XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System静态图
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
声纳浮标处理声学系统 SPAS 为战术任务系统和声学传感器操作员提供手段，通过分析部署的被动和主动声纳浮标获取的声学信号，对潜艇和水面舰艇进行检测、分类、定位和跟踪。
- SPAS 处理特殊用途声纳浮标、模拟声纳浮标（被动和主动）和新型数字声纳浮标。- 声学性能预测计算，提供射线追踪和最大检测范围（MDR 和 PDR）。- 通过窄带分析、宽带分析、瞬态、恶魔、双恶魔、扫描带分析和交互式 ACINT 数据库进行检测和接触分类。- 以不同格式显示的声学信息：ALI、LFI、BFI、ARI、DRI、BRI。- 与部署的声纳浮标相关的战术信息显示在地理图上，允许使用定位辅助工具： - 被动声纳浮标的能量图 - 主动声纳浮标的多静态图 - 手动交叉固定、LOFIX、HYFIX、CPA 和 Lloyd 镜像工具。- 自动交叉定位、卡尔曼滤波器、TMA 和 DOP-CPA 工具。- 根据威胁过滤器自动发出本地接触警报。- CSG 和 CFS 命令发射。- 大型数字存储设备，允许记录任务数据和信号，用于飞行后分析。
声纳浮标处理声学系统 SPAS 为战术任务系统和声学传感器操作员提供基于部署的被动和主动声纳浮标获取的声学信号的分析来检测、分类、定位和跟踪潜艇和水面舰艇的方法。
- SPAS 处理特殊用途声纳浮标、模拟声纳浮标（被动和主动）和新型数字声纳浮标。 - 声学性能预测计算，提供射线追踪和最大检测范围（MDR 和 PDR）。 - 通过窄带分析、宽带分析、瞬态、恶魔、双恶魔、扫描带分析和交互式 ACINT 数据库进行检测和接触分类。 - 以不同格式显示的声学信息：ALI、LFI、BFI、ARI、DRI、BRI。 - 与部署的声纳浮标相关的战术信息显示在地理图上，允许使用定位辅助工具： - 被动声纳浮标的能量图 - 主动声纳浮标的多静态图 - 手动交叉固定、LOFIX、HYFIX、CPA 和 Lloyd 镜像工具。 - 自动交叉固定、卡尔曼滤波器、TMA 和 DOP-CPA 工具。 - 根据威胁过滤器自动本地接触警报。 - CSG 和 CFS 命令发射。 - 海量数字存储设备，用于记录任务数据和信号以供飞行后分析。
分布式NASH平衡寻求超过时变的定向通信网络
摘要 - 本文提出了一种分布式算法，以在一类不合作凸的游戏中找到NASH均衡，并具有部分决策信息。我们的方法与共识动态一起采用了分布式的投影梯度播放方法，而单个代理通过梯度步骤和与邻居的本地信息交流通过随时间变化的有向通信网络来最大程度地减少其本地成本。解决时变的定向图提出了重大挑战。现有方法通常通过关注静态图或有向图的特定类型或要求使用Perron-Frobenius EigenVectors进行扩展来避免这种情况。相比之下，我们建立了新的结果，该结果为与时变的行定量重量矩阵相关的混合术语提供了收缩特性。我们的方法根据权重矩阵和图形连接结构的特征明确表示收缩系数，而不是通过先前的研究中的第二大重量矩阵的奇异值隐式表示。既定的结果有助于证明所提出的算法的几何融合，并提高了随着时变的定向通信网络中分布式算法的收敛分析。nash-cournot游戏的数值结果证明了该方法的功效。
基于溶液的悬浮液合成LI2S – P2S5玻璃...
