XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感知
受人类情感感知机制启发的情感导向预训练探索
深度卷积神经网络（DCNN）的预训练在视觉情绪分析（VSA）领域起着至关重要的作用。大多数提出的方法都采用在大型物体分类数据集（即 ImageNet）上预训练的现成的主干网络。虽然与随机初始化模型状态相比，它在很大程度上提高了性能，但我们认为，仅在 ImageNet 上进行预训练的 DCNN 可能过于注重识别物体，而未能提供情绪方面的高级概念。为了解决这个长期被忽视的问题，我们提出了一种基于人类视觉情绪感知（VSP）机制的面向情绪的预训练方法。具体而言，我们将 VSP 的过程分为三个步骤，即刺激接受、整体组织和高级感知。通过模仿每个 VSP 步骤，我们通过设计的情绪感知任务分别对三个模型进行预训练，以挖掘情绪区分的表示。此外，结合我们精心设计的多模型融合策略，从每个感知步骤中学习到的先验知识可以有效地转移到单个目标模型中，从而获得显着的性能提升。最后，我们通过大量实验验证了我们提出的方法的优越性，涵盖了从单标签学习（SLL）、多标签学习（MLL）到标签分布学习（LDL）的主流 VSA 任务。实验结果表明，我们提出的方法在这些下游任务中取得了一致的改进。我们的代码发布在 https://github.com/tinglyfeng/sentiment_pretraining 。
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
健康和旅游学生中大脑流失感知的串行调解模型
抽象目的：它的目的是探索自我效能感和财务焦虑水平在健康和旅游学生的生活满意度对大脑流失看法的影响中的串行调解作用。方法：在这项描述性研究中，在Antalya，Türkiye和串行中介模型和回归分析中，使用四个量表，生命满意度，自我效能，经济焦虑量（自我满意度，自我效率，财务焦虑）收集了403名参与者的数据。结果：根据数据，83.3％的旅游业，74.8％的护理，56.5％的牙科和55.7％的医学院学生表示他们正在考虑毕业后正在迁移。生活满意度对自我效能感和对财务焦虑的负面影响产生了积极影响，对财务焦虑的自我效能感具有积极影响。生命满意度对大脑流失有直接的负面影响，而自我效能感和财务焦虑对大脑排水产生了积极影响。学生对生活满意度的看法是大脑流失意图的重要先决条件，自我效能感和财务焦虑对这种影响具有中介作用。最影响其迁移意图的因素是脑力流失态度和教职员工。财务焦虑，自我效能感和出国意图是影响大脑流失看法的变量。结论：本研究中表达的移民意图和大脑消耗态度预测，对该国的医疗保健和旅游服务的可持续性构成了直接和严重的威胁。需要采取干预措施，例如改善财务焦虑和提供生活满意度。关键词：脑力消耗，财务焦虑，生活满意度，移民，自我效能，串行模型分析，学生
航空航天运营中的态势感知 - DTIC
为了确保组织和个人获得适当程度的成功，一个非常重要的因素的一个很好的例子，这个因素变得越来越重要，就是能够拒绝没有或几乎没有恐惧感的申请人。在早期，这种人被认为是飞行员训练的最佳候选人。现在我们知道，一个无所畏惧的飞行员在对自己和每个人构成威胁时，
Associate-3Ddet：用于 3D 点云对象检测的感知到概念关联
尽管最近的研究通过深度学习技术突破了极限，但从 3D 点云中进行物体检测仍然是一项具有挑战性的任务。由于严重的空间遮挡和点密度随到传感器距离的固有变化，同一物体在点云数据中的外观会有很大变化。因此，设计针对这种外观变化的鲁棒特征表示是 3D 物体检测方法的关键问题。在本文中，我们创新地提出了一种类似域自适应的方法来增强特征表示的鲁棒性。更具体地说，我们弥合了特征来自真实场景的感知域和特征从由富含详细信息的非遮挡点云组成的增强场景中提取的概念域之间的差距。这种领域自适应方法模仿了人脑在进行物体感知时的功能。大量实验表明，我们简单而有效的方法从根本上提高了 3D 点云物体检测的性能并取得了最先进的结果。
旋转：同时感知交互和导航
最近在操纵和运动领域取得了显着进展，但移动操作仍然是一个长期以来的挑战。与运动或静态操纵相比，移动系统必须在非结构化和动态环境中可行的多种长距离任务。尽管应用程序广泛且有趣，但在开发这些系统（例如基础和手臂之间的协调）时，有很多挑战，依靠在船上感知到感知和与环境互动，最重要的是，同时整合了所有这些部分。先前的作品使用模块化技能来解决问题，以使其动机和操纵被微不足道地捆绑在一起。这引起了多个限制
