XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System距离
Baumer - 距离更远 – 更佳
分辨率对应于最小可能的距离变化，这会对输出信号产生可测量的变化。线性度是与理想线性函数（直线）的偏差。它主要以测量范围最终值（满量程）的百分比表示。响应时间是传感器从最大信号电平的 10% 上升到 90% 所需的时间。对于具有数字信号处理的传感器，此时间对应于计算确定测量值所需的时间。周围环境的温度变化会导致测量值的明显偏移。该温度漂移主要与温度变化成比例，例如以 0.08%/K (∆T) 为单位指定。重复精度 (R) 是在 23 0 C + 5 0 C 环境温度下连续测量 8 小时后的测量数据差。下面讨论的传感器（图 1，图表）提供与测量距离成比例的模拟输出信号。Baumer 的测量传感器技术涵盖了广泛的应用领域，具有不同的型号 - 但应根据特定应用精确选择这些型号
从欧氏距离到空间分类
在本文中，我们对生成式预训练 Transformer (GPT) 模型的基础技术进行了全面分析，特别强调了欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型功能之间的相互关系。我们的研究首先对欧几里得距离进行彻底检查，阐明其作为量化多维空间中点之间接近度的基本指标的作用。随后，我们概述了空间分类技术，阐明了它们在辨别复杂数据结构中的模式和关系方面的效用。在此基础上，我们深入研究了 GPT 模型的内部工作原理，概述了它们的架构组件，例如自注意力机制和位置编码。然后，我们探索了训练 GPT 模型的过程，详细说明了标记化和嵌入的重要性。此外，我们还仔细研究了欧几里得距离和空间分类在使 GPT 模型能够有效处理输入序列并在各种自然语言处理任务中生成连贯输出方面的作用。最终，本文旨在全面了解欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型之间的复杂联系，从而更深入地了解它们对人工智能和自然语言处理进步的集体影响。
保持社交和经济距离
最近的 COVID-19 疫情提醒我们，在传染性极强的疾病面前，保持社交距离的重要性和有效性。无论是自愿的还是强制性的，保持社交距离的做法都可以通过减少感染者和易感者之间的接触率来防止疾病传播，从而将疫情的蔓延范围降至最低。历史数据和近期的初步数据确实表明，防止大型集会可以成功减缓传染速度。尽管 COVID-19 的致死率较低，但降低传播速度对于避免卫生系统不堪重负至关重要，可以防止医生、护士、病床以及呼吸机的反应可以防止的死亡。保持社交距离在预防传染和死亡方面非常有效，但至少在原则上，对经济活动却有害，因为保持社交距离通常意味着保持经济距离：大多数行业都要求工人肩并肩合作生产商品（汽车厂的装配线、面包店的生产等），而多种服务需要客户和供应商（餐馆、大学、理发店、酒店、航空公司等）或客户之间的密切接触（体育赛事、赌场、游乐园等）。社交距离和经济距离之间无处不在的联系揭示了经济文献中的一个显著空白。大多数模型都抽象出了距离在经济和社会互动中的作用。也许最显著的例外可以在贸易文献中找到，其中重力模型使用距离来捕捉运输成本，以及在城市经济学中，它使用距离来影响通勤成本，而通勤成本是人口集聚和城市形态的重要决定因素。然而，距离是贯穿所有人类和经济互动的一个因素。然而，它并没有在微观经济层面上明确地建模来捕捉宏观经济影响。同事之间的距离如何影响他们的生产力？哪些服务可以在远距离提供，哪些需要近距离接触？这些问题在正常情况下可能听起来毫无意义，因为面对面或远距离开展活动只是在通勤、基础设施或物流成本上有所不同。疫情揭示了
地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。
经济自由度距离对印度入境跨境收购量的影响：经济距离的调节作用
摘要：跨境收购 (CBA) 是一种外国直接投资形式，在过去 30 年中急剧增长。印度一直是新兴经济体中 CBA 的主要目的地之一，因此探索其决定因素颇有意思。尽管 CBA 研究浩如烟海，但经济自由的作用却研究不足。在此背景下，通过扩展对影响跨境收购 (CBA) 活动的距离度量的了解，我们研究了经济自由距离对印度入境 CBA 量的影响以及经济距离的调节作用。我们从汤姆森的 EIKON 并购数据库中收集了 979 个观测数据，研究期涵盖 1990 年至 2020 年。我们发现经济自由距离对印度的入境 CBA 量产生负面影响。此外，经济距离显著缓和了它们的影响。这些结果表明，印度应加强其经济自由度并稳步增长，以吸引更多的 CBA 量流入。这些发现对于跨国公司和政策制定者来说具有重要的理论和实践意义，可以帮助他们使印度等新兴经济体成为 CBA 活动的理想目的地。
跨距离技术中心年度报告
P4 Norrbotten 报告了“循环食品生产的未来”会议的情况，会议探讨了当前的陆基鱼类养殖和昆虫养殖战略，并强调了新技术在将这些愿景变为现实方面的作用。主要目标是开发能够在循环和环保系统中进行鱼类养殖和蔬菜种植的技术。这里的重点是封闭循环中残留产品的回收利用。此外，人们正在齐心协力整合昆虫和微藻养殖，以创造比传统做法更可持续的鱼饲料。微藻富含 omega-3 脂肪酸，可以满足鱼类对这种必需营养素的需求，因为它们自己不会生产这种营养素。该计划被称为智能食品生产系统 (IFPS)，由 Formas 资助。
计算系统发育树之间的距离
描述实现了树木相似性的度量，包括基于信息的广义鲁滨逊距离距离（系统发育信息距离，聚类信息距离，匹配的拆分信息距离；史密斯2020）; Jaccard-Robinson-fivt距离（Bocker等人2013），包括Nye等。（2006）公制;匹配的分裂距离（Bogdanowicz＆Giaro 2012）;最大协议子树距离； Kendall-Colijn（2016）距离，以及最近的邻居交换（NNI）距离，近似于Per li等人。（1996）。包括用于可视化树空间映射的工具（史密斯2022），用于识别树木的岛屿（Silva and Wilkinson 2021），用于计算树木和树木的中间体，以计算树木和跨越树木的中间体。
距离成像计量：调查、校准和...
