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足球守门员定位的定量分析
名称定义实际GK位置守门员在射门时的实际位置。球线将球与射程中心连接起来。双配音器射击角度的分配器。保守的守门员保持接近目标。数据驱动的GKP模型GKP模型需要数据以实现。潜水半径是潜水阴影的半径。潜水阴影守门员可以潜水覆盖的圆形区域。事件数据点来自已使用的数据集。足球协会足球。几何GKP模型GKP模型，可以使用几何规则实现。GK守门员。 GKP模型守门员定位模型。 守门员到达守门员可以覆盖的线。 实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。 刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。 男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。 Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。 建模GK位置GKP模型建议的GK位置。 非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。 开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。 射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。 射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。 射门在射门时的位置。 Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。 XG预期目标。GK守门员。GKP模型守门员定位模型。守门员到达守门员可以覆盖的线。实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。建模GK位置GKP模型建议的GK位置。非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。射门在射门时的位置。Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。XG预期目标。未固定的区域区域，某些GKP模型无法建议GK位置。妇女数据集过滤了妇女欧洲欧洲橄榄球联盟2022年数据集。拍摄前的目标概率。XGOT在目标上的预期目标。与psxg相同。PSXG弹出后的预期目标。拍摄后的目标概率。
谁做什么？一种确定功能定位的新算法
我们引入了一种新算法，称为 PPA（性能预测算法），该算法可以定量测量神经系统元素对其执行任务的贡献。根据一小组病变中性能下降的数据，该算法可以识别参与认知或行为任务的神经元或区域。它还可以准确预测由于多元素病变导致的性能。新算法的有效性在两个具有元素间复杂相互作用的循环神经网络模型中得到了证明。该算法可扩展并适用于大型神经网络的分析。鉴于可逆失活技术的最新进展，它有可能对理解生物神经系统的组织做出重大贡献，并阐明关于大脑局部计算与分布式计算的长期争论。
阵列元素定位声纳浮标原型 - DTIC
特性由阵列的孔径决定。但是，由于稀疏阵列中的元素数量减少，平均旁瓣电平高于相同孔径的全采样阵列的预期值。假设主瓣幅度为 M，正如预期的那样，对于一个由 M 个标准化和完全局部化的元素组成的阵列，每个元素在主响应轴方向上贡献一个同相矢量。然而，在远离主响应轴的给定方向上，由于元素位置随机，矢量并不同相，而是表现出统计随机相位。单位矢量与随机相位相结合，产生一个均方根 (rms) 幅度为 rm 的旁瓣电平。因此，对于随机阵列，平均旁瓣与主瓣的功率比为 M/MI = 1/M (Lo, 1964, 1965)。
用于定位、导航和跟踪的粒子过滤器
开发了使用粒子滤波器（递归蒙特卡罗方法）解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说，我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配，将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下，都可以实时实现，测试表明，其准确度可与卫星导航（如 GPS）相媲美，但完整性更高。基于模拟，我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后，粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案，这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
以及基于 MCPD 的 BLE 室内定位系统
摘要：IPS 是一项关键技术，它使医务人员和医院管理人员能够准确定位和跟踪医疗建筑内的人员或资产。除其他技术外，可以利用现成的 BLE 来实现节能且低成本的解决方案。这项工作介绍了基于 RSSI 和基于 MCPD 的室内定位系统的设计、实施和比较。该实现基于轻量级 wkNN 算法，该算法处理来自无连接 BLE 信标的 RSSI 和 MCPD 距离数据。设计的硬件和固件是围绕最先进的 BLE SoC（来自 Nordic Semiconductor 的 nRF5340）实现的。在一个有家具和六个信标节点的 7.3 m × 8.9 m 的房间中，对实时数据处理进行了实验评估并进行了展示。在房间内随机选择的验证点上的实验结果表明，MCPD 方法的平均误差仅为 0.50 m，而 RSSI 方法的误差为 1.39 m。
通过思想领导才能定位品牌
1。简介9 1.1背景和问题9 1.2目标，目的和研究问题10 1.3划界11 2。Literature review 12 2.1 Thought leadership 12 2.2 Opinion leaders and B2C/B2B influencer marketing 15 2.3 Rhetoric 17 2.4 Key opinion leaders (KOLs) 19 2.5 Persuasion knowledge 20 2.6 Integrated communication 21 2.6.1 Marketing communication theory 21 2.6.2 Public relations 22 2.7 Brand positioning and competitive advantage 24 2.7.1 Brand positioning 24 2.7.2 Keller‘s Brand Resonance Model 26 2.7.3 Thought leadership as a竞争优势29 2.8在初步框架中组织文献31 2.8.1目标受众了解（杠杆1）33 2.8.2内容质量（杠杆2）33 2.8.3共振（结果1）35 2.8.4分布（杠杆3）36 2.8.5思想领导品牌位置（结果2）36 2.8.6 2.8.6 2.8.6竞争优势（方法论38 3.1研究哲学38 3.2研究策略39 3.2.1定性研究策略和多案例研究39 3.2.2归纳方法40 3.3研究设计41 3.4案例公司42 3.4.1样本42 3.4.2访谈参与者的采样参与者对46 3.5.1主要数据46 3.5 em em em em em em em em em em em em e em em e em e em em e em 46 3.5 em em em em e em embirator 46 3.5.2 shotuctip 49 3.6.2主题分析50 3.7有效性，可靠性和概括性51
浏览贴片：具有全球和局部特征比较的异常定位
异常定位，目的是将图像中的异常区域分割出来，这是由于种类繁多的异常类型而具有挑战性的。现有方法通常是通过将整个图像作为整体而却很少付出的努力来学习局部分布来训练深层模型，这对于这项Pixel Prescerise任务至关重要。在这项工作中，我们提出了一种基于补丁的方法，可以适当考虑全球和本地信息。更具体地说，我们采用本地网络和全球网络分别从任何单个贴片及其周围来提取特征。全球网络经过训练，其目的是模仿本地功能，以便我们可以从上下文中轻松检测其功能不匹配时。我们进一步引入了不一致的异常检测（IAD）头和一个失真异常检测（DAD）头，以足够的时间发现全球和局部特征之间的差异。源自多头设计的评分函数有助于高精度异常定位。在几个现实世界数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法优于最大的竞争对手，而竞争对手的差距足够大。
通过连贯控制的光定位动力学
这项研究研究了Lyapunov的传播，吸收和结构障碍之间的动态关系，以利用光子晶体中的定位现象。我们研究系统的系统，其中一个双层引入障碍的重分索引的随机变化，而缺陷层具有与λ型原子的不均匀掺杂，并且可以使有效的折射指数的相干调节。相干控制允许在无序方案中积极调整吸收，Lyapunov指数和定位特征。在吸收和lyapunov spec中，对于带隙和带缘频率观察到了显着的对比，突出了不同的定位行为。这些发现提高了对无序系统中光 - 物质相互作用和现场定位的理解，为定制的光子设备提供了途径。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。