具有成本效益的主动激光扫描系统，用于深度感知深度学习的实例分段
摘要：家禽业在全球农业中起关键作用，家禽是蛋白质的主要来源，并为经济增长做出了重大贡献。但是，该行业面临着与重复性且苛刻的劳动密集型任务相关的挑战。自动化已成为提高运营效率并提高工作条件的关键解决方案。具体来说，机器人的操纵和对象的处理在工厂中变得无处不在。但是，存在挑战以预先识别和引导机器人处理一堆具有相似纹理和颜色的物体。本文着重于开发旨在自动化鸡的机器人解决方案的视觉系统，该机器人解决过程是一种基本的，但在家禽加工中是一种基本但身体上剧烈的活动。为了解决通用实例分割模型在识别重叠对象中的限制，开发了一种具有成本效益的双重活性激光扫描系统来生成对象上的精确深度数据。将经过良好的深度数据生成与RGB图像集成在一起，并将其发送到实例分割模型以进行单个鸡检测和识别。这种增强的方法显着改善了该模型在处理涉及重叠鸡的复杂场景中的性能。具体而言，RGB-D数据的集成将模型的平均平均精度（MAP）检测准确性提高了4.9％，并显着改善了中心偏移 - 本研究中引入的定制度量标准，以量化地面真相蒙版中心与预测的面具中心之间的距离。精确的中心检测对于开发未来的机器人控制解决方案至关重要，因为它可以确保在鸡肉重定过程中准确抓住。中心偏移量从22.09像素（7.30 mm）降低到8.09像素（2.65 mm），证明了该方法在缓解闭塞挑战和增强视觉系统的可靠性方面的有效性。
高中生学生 - 感知和意识 -
检查。论文是：•Max Planck 23。4。1858 Kiel•Arnold Sommerfeld 5.12。 1868Königsberg•Albert Einstein 14。 3。 1879 ULM•Ernest Rutherford 30。 8。 1871 Spring Grove•Max Burn 11 12. 1882 Breslau•James Franck 26。 8。 1882 Hamburg•Niels Bohr 7。 10。 1885哥本哈根•ErwinSchrödinger12。 8。 1887 VIENNA•WOLFGANG PAULI 25。 4。 1900维也纳•Werner Heisenberg 5.12。 1901Würzburg•Enrico Fermi 29。 9。 1901罗马•Paul Dirac 8。 8。 1902 Bristol•Pascual Jordan 18。 10。 1902 Hannover•Lew Landau 22。 1。 1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒（John Archibald Wheeler）9。 7。 1911佛罗里达•理查德·费曼（Richard Feynman）11。 5。 1918皇后区，纽约•朱利安·施温格12。 2。 1918纽约市1858 Kiel•Arnold Sommerfeld 5.12。1868Königsberg•Albert Einstein 14。 3。 1879 ULM•Ernest Rutherford 30。 8。 1871 Spring Grove•Max Burn 11 12. 1882 Breslau•James Franck 26。 8。 1882 Hamburg•Niels Bohr 7。 10。 1885哥本哈根•ErwinSchrödinger12。 8。 1887 VIENNA•WOLFGANG PAULI 25。 4。 1900维也纳•Werner Heisenberg 5.12。 1901Würzburg•Enrico Fermi 29。 9。 1901罗马•Paul Dirac 8。 8。 1902 Bristol•Pascual Jordan 18。 10。 1902 Hannover•Lew Landau 22。 1。 1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒（John Archibald Wheeler）9。 7。 1911佛罗里达•理查德·费曼（Richard Feynman）11。 5。 1918皇后区，纽约•朱利安·施温格12。 2。 1918纽约市1868Königsberg•Albert Einstein 14。3。1879 ULM•Ernest Rutherford 30。 8。 