XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相应
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
将不同偶联产品合成的不同概念和计算相应应变设计的单一框架系统化
图1用于生长耦合应变设计的不同计算方法的特征生产信封或产量空间。（a）典型的生产信封（双重）优化技术。在最坏的情况下，原始方法OptKnock（Orange）可能包含磁通量向量，而没有产物合成的最大生长速率，这是由OptKnock（蓝色）的继任者避免的。（b）用MCS计算的应变设计的典型产量空间，要求所有通量状态的产物产量最低。（c）具有固定最小产品合成和生长速率比率的应变设计的生产包膜。r BM：增长率； R P：产品合成率； Y P / S：产品产量； Y BM / S：生物质产量< / div>
![b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。](/simg/8/8e7675640f7d11b8c01f2da32483c44d53994a39.webp)
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数功能的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边连接性，这是第一个在密度高图高连续性方向上绑定的\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）时间上改进的算法。我们的结果依赖于采样的简单组合以及显得新颖的稀疏性，并且可能导致有向图连接问题的进一步权衡。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们获得了\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中的根顶点连接的（1 + \ xcf \ xb5） - approximation，其中w是w是总顶点的重量的时间（假设Integral verterx werges flovex wevertex weivers apteral vertex weivers witteral wittex weivers w we特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础为全局顶点连接获得类似的范围。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连接性工作以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果。[23]和Forster等。[6]用于顶点连接。
b'请\xc2\xa0阅读第\xc2\xa02\xc2\xa0\xe2\x80\x90部分\xc2\xa0培训\xc2\xa0积分\xc2\xa0为\xc2\xa0员工\xc2\xa0提供的\xc2\xa0疫苗，然后\xc2\xa0勾选\xc2\xa0下面\xc2\xa0相应的方框。请\xc2\xa0检查\xc2\xa0这些\xc2\xa0框中的任何一个\xc2\xa0适用\xc2\xa0并\xc2\xa0完成\xc2\xa0空白的\xc2\xa0：在\xc2\xa0或\xc2\xa0关于\xc2\xa0_____________\xc2\xa0（日期），\xc2\xa0我\xc2\xa0接种了\xc2\xa0全部\xc2\xa0狂犬病\xc2\xa0疫苗\xc2\xa0系列，\xc2\xa03\xc2\xa0剂量\xc2\xa0总计；在\xc2\xa0或\xc2\xa0关于\xc2\xa0_____________\xc2\xa0(日期)，\xc2\xa0我\xc2\xa0收到\xc2\xa0信息\xc2\xa0该\xc2\xa0抗体\xc2\xa0检测\xc2\xa0已\xc2\xa0显示\xc2\xa0该\xc2\xa0我\xc2\xa0已经\xc2\xa0对\xc2\xa0狂犬病具有免疫力;在\xc2\xa0或\xc2\xa0关于\xc2\xa0_____________\xc2\xa0（日期），\xc2\xa0我\xc2\xa0收到\xc2\xa0信息，表明\xc2\xa0狂犬病\xc2\xa0疫苗\xc2\xa0因医学原因\xc2\xa0不宜使用。请注意：\xc2\xa0您\xc2\xa0可以\xc2\xa0安排\xc2\xa0进行\xc2\xa0血液\xc2\xa0测试\xc2\xa0在\xc2\xa0OHF\xc2\xa0以\xc2\xa0确定\xc2\xa0您的\xc2\xa0免疫力。\xc2\xa0\xc2\xa0如果\xc2\xa0测试\xc2\xa0如果不\xc2\xa0确认\xc2\xa0你的\xc2\xa0免疫力，\xc2\xa0你\xc2\xa0可以\xc2\xa0重新考虑\xc2\xa0你的\xc2\xa0接种疫苗选项\xc2\xa0。如果\xc2\xa0以上\xc2\xa0方框\xc2\xa0中没有一个被选中，\xc2\xa0UCLA\xc2\xa0将\xc2\xa0为我提供\xc2\xa0狂犬病\xc2\xa0疫苗\xc2\xa0，且不收取\xc2\xa0个人\xc2\xa0费用。\xc2\xa0\xc2\xa0我选择\xc2\xa0以下\xc2\xa0：'
