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。
主要研讨会包括量子信息和计算领域的杰出人物的演讲,包括约翰·马丁尼斯教授(加州大学圣巴巴拉分校和谷歌量子人工智能实验室)和索加托·博斯教授(伦敦大学学院),以及印度政府前首席科学顾问 K. VijayRaghavan 教授(班加罗尔国家生物科学中心)等知名人士。研讨会还邀请了 Serge Haroche 教授发表杰出学院讲座,他因“开创性的实验方法,能够测量和操纵单个量子系统”而获得 2012 年诺贝尔物理学奖。该活动于 2023 年 2 月 17 日与 CEPIFRA 和法国驻印度大使馆合作举办。为期两天的活动还包括来自孟买印度理工学院不同部门的 QuICST 附属教职员工的座谈会和演讲,涵盖量子科学和技术的不同方面,例如量子计算和模拟、量子通信、量子传感、密码学和量子材料。此次活动还包括由著名科学家、政府官员和行业代表参加的小组讨论,探讨印度新兴的量子生态系统。研讨会共有近 250 名参与者参加,其中包括来自孟买印度理工学院和该地区其他学院和大学的学生和教职员工。
3.0 'ISPAN' Module Development .............................................................. 15 3.1 Flat Stiffened Panel .......................................................................... 16 3.1.1 DIAL Shell Element .............................................................. 18 3.1.2 Model Geometry .................................................................. 19 3.1.3 Loads .....................................................................................................................................................................................................................................................边界条件................................................................................................................................................................................................................................................................... 21 3.1.5解决方案............................................................... 3.2.1.1 Example 1 Linear Static Analysis .................................. 26 3.2.1.2 Example 2 Bifurcation Buckling Analysis ........................ 31 3.3 Flat Rectangular Tubular Truss Core Panel ............................................... 35 3.3.1 Program Components ............................................................ 35 3.3.1.1 Command Module ................................................... 35 3.3.1.2前处理器..................................................................................................................................................................................................................................... 3后处理器.............................................................................
本研究的目的是建立数字人文主义作为互联网和人工智能范式背景下技术变革的驱动力,以人与数字技术之间的社会互动为基础。本文使用一般的哲学和特殊的科学认知方法,特别是分析、综合、概括和建模、结构和功能、敏捷、价值论、协同方法。使用这种方法分析了数字人文主义作为现代发展概念的概念基础,它不仅促进技术进步,而且还考虑到互联网和人工智能在人与技术的社会互动中的挑战和机遇。作者确定了数字人文主义的问题及其克服方法,旨在确保技术发展服务于个人的社会福祉并提高社会生活质量。作者分析了互联网和人工智能时代数字人文主义的新趋势,这些趋势可以提供信息、教育、医疗服务等,使人们的生活更加舒适和富有成效。数字人文主义的概念促进了技术与人类价值观和需求的融合。识别人工智能对技术变革和社会互动的影响有助于创造人道和公正的社会。
摘要 医疗器械代表了一类广泛的产品,旨在用于预防、诊断、监测、治疗或缓解疾病或损伤。近年来,医疗器械的发展已导致越来越多的产品含有“物质”,由于其存在形式和使用部位与药品相似,通常被称为“边缘”产品。欧盟 (EU) 的监管文件在许多监管领域都考虑了基于物质的产品;在治疗学中,他们根据产品的主要作用机制将“医疗器械”与“药品”区分开来。这种区别通常不是直观的,而是基于对“药理、免疫和代谢作用机制”等基本术语的正确解释,这些术语具有重要的监管意义。本文讨论了正确解释这些术语的问题,并希望引起药理学家的兴趣,设计适当的实验范例,以严格、科学地解释由物质制成的医疗器械的正确作用机制。
在93年初船上的多感觉机器人成功地以宇航员以及不同的远程动物地面控制模式在官方模式下成功地工作。这些包括在线远程操作和望远镜程序 - 通过在虚拟环境中展示概念来进行学习的技术。实验成功的关键技术一直是其多种抓地力技术,本地(共享的自治)反馈控制概念以及远程自动型地面站中强大的延迟3D形图模拟(预测性模拟)。由于这些概念不再只是想法或效率,而是证明了它们在真实空间中的效率,因此知道如何将其应用于即将到来的太空机器人任务。本文重点介绍了远程动物以及3D图形仿真概念,结合了图像和其他传感器信息,以执行提出的望远镜编程方法。将通过概述实验性维修卫星(ESS)环境来描述原型卫星修复任务的场景,包括捕获和码头的策略。
利用人工智能来进行气候弹性引入和基本原理气候变化是全球最紧迫的挑战之一,影响了全球生态系统,经济和社区。非洲尽管气候变化率低(GHGS),但由于气候变化的影响而受到严重打击(AFDB,2019年。这归因于对气候敏感部门的过度依赖,以及这些国家缺乏必要的机构,技术和财务能力来减少排放和抵抗气候变化的韧性(Doku等,2021a,2021a,2021b; Mekonnen et; Mekonnen等,2021; 2021; Phiri&Doku,2024)。随着气候变化的影响加剧,对创新,数据驱动的解决方案的需求变得更加紧迫。数学科学和人工智能(AI)被证明是制定和部署气候弹性策略的重要工具(Ferrari,2024)。这些领域支持模型,预测和决策系统的设计,这些系统对于理解,预测和减轻气候风险至关重要。数学建模和人工智能(AI)的作用在加强气候信息系统和弹性计划的预测方面变得越来越重要(Amiri等,2024)。M-AI在其数据分析,预测和决策支持功能上建立了重要的作用,在开发预警系统中发挥着关键作用,使社区警告即将发生的灾难。需要在非洲早期职业研究人员和政策制定者的早期职业研究人员和决策者中建立能力。M-AI专业知识可以显着增强非洲的通过分析来自卫星,气象站和其他来源的大量数据集,AI驱动的系统可以检测模式并确定极端天气事件的早期迹象,包括可能经历温度和降水模式变化的区域。这些关键信息允许及时有效的响应,从而使整个部门的计划工作受益,特别是对于农民和其他高度容易受到气候变化的影响(Jain等,2023; Weaver等,2022),但是,主要挑战会阻碍进步:缺乏适当的技能,无法在环境中进行AI/数学来进行跨越范围的计划和解释整个计划和研究整个计划。这一差距主要源于两个因素:在非洲与非洲与AI相关的科学,技术,工程和数学(STEM)受试者(STEM)主题的培训机会有限,AI领域内的性别差异持续存在,反映在学术界的女性数量少,而AI劳动力则反映了。整个大陆的政府和利益相关者在采用适当和包容的报告框架以实现气候行动时面临挑战。
在过去的30年中,环境和气候灾难加剧,通过加剧性别不平等并威胁其权利,生计,健康和健康,对妇女和女孩产生了不成比例的影响。尽管在保护生物多样性,在土地上工作以及有效的环境和气候治理方面的作用至关重要,但在决策中,妇女的人数仍然不足。妇女和女孩,特别是来自土著社区和地方社区的妇女和女孩,通常没有充分的保护或资源,领导环境宣传。为了实现可持续发展,必须确保妇女平等参与绿色,蓝色和护理经济体,并显着增加对性别响应性的气候融资。