XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感知系统
通过信息填充信息填充信息
协作感知使每个代理人通过与其他代理人的传统消息交换来证明其感知能力。它固有地归结为感知和沟通成本之间的基本权衡。为了解决这个瓶颈问题，我们的核心思想是从两个关键方面优化协作序列：表示和选择。提出的基于密码的消息代表可以传输整数代码，而不是高维特征图。提出的信息填充消息选择优化了本地消息，以共同填充每个代理的信息需求，防止多个代理之间的信息溢出。通过对这两种设计进行介绍，我们提出了一种新颖的沟通效率协作感知系统，它大大提高了感知 - 交流权衡权衡，并且既包含了同性恋和异构协作环境。我们在现实世界数据集（DAIR-V2X）和新的仿真数据集OPV2VH+中评估了代码填充。结果表明，代码填充的表现超过了sota，其中2comm在dair-v2x/opv2vh+上具有1,333/1,206×较低的通信量。我们的代码可从https://github.com/phyllish/ codefilling获得。
在自动驾驶汽车中的计算机视觉应用
摘要 - 自主车是指能够感知其周围环境的车辆，并且很少或没有人类驾驶员的投入。感知系统是一个基本组件，它使自动驾驶汽车能够收集数据并从周围的环境中提取基本信息，以确保安全驾驶。受益于计算机视觉的最新进展，可以使用诸如照相机，激光雷达，雷达和超声传感器等传感器来实现感知任务。本文回顾了过去十年中发表的有关计算机视觉和自动驾驶的出版物。尤其是我们首先研究自动驾驶系统的演变，并总结了来自不同国家的主要汽车企业家开发的系统。第二，我们研究了通常用于自动驾驶的传感器和基准数据集。然后，讨论了对自动驾驶的计算机视觉应用的全面概述，例如深度估计，对象检测，车道检测和交通标志识别。此外，我们会回顾公众对自动驾驶汽车的意见和关注。根据讨论，我们分析了自动驾驶汽车面临的当前技术挑战。最后，我们提供了见解，并指出了一些有希望的未来研究方向。本文将帮助读者从学术和行业的角度了解自动驾驶汽车。
Özgür早期-Ankara
（2021-2023），一种用于移动平台的广义自适应多任务感知系统，首席研究员。（总预算：〜150.000欧元） - BAP（科学研究项目），“ FKB-2022-20194”，自动移动车辆2022-2024中的异常检测，首席研究员（总预算：〜5500欧元） - BAP（BAP） - BAP（科学研究项目），“ Fay-20222222-20118”，derike Yquik yelikexexexe; tabanlıotonom sistemuygulamalarınınınınınınetirmesi2022-2023，研究（总预算：〜110.000欧元） - 自动驾驶感知的联合项目（Inria/Toyota Collaporation），不同的主题（2017-2021），研究者，研究者。- 欧盟项目（欧盟），第3 rd手机机器人，（2013-2017），研究人员。- TübiTak（土耳其科学和技术研究基金会），“ 111E285”，通过比较多机器人的方法学方法的混合映射和场景感知，（2012-2013），博士生。- BAP（科学研究项目），“ 5720”，不同的感知类型和通过Multirobot Systems 2011-2012的通信共享，博士生。- BAP（科学研究项目），“ 09ha210d”，《多机器人的场景识别》，2009- 2010年，博士生。-Tübitak“ 107M240”，基于注意的移动机器人的场景识别，导航和协调，（2007- 2010年），博士生。
