分比来确定您的使用情况。他们需要将使用的总电量乘以您所占用的地板面积的百分比。对于公共区域，您可以要求他们为每个办公室添加平等的地板区域，或者根据您在建筑物总数中雇用的员工数量的百分比。以较不准确的估计要求他们将建筑物所用的总电量除以办公室的数量，以查找您在电费中的大约份额。
生成式人工智能中的主动风险管理
生成模型参考其数据集来编造连贯的语言或图像，这是让早期用户感到震惊和着迷的原因之一。对于自然语言程序，虽然措辞和语法可能令人信服，但内容可能部分或完全不准确，或者有时在表示有效性陈述时是错误的。这种自然语言应用程序的风险之一是它可以完全自信地“产生”不准确的输出。它甚至可以发明不存在的参考和来源。该模型可以得到原谅，因为它的功能是生成看起来像人类制品的数字制品。然而，连贯的数据和有效数据不一定相同，这使得大型语言模型的最终用户不得不考虑一个雄辩的输出是否具有事实价值。
负担减轻案例研究 - SSA
• 删除可能造成负担的问题：SSA 历来在 CDR 中使用两个论述式问题（“描述您一天中通常做什么”和“您有什么爱好或兴趣吗？”），但通过公众咨询，该机构了解到这些问题既过于繁琐，又可能产生不准确的信息。在审查了反馈意见后，包括一位利益相关者的意见，他将回答描述为“以有害的方式使用，而其他证据不支持”，SSA 决定完全删除这些问题。相反，SSA 保留了一个问题，让受访者更容易识别完成与日常生活相关的多达 21 项不同任务的困难。
为 CSRD 做好数据和技术准备
如果不为公司提供可靠的数据来指导其可持续发展绩效和业务议程，可能会导致公司及其领导者的声誉受损，以及因不准确的报告或漂绿指控而产生的法律后果。首席信息官、数据管理员和可持续发展团队必须积极应对“可持续发展数据挑战”。启动这项工作需要采取精确的措施来形成可靠和透明的可持续发展报告方法。选择合适的技术和数据解决方案对于满足外部和内部 ESG 报告的需求至关重要。所选技术应简化各种 ESG 数据源的集成，并提高报告的准确性和清晰度。
3D虚拟现实将患者教育提升到新的水平
确诊癌症后，患者及其护理人员通常很难了解患者体内发生了什么。这些挑战可能围绕着对疾病、治疗方案和/或特定症状或副作用的理解。研究表明，患者在就诊后几乎立即会忘记多达 80% 的信息。1-3 此外，患者保留的信息中多达 50% 可能是不准确的。3,4 这些问题因高度复杂或大量信息、1 较差的健康素养、2 语言障碍 5 和高度焦虑或压力而进一步加剧。6 这些数据应该引起医疗服务提供者的关注，因为患者是根据自己对疾病的有限理解做出重要且改变生活的决定的。