近年来，已经出现了许多用于捕捉三维环境和物体的传感器系统。除了激光扫描仪和大地测量全站仪外，这里还必须列举立体视觉和基于三角测量的系统。特别是激光扫描仪在速度和准确性方面已成为最先进的技术，能够捕捉数十米大小的物体。激光扫描仪的主要缺点是它们的顺序操作模式。它们逐点测量。几年前，开发了一种功能齐全的新技术，能够同时以高分辨率捕捉环境。所谓的范围成像 (RIM) 或闪光激光雷达相机基于数字成像技术，并具有测量每个像素中相应物体点距离的能力。距离测量基于直接或间接飞行时间原理。由于其并行采集高达视频帧速率，RIM 相机甚至可以捕捉移动物体。就光学依赖性而言，可以得出所捕获场景的 3-D 坐标。距离测量的标称精度为几毫米。如果属性和特性变得稳定且可预测，RIM 可能成为许多应用的首选技术。例如，汽车、机器人和安全系统。标称坐标和测量坐标之间的显著偏差发生在几厘米的范围内。只有深入的研究才能帮助达到这里的理论极限。本论文讨论了影响 RIM 相机测量的几个方面。首先，简要介绍与 RIM 相关的基本技术。除了成像和距离测量方法外，RIM 还区分了两个基本原理。此外，重点放在特定的限制上。在这项工作期间，有三种不同的相机问世：瑞士 CSEM / MESA Imaging 的 SwissRanger SR-2 和 SR-3000，以及后来德国 PMDtec 的 3k-S。这三款相机基于间接飞行时间原理，配备了不同的复杂功能。除了集成的校准和校正功能外，抑制背景照明也是主要功能之一。但是，这些相机仅用于高度发达的演示。根据所需权利要求，对特定应用领域（如汽车或机器人）的适应性可产生专门的属性。对现有相机类型的分析有助于更深入地了解该技术。所分析相机的原始数据精度不超过几厘米。为了研究现有相机的属性，必须开发特殊的实验装置。这项工作的主要部分涉及 RIM 相机组件的研究和校准。通过摄影测量相机校准解决光学系统的几何偏差。根据偏差和统计数据分析距离测量系统。因此，指出了精度和准确度的局限性。除了散射效应的影响外，还讨论了积分时间、发射系统和入射角、目标反射率、外部和内部温度以及最终的线性度和固定模式噪声。此外，还介绍了一种系统校准过程的方法。由于影响参数的复杂性，尚未对各种影响参数的测量数据进行完整的校正。但高度系统的依赖关系预示着未来会出现复杂的校准程序。这项工作有助于理解传感器。
节能且注重隐私的社交距离......
摘要 — 低分辨率红外 (IR) 传感器与机器学习 (ML) 相结合，可用于在室内空间实施隐私保护社交距离监控解决方案。然而，需要在物联网 (IoT) 边缘节点上执行这些应用程序，这使得能源消耗至关重要。在这项工作中，我们提出了一种节能的自适应推理解决方案，由一个简单的唤醒触发器和一个 8 位量化卷积神经网络 (CNN) 的级联组成，该解决方案仅用于难以分类的帧。在物联网微控制器上部署这种自适应系统，我们表明，在处理 8x8 低分辨率红外传感器的输出时，与基于静态 CNN 的方法相比，我们能够将能耗降低 37-57%，准确度下降不到 2%（83% 的平衡准确度）。索引术语 — 边缘计算、自适应推理、社交距离、能源效率、红外传感器