使用校准环境的感知系统的联合固有和外在校准
摘要 - 基本上所有多传感器系统都必须校准其传感器，以利用其全部潜力进行状态估计，例如映射和本地化。在本文中，我们研究了感知系统的外在和内在校准的问题。传统上，以围板或独特身份标签的形式的目标用于校准这些系统。我们建议将整个校准环境用作支持不同类型传感器的内在和外在校准的目标。这样做，我们能够校准具有不同配置，传感器类型和传感器方式的多个感知系统。我们的方法不依赖于传感器之间的重叠，这些传感器通常在使用经典目标时通常需要。主要思想是将每个传感器的测量值与校准环境的精确模型联系起来。为此，我们可以为每个传感器选择一种最适合其校准的特定方法。然后，我们使用最小二乘调整共同估算所有内在和外部设备。最终评估了我们系统的激光镜头到相机校准，我们提出了一种与校准无关的评估方法。这允许在不同校准方法之间进行定量评估。实验表明我们提出的方法能够提供可靠的校准。
可交付成果 D2.1 最新分析 - CMT
危机管理人员在快节奏和移动的环境中工作，需要及时获取最新信息和情报以及决策支持工具，以筛选最重要的信息。成功的危机管理 (CM) 的一个关键要素是所有相关利益者之间的全面态势感知 (SA)。本报告基于专门的国际研究成果和欧盟危机管理人员使用的 SA 系统的调查数据，确定了未来欧盟多利益相关方态势感知系统 (MSSAS) 的用户需求和要求。最新研究揭示了多种现成的、大多是商用现货 (COTS) 的 SA 工具。这些工具分为以下类别：卫星和机载遥感系统、无人地面车辆、无人飞行器、特殊摄像机、特殊探测器、交通管理和决策支持系统。除了这些 COTS 工具外，该报告还确定了欧盟 FP7 项目，这些项目旨在开发由欧盟委员会资助的先进 SA 解决方案，资金超过 1 亿欧元。这种最先进的分析还涉及与 SA 相关的 ICT 架构和技术的不同模型。概述了现有标准和正在进行的标准化活动，确定了其中最重要的标准。此外，还确定了现有的采购流程和法律要求。建议危机管理
开发 AI/ML 操作管道：Linchpin 项目
AIDP – 陆军情报数据平台 ALE – 空射效应 ABIS – 自动生物特征识别系统 BAT-A – 生物特征识别自动化工具集 – 陆军 BCT – 旅战斗队 CIRCM – 通用红外对抗 CMOSS – 指挥、控制、通信、计算机、网络、情报、监视、侦察（C5ISR）/电子战模块化开放标准套件 CMWS – 通用导弹预警系统 EAB – 旅以上梯队 EW – 电磁战 EWPMT – 电子战规划与管理工具 FLOT – 部队前线 GLE – 地面发射效应 HADES – 高精度检测与利用系统 ITDS – 改进型威胁检测系统 JCAP – 联合通用接入平台 LDS – 激光探测系统 LIMWS – 有限临时导弹预警系统 MEMSS – 模块化电磁波谱系统 MFEW – 多功能电子战 MRL – 多管火箭发射器 NESO – NAVWAR电子战系统高架 PNT – 位置导航授时 RWR – 雷达预警接收器 S2AS – 频谱态势感知系统 SAM – 地对空导弹 TITAN – 战术情报目标访问节点 TCE – 战术网络设备 TLS – 地面层系统 TRAC – 战术射频应用底盘 UAV – 无人驾驶飞行器
基于视觉的先进精密进近和着陆...
