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自动驾驶汽车感知能力的进步：从数据集收集到场景解释
自动驾驶汽车（AV）应为我们的最终地面运输形式。无疑，要实现完全自主驾驶还有很长的路要走。然而，我们对AV的探索的历史也很长，可以追溯到1920年代的第一个繁荣时期[1]。从技术上讲，早期的尝试不是自动驾驶，而是在某种程度上是遥控的，这只是将驾驶员移开车辆。当时，此任务需要集成同样智能的车辆和道路[2]。标志性的开创性实验之一发生在1950年代；通用汽车将电路嵌入公共高速公路的一部分，以展示自我引导系统[3]；尽管自动驾驶系统不在汽车内部，但它实现了AV的基本图像。通用电动机的实验反映了当时的研究浓度，AVS使用道路干扰车辆的行为以实现自动驾驶并消除驾驶员错误[4]。20世纪下半叶，综合电路的兴起将AV研究的范围从建造所谓的道路转变为开发智能车辆，因为计算机和传感器足够小，可以在普通的生产车中使用。计算机视觉和机器学习的出现标志着AV的快速进步，这被视为独立的运输能够感知环境并浏览多种传感器读数。对AV的期望正在解决与普通车辆相关的问题问题，包括污染，拥塞和交通总额[5]。随着AV的自动化和智力的发展，研究人员提出了超过技术观点的关注[6]。在所有道德和道德问题中，AV的安全引起了最大的关注[7]。安全的承诺要求AV技术已提高并与所有功能视角集成在一起，这些视角被归类为工作中的四个障碍[8]：感知，计划和决策，措施，动力和车辆控制以及系统监督。本文的重点是AV的感知能力。尽管AV的历史已经准备好了几十年，但AV感知的视野模棱两可，并且随着新兴技术的发展而发展。在一开始，感知通过分析AV和其他物体的距离来驱散周围环境的地图扮演辅助作用[9]。例如，同时定位和映射（SLAM）算法模糊了感知和映射之间的边界。但是，由于计算机视觉技术的快速发展，AVS的感知定义正在发展。快速而精确的对象检测和分类功能导致了整合感知和计划/决策阶段的建议。工作[10]是一种著名的早期尝试，它采用了整合思想，名为“直接感知”范式。与我所介绍的感知[11]和行为反射感知[12]相比，在本文中提到的直接掌握将更多的计算资源分配给环境感知，并旨在通过很少的经典映射和本地化阶段实现自主驾驶。工作的本质[10]是基于卷积神经网络（CNN）模型，该模型将图像映射到几个关键的预测指标，例如车辆对道路的方向以及与其他与道路相关的物体的距离。显然，由于神经网络在早期的局限性上，该建议是解析整个场景（介导的感知）和将图像直接映射到驾驶动作（行为反射感知）之间的贸易。因此，全局映射和本地化仍然存在于其过程中。尽管如此，直接受访方法激发了研究人员在AV感知领域中利用深度学习技术的潜力的兴趣[13]。
计算机视觉中的进步：探索深度学习和基于变压器的模型，以增强视觉感知
计算机视觉的最新进展已大大改变了各种行业，从医疗保健到自动驾驶。本文对这些发展进行了全面的调查，特别关注基于深度学习和基于变压器的模型。我们探讨了基本概念和方法，包括特征提取，分类，细分和对象检测。本文还强调了计算机视觉框架和工具的演变，强调了卷积神经网络（CNN），生成模型和转移学习的贡献。补充 - 我们讨论了新兴趋势，例如视觉变形金刚和多模式学习，同时承认诸如数据稀缺和实时处理之类的持续挑战。通过深入分析，我们旨在为学者和专业人员提供对计算机视觉的当前状态和未来前景的详细了解。本文进一步研究了医疗保健，自动驾驶汽车，零售，农业和安全方面的特定应用，以说明计算机视觉技术如何重新定义既定实践并增强决策能力。
对使用纳米技术的自我修复沥青的最新进步的全面审查
由于年龄，磨损等因素以及与人行道表面接触的雨，阳光和化学物质等因素，传统的沥青材料很容易受到降解的影响。为了克服这一点，使用纳米技术，其自我修复机制的首选可以修补裂纹并保留材料的结构完整性。这篇评论的主要目标是详细概述基于纳米技术的自我修复沥青的最新发展。使用了最近的文章，所有这些文章均在Web of Science索引期刊上发表。在综述中强调了纳米填充剂的利用，可以将其纳入沥青矩阵中以提高其机械特性和自我修复能力。出现裂缝时，这些材料的较大表面积和反应性有助于加快愈合过程。审查还解决了分布在整个沥青粘合剂中的包封的愈合剂的功能，例如恢复活力和恢复的微胶囊。这些愈合化学物质会在裂纹形成并努力解决损坏的情况下释放，从本质上是通过恢复其完整性。总而言之，使用纳米技术的自我修复沥青已证明对持久和可持续的沥青路面有很大的希望。将纳米填充剂与封装的愈合剂结合起来，在增强材料的机械性能和修复裂纹方面表现出令人鼓舞的结果。为了最大程度地提高愈合效率，创建标准化的测试程序，并处理广泛实施自我修复沥青的实际困难，需要进一步的研究。
洞察细分市场的人工智能进步 - 2024 年第三季度
• Dig Insights 的 Upsiide AI 创意生成器利用生成式 AI 来改进洞察生成，并为产品、功能和标语提供新颖的概念。• Dig 使用基于 NLP 的 AI 工具来总结来自开放式研究问题的定性消费者反馈，提取主要主题和关键思想。• Dig 还在其 Upsiide 平台内开发了一个 AI 主持的视频收集模块，可大规模提供定性反馈和分析。• Dig 甚至开发了 Upsiide 的开放文本分析平台等工具，该平台彻底改变了情绪分析，利用 AI 来增强主题识别并通过非结构化数据分析解码消费者行为。• Dig 的 Story Teller Platform 目前正在开发中，它将通过 AI 辅助报告和分析个性化结果和洞察的交付。
