工作原理 5.1. GPS 数据采集 NEO-6M GPS 模块持续接收卫星信号并计算车辆的经纬度坐标。ESP32 微控制器通过串行连接从 GPS 模块读取这些坐标。 5.2. 地理围栏设置 您可以使用用户界面设置地理围栏 - 即某个地理区域周围的虚拟边界,该用户界面具有用于激活地理围栏功能的样式按钮。设置地理围栏后,浏览器中会显示警报通知您配置成功。 5.3. 实时跟踪和地理围栏监控 ESP32 实时监控车辆当前的 GPS 坐标。它通过将当前位置与地理围栏的预定义边界进行比较来检查车辆是否在地理围栏区域内 5.4. 警报系统 如果车辆越过地理围栏边界,ESP32 会检测到此事件并触发警报并显示在浏览器中,通知您地理围栏已被突破。此警报可以采用视觉通知的形式,例如弹出消息或控制台日志。 5.5. 用户界面 Web 界面允许与系统交互,包括设置地理围栏和接收警报。 ESP32 可以充当 Web 服务器,提供一个可从浏览器访问的页面,您可以在其中实时设置和监控地理围栏状态。
我们介绍了矩阵,这是第一个基础现实的世界模拟器,能够在第一和第三人称视角以实时的,重新控制的方式生成无限长的720p高富达现实现场视频流,从而实现了丰富动态环境的沉浸式探索。Trained on limited supervised data from AAA games like Forza Horizon 5 and Cyberpunk 2077, complemented by large-scale unsupervised footage from real-world set- tings like Tokyo streets, The Matrix allows users to tra- verse diverse terrains—deserts, grasslands, water bodies, and urban landscapes—in continuous, uncut hour-long se- quences.以高达16 fps的速度,该系统支持实时交互性,并演示了零拍的通用性,将虚拟游戏环境转换为现实世界上下文,在这些环境中,收集连续移动数据的数据是不可行的。例如,矩阵可以模拟通过办公室设置驱动的宝马X3,这是游戏数据和现实世界中的一个环境。这种方法展示了AAA游戏数据对强大的世界模型的潜力,在具有Lim esed数据的情况下弥合了模拟和现实世界应用程序之间的差距。本文中的所有代码,数据和模型检查点都将被开源。
在超精确制造领域的摘要中,过程控制和材料处理的细节对于达到最高水平的产品质量和制造效率至关重要。该行业面临重大挑战:实时维持和增强制造过程的精度,以确保最佳的产出质量,同时最大程度地减少废物和能源消耗。这一挑战是由于产品和所使用的材料的增加而加剧了,需要更加精确和适应性的制造技术。应对这一挑战的重要性不能被夸大,因为它直接影响了制造公司的竞争力,可持续性和创新能力。整合高级精度计量技术的智能监视系统的开发为这一问题提供了有希望的解决方案。这样的系统将实现制造过程的实时优化,利用尖端技术和数据分析来动态调整参数以获得最佳性能。这样做,它不仅可以提高制造运营的精确性和效率,而且还可以通过减少废物和能源
记忆是指我们一生中获取,存储,检索和重组经验和知识的能力。以这种方式,记忆实际上是所有行为和认知功能的基础。尽管已使用实时功能磁共振成像(RTFMRI)来研究许多功能,例如感知,注意力和情感,但RTFMRI的使用却少得多,用于直接研究记忆的神经机制。在本章中,我们回顾了有关人脑如何支持记忆的现有文献。我们专注于在长期记忆中(也称为情节记忆)中编码,巩固和检索个人体验的系统。除了相关方法外,我们还考虑了介入的研究,这些研究已通过实验操纵大脑以与记忆行为建立因果关系。最后,我们讨论了如何使用RTFMRI来监测,扰动和实例化与记忆相关的大脑状态,从而涵盖了这一淡淡的研究中最近的RTFMRI研究以及未来研究的潜在思想。我们得出的结论是,RTFMRI有望为人类记忆提供独特的理论见解。
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评估预防欺诈的ML模型。在图2的左侧,与样本交易有效载荷一起显示了交易的历史记录。在这个简化的示例中,我们考虑了实体支付系统中的一年交易活动历史。数据分为一个训练集,用于训练模型和一个评估模型性能的测试集。在此示例中,培训集包含从1月到10月的所有交易,而测试集则包含从11月到12月的所有交易。虽然为每个集合选择的特定时间段和数据可能会有所不同,但模型构建始终同时使用训练集和测试集,并且训练集将始终包含比测试集更旧的数据。两个数据集之间的这种分离是故意分开的,以维持客观性:建立该数据集,一旦建立,该模型的性能将根据其在培训过程中未摄入的数据来衡量。