XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System位置信息
用于定位的公共通道中的多代币流通......
借助无人机技术的小型化和成本降低，可以实现由多架小型无人机组成的系统，而不是仅使用一架大型无人机。虽然多无人机系统在许多应用领域可以更高效地运行，但它也存在一些局限性。通信是这些系统最重要的限制之一，而飞行自组织网络（FANET）是在没有预装基础设施的情况下有效的解决方案。在 FANET 中，无人机需要知道彼此的位置信息以确保无碰撞协调。因此，无人机之间共享位置信息在 FANET 中发挥着重要作用。基于令牌的方法是用于位置信息共享的重要方法之一。在这种方法中，包含无人机坐标的令牌在无人机之间流通。因此，无人机通过流通的令牌知道彼此的位置。然而，尤其是在无人机群中，令牌的流通需要更长的时间，并且可能导致更高的错误率。使用多个令牌可以减少多无人机系统中的平均流通时间和位置信息错误率。在现有的多令牌研究中，假设每个令牌使用单独的通信通道来解决令牌碰撞问题。本文提出了一种新的基于多令牌的多无人机系统位置信息共享系统。在这个系统中，虽然只有一个公共通道用于令牌流通，但另一个通道用于控制数据包，以最大限度地减少令牌碰撞
动力传动系统 HIL 测试的关键考虑因素
名称 类型和测试仪信号 方向 说明 加速踏板位置 (APP) 模拟输出 驾驶员脚踏板 气流 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 测量进入发动机的空气质量 进气歧管压力 (IMP) 模拟输出 影响空气密度 进气歧管温度 (IMT) 模拟输出 影响空气密度 燃油压力 模拟输出 影响喷油器每次启动时分配的燃油 曲轴 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 高速信号；旋转位置信息 凸轮 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 高速信号；旋转位置信息 Lambda/O2 模拟输出 排气化学反馈 爆震 模拟输出 高速信号；气缸振动反馈 节气门位置 模拟输出 节气门体反馈 节气门指令 数字 PWM 输入 ECU 的节气门设定点
动力传动系统 HIL 测试的关键考虑因素
名称 类型和测试仪信号 方向 说明 加速踏板位置 (APP) 模拟输出 驾驶员脚踏板 气流 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 测量进入发动机的空气质量 进气歧管压力 (IMP) 模拟输出 影响空气密度 进气歧管温度 (IMT) 模拟输出 影响空气密度 燃油压力 模拟输出 影响喷油器每次启动时分配的燃油 曲轴 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 高速信号；旋转位置信息 凸轮 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 高速信号；旋转位置信息 Lambda/O2 模拟输出 排气化学反馈 爆震 模拟输出 高速信号；气缸振动反馈 节气门位置 模拟输出 节气门体反馈 节气门指令 数字 PWM 输入 ECU 的节气门设定点
铅和铜规则 - 样本站点分层和分接样本站点计划
EPA 要求在 TSSP 表格上填写以下信息：• 具体位置信息，如地址、建筑号、住宅名称等。• 每个位置的层级• 常规采样点或备用采样点• 管道材料• 建造年份
kaimrc创新专利
用于医生和患者护理的混合ID系统包括具有用于存储ID数据和传输信号的电路的混合电子ID/键，以及在混合电子ID/键的表面上具有预定形状的键。具有电路，存储位置信息的射频受体设备，该设备检测包含ID数据的信号，配置为匹配键形状的匹配检测部分以及跟踪随着钥匙旋转而跟踪预定形状运动的运动跟踪部分。一个包括患者数据库的计算机系统被配置为与射频受体设备的位置信息一起接收ID数据。当预定的形状完全旋转到最终位置时，并存储ID数据，位置信息以及与位置相关的患者数据。
经济社会和有用知识的兴起
经济社会在18世纪后期出现。我们认为，这些机构通过采用，产生和扩散新知识来降低获得有用知识的成本。结合了德国活跃经济社会3300名成员的宇宙的位置信息与专利持有人和世界公平参展商的位置信息，我们表明，拥有更多成员的地区在19世纪后期更具创新性。可以说，社会的这种持久影响是通过集聚经济体和局部知识溢出而产生的。我们提供证据来支持这一主张，该说法表明制造业立即增加，较早的职业学校建立以及到19世纪中叶在拥有更多成员的地区到达十九世纪中叶的高度熟练的机械工人。我们还表明，与同一社会成员的地区在专利方面具有更高的相似性，这表明社交网络促进了空间知识的扩散并塑造了创新的地理。
物联网传感器技术助力泰国社会发展
应用 • 安全性和交通流量得到改善的自动驾驶汽车，包括空中出租车。 • 具有优化城市基础设施的智能城市。 • 医疗保健：用于自我护理和远程医疗的可穿戴设备。 • 包括位置信息在内的高安全性关键数据传输
MINEHOUNDTM VMR3 双传感器地雷探测器（用于 EOD）...
MINEHOUND TM VMR3 使用简单，可为操作员提供清晰的音频信号，以提醒潜在地雷威胁的存在。当发现威胁时，MD 音频提供准确的位置信息和金属质量指示。GPR 音频提供额外的位置和深度信息，并识别目标的雷达横截面。两个探测器可以单独或一起使用。
紧密耦合的全局位置测量融合...
摘要 — 为了实现长期自主导航中稳健、无漂移的姿态估计，我们在本文中提出了一种将全局位置信息与视觉和惯性测量融合在一起的方法，该方法是基于紧耦合非线性优化的估计器。与以前的松散耦合研究不同，使用紧耦合方法可以利用所有测量之间的相关性。通过最小化包括视觉重新投影误差、相对惯性误差和全局位置残差的成本函数来估计最新系统状态的滑动窗口。我们使用 IMU 预积分来制定惯性残差，并利用这种算法的结果来有效地计算全局位置残差。实验结果表明，所提出的方法实现了准确且全局一致的估计，优化计算成本的增加可以忽略不计。我们的方法始终优于松耦合融合方法。与室外无人机 (UAV) 飞行中的松耦合方法相比，平均位置误差降低了 50%，其中全局位置信息由嘈杂的 GPS 测量提供。据我们所知，这是第一项在基于优化的视觉惯性里程计算法中紧密融合全局位置测量的工作，利用 IMU 预积分方法定义全局位置因子。