脑机接口的进展与挑战
BCI 系统包括大脑或中枢神经系统 (CNS)、脑信号采集、神经反馈、信号处理和解码、控制接口和外围设备（图 1 上部）。用户的 CNS 是 BCI 系统中最复杂、最活跃、适应性最强的子系统，不可或缺。因此，BCI 系统的设计和评估需要优先考虑用户和人体工程学。脑信号采集是 BCI 系统的另一个关键组成部分，通常是实际瓶颈之一；获取高质量的脑信号至关重要。如今，可以使用多种技术记录大脑活动，例如神经元尖峰检测（NSD，细胞外或细胞内）、皮层电图 (ECoG)、脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。 2 其中，MEG、PET、fMRI技术要求高，价格昂贵，不便携，限制了其在BCI中的广泛应用；另一方面，PET、fMRI、fNIRS依赖于脑代谢的检测，空间分辨率高，时间分辨率低，在目前的技术水平下不太适合快速的脑机交互；EEG可以无创地记录头皮信号，安全可靠，但其空间分辨率和信噪比并不比侵入式ECoG和NSD好，后者也有更广泛的应用。
揭秘思想：EEG 脑信号解码成文本的进展综述
摘要 — 近年来，利用脑电图 (EEG) 将大脑活动转换为文本的研究取得了显著进展。许多研究人员正在努力开发新模型，将 EEG 信号解码为文本形式。尽管这一领域已经显示出有希望的发展，但仍面临许多挑战，需要进一步改进。概述这一领域的最新发展和未来研究方向非常重要。在这篇评论文章中，我们全面总结了 EEG 到文本转换的进展。首先，我们讨论 EEG 到文本技术的发展以及我们仍然面临的问题。其次，我们讨论该领域使用的现有技术。这包括收集 EEG 数据的方法、处理这些信号的步骤以及能够将这些信号转换为连贯文本的系统的开发。我们最后总结了未来的潜在研究方向，强调需要提高准确性、减少系统限制以及探索不同领域的新应用。通过解决这些方面，本评论旨在为更广泛的用户群开发更易于访问和更有效的脑机接口 (BCI) 技术做出贡献。
植物遗传转化的交付策略和非组织培养再生系统的进步
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
移动机器人导航中的进步和挑战
抽象的移动机器人导航一直是研究人员的实践非常流行的话题。是为了增强移动机器人导航的自主权，已独立地建立和实施了许多算法（传统的基于AI的基于AI的基于AI，基于AI的智能，基于自我学习的）。然而，由于这些算法的限制，有效自主机器人导航的问题持续了多个程度。缺乏对实施技术及其缺点的知识，这是对这一主题进一步发展的障碍。这就是为什么关于先前实施的算法，其适用性，弱点以及其潜力需要进行的广泛研究，以评估如何改善移动机器人导航性能。在本评论论文中，已经对移动机器人导航算法进行了全面审查。调查结果表明，即使自学习算法需要大量的培训数据并具有学习错误的行为，他们具有巨大的潜力来克服其他传统算法很少解决的挑战。发现还暗示，在基于机器学习的算法的领域中，将知识表示与神经符号的方法集成在一起，具有通过大量利润来提高自动导航训练的准确性和性能。
纳米机制的进步
纳米材料已成为生物修复领域中有希望的工具，为解决环境污染和污染提供了创新的解决方案。最近，关于各种纳米材料能够抵抗微生物和吸附一系列来自受污染栖息地的生物和化学污染物的能力的显着发现。此外，创建多功能纳米复合材料的进步正在为设计更有效的补救方法打开门。本评论论文探讨了生物修复中纳米材料的多样性，强调了它们的独特特性和提高传统补救技术效率的潜力。本评论还讨论了使用的各种纳米材料，其作用机理以及它们的优势和局限性。此外，还检查了与纳米材料应用相关的环境和安全考虑因素。此外，还与潜在的缓解策略一起解决了包括纳米颗粒稳定性，生态毒理问题和可伸缩性问题的挑战。这项全面的综述提供了对该领域研究状态的见解，并提出了未来的生物修复中纳米材料开发和部署的方向。
电子元件组装的进步：实时人工智能驱动的检测技术
摘要：本研究提出了一种先进的方法，通过利用最先进的人工智能 (AI) 和深度学习技术进行实时在线检查来提高电子组装质量。主要目标是确保符合严格的制造标准，特别是 IPC-A-610 和 IPC-J-STD-001。该系统利用现有的拾放机基础设施，在组装过程中捕获电子元件的高分辨率图像。这些图像由能够检测出各种缺陷的 AI 算法即时分析，包括元件及其引线中的损坏、腐蚀、伪造和结构不规则。这种主动方法通过将实时缺陷检测和严格遵守行业标准整合到装配过程中，从传统的被动质量保证方法中转变而来。该系统的准确率超过 99.5%，处理速度约为每个组件 5 毫秒，使制造商能够及时识别和解决缺陷，从而显著提高制造质量和可靠性。该实施利用大数据分析，分析超过十亿个组件来改进检测算法并确保强大的性能。通过在缺陷升级之前预防和解决缺陷，该方法可最大限度地减少生产中断并促进更高效的工作流程，最终大幅降低成本。本文展示了多个组件缺陷案例研究，重点介绍了通过人工智能和深度学习识别的各种缺陷类型。这些示例与详细的性能指标相结合，为优化电子元件组装流程提供了见解，有助于提高生产效率和质量。