多传感器融合是一种关键技术,可以解决众多安全至关重要的任务和应用,例如自动驾驶汽车和自动化的机器人臂。随着数据驱动的人工智能(AI)的持续进步,MSF的感测和理解错综复杂的外部环境的潜力得到了进一步扩大,从而对智能系统,特别是其感知系统产生了深远的影响。类似于传统软件,启用AI的MSF系统也需要足够的测试。然而,现有的测试方法主要集中于单传感器感知系统(例如,基于图像和基于点云的对象检测系统)。仍然缺乏对MSF系统生成多模式测试案例的重视。为了解决这些局限性,我们设计和实施了多测试,这是一种适用于复杂MSF感知系统的健身指导的变质测试方法。Mutitest采用物理感知方法来综合现实的多模式对象实例,并将它们插入背景图像和点云的关键位置。健身指标旨在指导和增强测试过程。我们使用五个SOTA感知系统进行了广泛的实验,以从以下角度评估多性:(1)生成的测试用例现实主义,(2)故障检测能力,以及(3)绩效改善。结果表明,多点可以生成现实且模态的测试数据,并有效地检测到正在测试的MSF系统的数百个不同故障。此外,在由Muttitest生成的测试用例上重新验证MSF系统可以改善系统的鲁棒性。我们的复制软件包和合成的测试数据集可在https://sites.google.com/view/msftest上公开获得。
使用 24 位 S 模式识别地址和/或 12 位 A/C 模式识别码为所有配备 S 模式和 A/C 模式的飞机开发唯一轨迹。确定所有飞机(包括配备 S 模式的飞机)的 A/C 模式识别码,
需要关注的主要问题是宽带中最适合固定无线需求的频谱和实现高数据传输速率所需的带宽。FCC 提供了几个新的无线频谱频段。为了为 RBOC(区域性贝尔运营公司,它们已经建立了有线高速数据传输基础设施)创造可行的无线竞争机会,FCC 增强了现有频谱许可证的容量。它启动了一系列全向无线 HSA(高速接入)网络。新的分配促进了双向传输,无需接收站点许可证。在下一节中,我们将讨论新的全向传输频段。除了讨论的频段之外,还有许多其他频段,但没有一个具有独有的许可结构和带宽。
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•如果孩子掌握了角色识别,您可以进一步走一步。在下一堂课之前的空白页面上,允许孩子以字母开头绘制任何项目。例如,教授字母“ B”时,给孩子一本书。邀请孩子探索物品(感觉,闻到它,甚至在适用时品尝),然后鼓励孩子画它。
本手稿提出了一种新型的贝叶斯主动学习可靠性方法,该方法同时整合了贝叶斯故障概率估计和贝叶斯决策理论多点富集过程。首先,提出了一种称为综合边缘概率(IMP)的认知不确定性度量,以作为Kriging估计的失败概率的平均绝对偏差的上限。然后,遵守贝叶斯决策理论,定义了一种称为多点逐步减少(MSMR)的外观学习函数,以量化通过在预期中添加一批新样本来量化IMP的可能减少。基于MSMR的多点富集过程的成本效率实现由三个关键的解决方法进行:(a)由于内部积分的分析性障碍性,MSMR将其减少到单个积分。(b)MSMR中的其余单个积分是通过数值截断的数值计算的。(c)最大化MSMR的启发式治疗方法是根据迭代迅速选择最佳下一个点的一批最佳点,其中使用规定或自适应方案来指定批量大小。在两个基准示例和两个动态可靠性问题上测试了所提出的方法。结果表明,MSMR中的自适应方案在计算资源消耗和整体计算时间之间取得了良好的平衡。然后,根据故障概率估计的准确性,迭代次数以及性能函数评估的数量,尤其是在复杂的动态可靠性问题中,MSMR的表现相当优于现有的倾斜功能和并行化策略。
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Laura KM Hahn A,B, *,Richard Dinga C,Ramona Leenings D,E,Tim Hahn D,James H. Cole F,G. E P,Q,Ali Saffet Gonul R,Ian H. Gotlib S,Roberto Goya-Maldonado T,Nynke A. Groenewold J,Paul Hamilton U,V,Naho Ichikawa W,X,Jonathan C. ,Evgeny A. Osipov I,Brenda WJH Penninx Y,Edith Pomarol-Clotet P,Q,ElenaRodríguez-Cano P,Q,Matthew D. Sacchet Z,Honda W,Shing W,Shing,J A,J A,Sim和Sim和Sim。