1871 Spring Grove•Max Burn 11 12. 1882 Breslau•James Franck 26。 8。 1882 Hamburg•Niels Bohr 7。 10。 1885哥本哈根•ErwinSchrödinger12。 8。 1887 VIENNA•WOLFGANG PAULI 25。 4。 1900维也纳•Werner Heisenberg 5.12。 1901Würzburg•Enrico Fermi 29。 9。 1901罗马•Paul Dirac 8。 8。 1902 Bristol•Pascual Jordan 18。 10。 1902 Hannover•Lew Landau 22。 1。 1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒（John Archibald Wheeler）9。 7。 1911佛罗里达•理查德·费曼（Richard Feynman）11。 5。 1918皇后区，纽约•朱利安·施温格12。 2。 1918纽约市1879 ULM•Ernest Rutherford 30。8。1871 Spring Grove•Max Burn 11 12.1882 Breslau•James Franck 26。8。1882 Hamburg•Niels Bohr 7。10。1885哥本哈根•ErwinSchrödinger12。8。1887 VIENNA•WOLFGANG PAULI 25。 4。 1900维也纳•Werner Heisenberg 5.12。 1901Würzburg•Enrico Fermi 29。 9。 1901罗马•Paul Dirac 8。 8。 1902 Bristol•Pascual Jordan 18。 10。 1902 Hannover•Lew Landau 22。 1。 1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒（John Archibald Wheeler）9。 7。 1911佛罗里达•理查德·费曼（Richard Feynman）11。 5。 1918皇后区，纽约•朱利安·施温格12。 2。 1918纽约市1887 VIENNA•WOLFGANG PAULI 25。4。1900维也纳•Werner Heisenberg 5.12。1901Würzburg•Enrico Fermi 29。 9。 1901罗马•Paul Dirac 8。 8。 1902 Bristol•Pascual Jordan 18。 10。 1902 Hannover•Lew Landau 22。 1。 1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒（John Archibald Wheeler）9。 7。 1911佛罗里达•理查德·费曼（Richard Feynman）11。 5。 1918皇后区，纽约•朱利安·施温格12。 2。 1918纽约市1901Würzburg•Enrico Fermi 29。9。1901罗马•Paul Dirac 8。8。1902 Bristol•Pascual Jordan 18。10。1902 Hannover•Lew Landau 22。1。1908年巴库•约翰·阿奇博尔德·惠勒（John Archibald Wheeler）9。7。1911佛罗里达•理查德·费曼（Richard Feynman）11。5。1918皇后区，纽约•朱利安·施温格12。2。1918纽约市
铁磁软计算机的可寻址和可感知的动态重编程
由外部磁场造成的软机器因其与生物体和复杂环境相互作用的潜力而引起了显着关注。但是，它们的适应性和功能通常受到操作过程中刚性磁化的限制。在这项工作中，我们在操作过程中引入了动态可重编程的磁性软计算机，并通过各种磁场的协同作用在操作过程中进行原位重新确定的磁化功率。可振荡的谐振电路集成到机体中，从而通过不同频率的高频频率实现了对特定区域的可寻址和可感知的加热。机身由由低熔点合金和NDFEB微粒制成的微型头。加热时，合金液体会固定，允许在40吨脉冲编程场下旋转NDFEB微粒。冷却后，新的配置被锁定在适当的位置。此重编程过程对于单个或多台机器同样有效，从而实现了多种机器的多种模式变形和多个机器的合作。此外，通过结合可寻址的热致动，我们将示意多个机器人的原位组装。这项工作可能使具有增强功能的磁性软计算机可以实现。