先进空中机动 (AAM) 飞机需要感知系统，以便在城市、郊区、农村和区域环境中实现精确进近和着陆系统 (PALS)。目前批准用于自动进近和着陆的最先进的方法将难以用于支持 AAM 操作概念。但是，来自其他应用和低 TRL 研究的技术和系统使用视觉、红外、雷达和 GPS 方法为 AAM 飞机进近和着陆提供基线感知和传感要求。本文重点介绍基于视觉的 PAL，以演示闭环基线控制器，同时遵守联邦航空管理局的要求和规定。共面算法确定姿势估计，并将其输入到扩展卡尔曼滤波器中。将 IMU 与视觉相结合，为 GPS 拒绝的环境创建传感器融合导航解决方案。状态估计会导致下滑道和定位器误差计算，这对于设计和推导 AAM PALS 的制导律和控制律至关重要。 IMU 和视觉导航解决方案为 AAM PALS 提供了有希望的模拟结果，更高保真度的模拟将包括计算机图形渲染和特征对应。
乌克兰战争中的先进技术
卫星遥感技术有助于记录战争罪行并提供实时战场情报。它揭露了暴行并追踪了武装团体，对重建至关重要。各公司提供的卫星图像对于追究俄罗斯责任和评估基础设施损坏至关重要。然而，使用卫星图像存在数据操纵、侵犯隐私以及政府或私人实体滥用等风险。在乌克兰，缺乏标准化做法和更新立法加剧了这些风险。未经授权的访问或篡改图像可能会扭曲事实，而卫星的广泛数据收集引发了人们对谁控制信息的担忧。Palantir Technologies 的参与以及 Delta 系统在乌克兰国防中的使用也有可能影响民主和人权。使用 Palantir 先进的数据挖掘工具引发了对滥用和侵犯隐私的担忧。该公司与政府签订了保密协议，强调了合乎道德的使用和严格遵守隐私法的必要性。使用基于卫星的 Delta 态势感知系统可以增强战场决策能力，但也存在数据泄露、系统故障和缺乏透明度的风险。如果没有适当的监督，其使用可能会导致过度监视和侵犯隐私。
PEO IEW&S 2024 更新
AIDP – 陆军情报数据平台 ALE – 空射效应 ABIS – 自动生物特征识别系统 BAT-A – 生物特征识别自动化工具集 – 陆军 BCT – 旅战斗队 CIRCM – 通用红外对抗 CMOSS – 指挥、控制、通信、计算机、网络、情报、监视、侦察（C5ISR）/电子战模块化开放标准套件 CMWS – 通用导弹预警系统 EAB – 旅以上梯队 EW – 电磁战 EWPMT – 电子战规划与管理工具 FLOT – 部队前线 GLE – 地面发射效应 HADES – 高精度检测与利用系统 ITDS – 改进型威胁检测系统 JCAP – 联合通用接入平台 LDS – 激光探测系统 LIMWS – 有限临时导弹预警系统 MEMSS – 模块化电磁波谱系统 MFEW – 多功能电子战 MRL – 多管火箭发射器 NESO – NAVWAR电子战系统高架 PNT – 位置导航授时 RWR – 雷达预警接收器 S2AS – 频谱态势感知系统 SAM – 地对空导弹 TITAN – 战术情报目标访问节点 TCE – 战术网络设备 TLS – 地面层系统 TRAC – 战术射频应用底盘 UAV – 无人驾驶飞行器
dsRNA诱导的免疫靶向质量肿瘤，并被病毒运动蛋白抑制
植物释放在土壤原代和继发代谢产物中，这些代谢物通过其营养作用或抗菌活性来塑造菌群的结构。植物防御微生物还包括物理屏障，例如表皮，这些障碍物可以防止被侵略者无法造成的侵略者的感染来破坏它们。不同的感知系统允许植物检测入侵[6]。在其中，植物膜模式识别受体（PRR）有感觉保守的微生物相关分子模式（MAMP）或通常是细胞外的内源性植物分子。对MAMP的敏感性最近被提出是通过伤害引起的[7]。此外，胞质核苷酸结合亮氨酸重复（NLR）受体，感知的植物细胞内病原体效应子。这种效应子识别触发了与局部受控细胞死亡有关的强烈防御反应的发展，这些反应可能导致效应子触发免疫力（ETI）。植物细胞对病原体的感知会导致产生活性氧（ROS），抗菌化合物的合成，防御相关基因的转录和防御激素的产生。后者将远离感知部位的植物防御反应，以激活诱导的全身电阻（ISR）[8]。通常，接触越亲密，国防反应就越强。