b'请\xc2\xa0阅读第\xc2\xa02\xc2\xa0\xe2\x80\x90部分\xc2\xa0培训\xc2\xa0积分\xc2\xa0为\xc2\xa0员工\xc2\xa0提供的\xc2\xa0疫苗，然后\xc2\xa0勾选\xc2\xa0下面\xc2\xa0相应的方框。请\xc2\xa0检查\xc2\xa0这些\xc2\xa0框中的任何一个\xc2\xa0适用\xc2\xa0并\xc2\xa0完成\xc2\xa0空白的\xc2\xa0：在\xc2\xa0或\xc2\xa0关于\xc2\xa0_____________\xc2\xa0（日期），\xc2\xa0我\xc2\xa0接种了\xc2\xa0全部\xc2\xa0狂犬病\xc2\xa0疫苗\xc2\xa0系列，\xc2\xa03\xc2\xa0剂量\xc2\xa0总计；在\xc2\xa0或\xc2\xa0关于\xc2\xa0_____________\xc2\xa0(日期)，\xc2\xa0我\xc2\xa0收到\xc2\xa0信息\xc2\xa0该\xc2\xa0抗体\xc2\xa0检测\xc2\xa0已\xc2\xa0显示\xc2\xa0该\xc2\xa0我\xc2\xa0已经\xc2\xa0对\xc2\xa0狂犬病具有免疫力;在\xc2\xa0或\xc2\xa0关于\xc2\xa0_____________\xc2\xa0（日期），\xc2\xa0我\xc2\xa0收到\xc2\xa0信息，表明\xc2\xa0狂犬病\xc2\xa0疫苗\xc2\xa0因医学原因\xc2\xa0不宜使用。请注意：\xc2\xa0您\xc2\xa0可以\xc2\xa0安排\xc2\xa0进行\xc2\xa0血液\xc2\xa0测试\xc2\xa0在\xc2\xa0OHF\xc2\xa0以\xc2\xa0确定\xc2\xa0您的\xc2\xa0免疫力。\xc2\xa0\xc2\xa0如果\xc2\xa0测试\xc2\xa0如果不\xc2\xa0确认\xc2\xa0你的\xc2\xa0免疫力，\xc2\xa0你\xc2\xa0可以\xc2\xa0重新考虑\xc2\xa0你的\xc2\xa0接种疫苗选项\xc2\xa0。如果\xc2\xa0以上\xc2\xa0方框\xc2\xa0中没有一个被选中，\xc2\xa0UCLA\xc2\xa0将\xc2\xa0为我提供\xc2\xa0狂犬病\xc2\xa0疫苗\xc2\xa0，且不收取\xc2\xa0个人\xc2\xa0费用。\xc2\xa0\xc2\xa0我选择\xc2\xa0以下\xc2\xa0：'
使用 PI3K 和 FGFR 抑制剂对人类乳头瘤病毒阳性和阴性的扁桃体和舌根癌细胞系（有或无相应突变）进行靶向治疗
人乳头瘤病毒阳性 (HPV + ) 扁桃体和舌根鳞状细胞癌 (TSCC/BOTSCC) 是口咽鳞状细胞癌 (OPSCC) 的主要亚型，其预后通常比相应的 HPV 阴性 (HPV - ) 癌症要好，而且其发病率有所增加 ( 1 – 12 )。为了为这些患者开发个性化医疗，人们尝试寻找预后生物标志物，其中大多数（但不是全部）是通过免疫组织化学来确定的 ( 12 – 26 )。然而，通过下一代测序，磷脂酰肌醇-4,5-二磷酸 3-激酶催化亚基 α (PIK3CA) 和成纤维细胞生长因子受体 3 (FGFR3) 突变在 HPV + TSCC/BOTSCC 中频繁被发现 ( 27 – 29 )。 HPV + TSCC/BOTSCC/OPSCC 中也报告了 FGFR3 过表达，此外，FGFR3 和 PI3K3CA 突变与预后较差有关（29 – 32）。使用 FGFR 和磷酸肌醇 3-激酶 (PI3K) 抑制剂的疗法已用于治疗其他具有 FGFR3 和 PIK3CA 突变的癌症，因此我们测试了 HPV + UM-SCC-47 和 UPCI-SCC-154，以及 HPV -
通过激光脉冲和衰变的相应驱动实现量子相干性
其中 T 是时间排序算子。虽然 U(t2,t1) 的显式计算极其困难，但显然时间相关哈密顿量引起的动力学将 t1 时的量子态双射映射到 t2 时的量子态，并保持相互的标量积。因此，如果系统最初处于高熵 S>0 的混合态，它将永远保持混合态，且熵完全相同。即使对 H(t) 在时间上的完全理想控制，也无法以这种方式产生相干性。因此，必须考虑开放系统。生成单一状态的标准方法是使感兴趣的系统与冷系统进行热接触。一般来说，这是一个极其缓慢的过程。目标量子态必须是某个给定系统的基态。另外，一般的光泵浦和特别是激光冷却 [1] 都是利用共振泵浦和自发衰变来降低微观系统熵的成熟技术。最近，工程耗散已被认为是在小型 [2-4] 和扩展系统 [5,6] 中产生目标纠缠量子态的一种手段。实验上，已经证明了两个量子比特 [7,8] 和两个捕获的中观铯云 [9] 存在纠缠。在本文中，我们表明，如果涉及中间、高度激发和衰减态，周期性驱动可以使量子系统收敛到相干量子态。关键方面是泵浦脉冲周期与内部过程的时间常数（这里是拉莫尔进动）的可比性。这将我们的提议与已建立的光泵浦协议区分开来。完全无序的初始混合物可以变得几乎相干。最终混合物的熵仅为 S ≈ kB ln2，对应于两种状态的混合。一个吸引人的优点是，一旦关闭驱动，林德布拉衰变就不再重要，系统仅受哈密顿动力学支配。本研究的重点是通过示范性方式展示在周期性激光脉冲作用下小自旋系统中熵的大幅降低。选择该系统的动机是量子点中电子自旋与核自旋相互作用的实验[10-17]。所研究的模型也适用于分子自由基中的电子自旋[18]或分子磁体，见参考文献[19-21]。在有机分子中，自旋浴由有机配体中氢原子核的核自旋决定。
对政策相应修订的指导-...
描述允许的建筑物的面积和高度。同样，许多现有的“建筑物”规划定义都要求建筑物为“结构”，因此必须固定在土地上。但这并不是标准对“建筑物”定义的要求。可能需要对规则进行修订，以确保以前未固定在土地上的建筑物不受规则控制。政策意图是，只要这种规则修订不会改变规划的效果或结果，它就是必然的。定义本身与规划无关；其影响取决于规划的目标、政策和规则。如果您希望利用标准作为改变规划结构规划方法的机会，则该修订不会产生必然影响，并且需要进行附表 1 流程。
请勾选相应的方框 - 德国联邦国防军
否（仅在第 7 节第 6 款 VSVgV 的情况下填写）：愿意履行订单时获得安全许可所需的所有必要措施和要求。是 否 三.我/我们知道客户有权要求负责的安全机构检查信息。