摘要：全稳态电池将成为下一代电池，比当前传统的锂离子电池提供了改进的性能和安全性。玻璃陶瓷LI 2 S-P 2 S 5固态硫化物电解质是有前途的竞争者，可以实现具有特殊离子电导率的全固态电池，其速度为10-2 s cm-1。用于合成硫化物固体电解质的固态加工技术在能量和消耗性上是有能量的。但是，提出的解决方案处理技术提供了更快，更低的温度过程，使其可扩展。硫化物固体电解质的基础溶液加工的化学分配仍未得到充分了解。这篇简短的评论突出了当前研究对基于溶液的悬浮液合成处理技术的关键方面，其中2 s-p 2 S 5硫化物固体电解质讨论了前体的静态图，溶剂的选择性，反应条件，化学杂质和粒子形态，并促进溶液处理溶液固体溶液的固定型固体溶液的意图，以实现氧化溶液的粒子形态。
一种分析修辞结构的算法方法
尽管图是修辞学理论的基础，但它们的解释几乎没有深入的探索。本文提出了一种访问这些图表含义的算法方法。提出了三种算法。其中的第一个（称为重演）重新创建了一个抽象过程，从而从简单的关系命题开始创建结构，从而创建结构的动态，并梳理它们以形成复杂的表达式，而这些表达式又是整合以定义全面的话语组织。第二种称为组成的算法实现了Marcu的强核性假设。它使用一种简单的推理机制来证明复杂结构对简单的关系命题的降低。第三个算法称为压缩，可以在Marcu的假设熄灭的位置拾取，提供了一个通用的完全可扩展的程序，可以逐步降低关系命题，从而降低其最简单的可访问形式。然后可以回收这些推断的减少，以产生删节文本的第一个图。此处描述的算法可用于将修辞结构的计算描述定位为话语过程，从而使研究人员超越了静态图并研究其形成性和解释性的意义。
动态光流跟踪VSLAM方法
抽象的视觉同时本地化和映射（VSLAM）技术可以为关键任务提供可靠的视觉定位和映射功能。现有的VSLAM可以在静态环境中提取准确的特征点，以进行匹配和姿势估计，然后构建环境图。但是，在动态环境中，随着对象的移动，VSLAM系统提取的特征点将变得不准确，这不仅会导致跟踪故障，而且还严重影响了环境图的准确性。为了减轻这些挑战，我们提出了一种基于Yolov8的动态目标感光流量跟踪方法。首先，我们使用Yolov8来识别环境中的移动目标，并提出了一种消除动态轮廓区域中动态点的方法。其次，我们使用光流膜方法来识别目标检测对象框架之外的动态特征点。第三，我们全面消除了动态特征点。最后，我们结合了静态图点的几何和语义信息，以构建环境的语义图。我们使用ATE（绝对轨迹误差）和RPE（相对姿势误差）作为评估指标，并将原始方法与我们在TUM数据集上的方法进行了比较。我们方法的准确性显着提高，尤其是Walking_xyz数据集的96.92％。实验结果表明，我们提出的方法可以显着改善高动态环境下VSLAM系统的整体性能。
用于家庭服务机器人长期个性化的互动持续学习体系结构
摘要 - 为了使机器人在未经培养的家庭环境中执行辅助任务，他们必须学习和推理环境的语义知识。尽管在开发语义推理体系结构方面存在着复兴，但这些方法假定所有培训数据都可以先验。但是，每个用户的环境都是唯一的，并且可以随着时间的推移而继续变化，这使得这些方法不适合个性化的家庭服务机器人。尽管持续学习的研究开发了可以随着时间的推移学习和适应的方法，但其中大多数方法都在静态图像数据集的对象分类的狭窄背景下进行了测试。在本文中，我们结合了持续学习，语义推理和互动机器学习文献的想法，并开发了一种新颖的互动式持续学习体系结构，以通过人类机器人互动中的家庭环境中的语义知识持续学习。该体系结构以学习和记忆的核心认知原则为基础，从而有效，实时学习新知识。我们将架构与物理移动操纵器机器人集成在一起，并在两个月内在实验室环境中进行广泛的系统评估。我们的结果证明了我们的体系结构的有效性，使物理机器人能够从用户（实验者）提供的有限数据（实验者）中不断适应环境的变化，并使用学习的知识来执行对象获取任务。
神经仪：大脑连接组中图形机学习的基准
机器学习提供了一种有价值的工具，用于分析高维功能神经影像学数据，并证明可以有效预测各种神经系统疾病，精神疾病和认知模式。在功能磁共振成像（MRI）研究中，大脑区域之间的相互作用是使用基于图的表示形式建模的。图形机学习方法的效力已经在跨众多域中建立，标志着数据解释和预测建模的跨形成一步。，尽管他们有希望，但由于潜在的预处理管道数量的庞大数量以及基于图的数据集构建的大量参数搜索空间，这些技术向神经影像域的换位一直在挑战。在本文中，我们介绍了神经图1，这是基于图的神经影像数据集的集合，并展示了其用于预测多种行为和认知性状的实用性。我们通过制作包含静态和动态大脑连接性的35个数据集，深入研究数据集生成搜索空间，运行超过15种基线方法进行基准测试。此外，我们还提供通用框架 - 用于在静态图和动态图上学习。我们的广泛实验导致了几个关键观察。值得注意的是，使用相关向量作为节点特征，结合了更多的感兴趣区域并使用稀疏图会提高性能。为了促进基于图的数据驱动神经成像分析的进一步进步，我们提供了一个全面的开源Python软件包，其中包括基准数据集，基线实现，模型培训和标准评估。