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World File Search System深冰
使用人工智能和深...
1助理教授，234助理教授，印度卡纳塔克邦，卡纳塔克邦，贝达尔，贝拉加维，贝拉加维，卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦的班纳塔克邦的Guru Nanak Dev工程学院计算机科学与工程系，印度，印度摘要，通过有效的武器检测是现代安全系统中的重要武器探索。本研究使用Yolov8深学习模型介绍了AI驱动的武器检测系统。该系统在Roboflow武器检测数据集上进行了训练，以在实时视频提要或图像中准确识别和分类武器。通过利用先进的计算机视觉技术，该模型可以增强监视功能，减少响应时间并改善高风险环境中的安全措施。实验评估证明了高准确性和效率，这使该系统成为公共空间中自动化威胁检测的可靠解决方案。关键字：武器检测，人工智能（AI），深度学习（DL），Yolov8，监视系统，实时检测I.引言随着公共场所的越来越多的安全问题，实时武器检测已成为至关重要的必要性。传统的监视系统在很大程度上依赖手动监测，这容易受人为错误和效率低下。人工智能（AI）和深度学习（DL）纳入安全应用程序的整合已显着增强了自动化威胁检测，从而更快，更准确地识别了潜在风险。本研究重点是使用最新的对象检测算法Yolov8模型实施AI驱动的武器检测系统。通过利用Roboflow的深度学习技术和策划的数据集，该系统旨在实时从视频供稿或图像中实时识别武器。基于AI的武器检测AI驱动武器检测系统的重要性提供了几个关键优势：
值函数近似 - 深...
⇒f（x，a）= q（s，a）或f（x）=A⇒数学函数比表高得多•状态描述可以彼此相关=>，如果到目前为止我们还没有遇到特定的状态描述，我们可以从类似情况中得出适当的动作。（概括）
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•材料奖，金属矿物质和材料协会（TMS）2021•杰出校友奖，IIT-BHU全球校友协会2019年•美国国家工程学院美国工程领域（NAE-FOE）Inspitee 2019•陆军研究办公室研究办公室研究办公室计划奖（ARO-y-YIP）奖（ARO-y-YIP）奖，2019年•NANAMATIAL SAWER•ACS NANAMATIALS•ACS AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN NAN 2018 AN NAN 2018-21•福布斯，30岁以下30岁以下科学2018年•当选为Sigma XI，科学研究荣誉学会，成为正式成员2017年•美国真空学会（AVS）纳米量表科学与技术部早期职业奖2017年•理查德·L·格林奖•实验材料物理学的理查德·格林（Richard L. E. Hilliard研讨会2015年•加利福尼亚理工学院2015 - 17年的Resnick奖，2015 - 17年•2015年材料研究协会（MRS）研究生奖•IEEE DIELECTRIC＆ELECTRICAL SISTICAL SICTICAL SOCIACTAUTION SORICICATION研究生研究生奖学金2015年2015 2014年量表科学与技术部学生奖•ASM芝加哥地区分会研究生奖2014•杰出研究员奖，国际纳米技术学院2014•SPIE Optics＆Photics＆Photonics教育奖学金2014-15
AC 20-73A - 飞机防冰
R-2 Hybrid NACA 23012 2D（模拟 72 英寸弦长翼型）模型前缘冰面粗糙度，IPS 激活前。暴露时间包括 3 秒的冰探测器警报和 30 秒的机组激活 IPS。测试是在 14 CFR 第 25 部分附录 C 间歇性最大结冰条件下进行的。 （静态温度 = 14 q F、LWC = 1.95 g/m 3、MVD = 20 微米、喷涂时间 = 33 秒、隧道气流速度 = 195 英里/小时、模型 AOA = 4 q。）（参见参考文献 R1。）R-4
水果颜色学习冰沙
创建和开发LeapFrog®产品伴随着我们在LeapFrog®非常重视的责任。我们竭尽全力确保信息的准确性，这是我们产品的价值。但是，有时会发生错误。对您来说，重要的是要知道我们站在产品后面，并鼓励您给我们的消费者服务部门致电您可能遇到的任何问题和/或建议。服务代表将很乐意为您提供帮助。UK Customers: Phone: 01702 200244 (from UK) or +44 1702 200244 (outside UK) Website: www.leapfrog.co.uk/support Australian Customers: Phone: 1800 862 155 Website: support.leapfrog.com.au NZ Customers: Phone: 0800 400 785 Website: support.leapfrog.com.au
月球冰矿工的热管理系统
月球陨石坑观测和传感卫星 (LCROSS) 任务发现的数百万吨冰水被认为是月球上最宝贵的资源。从月球风化层中提取这些水冰需要非常高的热能输入，相反，在近真空环境中捕获这些水蒸气也需要很大的冷却能力。因此，有必要为未来由放射性同位素驱动的月球冰采矿车开发专用的热管理系统 (TMS)。根据 SBIR 第一阶段计划，Advanced Cooling Technologies, Inc (ACT) 与 Honeybee Robotics (HBR) 合作开发了一种热管理系统，该系统可以战略性地利用核动力源的废热来升华月球冰土中的水蒸气，并使用月球环境温度作为散热器来重新冻结冷阱容器内的升华蒸气。这样，就可以在降低系统质量和占地面积的情况下，最大限度地减少冰提取和蒸汽收集所需的电能。进行了初步权衡研究，设计了 TMS 的多个热组件，包括基于废热的热芯和热管散热器冷阱罐。开发并测试了概念验证原型。设计了一个可能满足 NASA 采矿目标的初步全尺寸系统，并估算了采矿效率、系统质量/体积和功耗（电能和热能）。
雪和冰计划 - 本顿市
街道和排水部门 - 道路维护部门负责城市街道上的冰雪控制。街道 AD 或其指定人员将负责协调响应行动并组织人员。当情况需要更多的人员而道路维护部门无法提供时，街道 AD 或其指定人员将向城市内的其他部门/部门寻求帮助。可能会要求其他人帮助在问题区域放置标志。警察局将协助提供 24 小时街道状况监控。