XiaoMi-AI文件搜索系统
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移动机器人的自主导航和避免碰撞：分类和审查
自主移动机器人（AMR）在各个部门中变得越来越重要。他们协助人类完成复杂，危险或重复的任务。最初是为了提高工业环境中的生产率和安全性，其范围已大大扩大。最初关注工业操纵器的路径计划[1]，AMRS现在使用高级算法在没有碰撞的情况下导航。这种扩展使他们能够在工业环境以外的多样化和动态环境中运作[2]，[3]。尽管有很大的进步，但现有的自动移动机器人（AMR）的导航策略通常仍集中在特定领域：陆地，空中和水生。这些策略通常采用从感知到控制的分层方法，每种方法都针对不同的操作环境，例如工业环境[4]，不均匀的地形[5]，[6]和水下探索[7]，[8]。所有这些应用都表明缺乏可以在所有域中无缝集成的统一框架，本文旨在解决问题。通过采用模块化包，提出的分类可以增强组件的可重复性和互操作性，从而促进自主导航所有域的更轻松地集成[9]，[10]。本文介绍了一种新的全面分类系统，旨在简化澳大利亚导航的各个方面。该系统充当基本框架，组织了阶段，模块和层之间的复杂关系。它提高了自主导航策略的理解和执行，提供了清晰的
ACKR2缺陷型NK细胞增强CCR2的表达增加了肿瘤细胞治疗疗效
摘要：本文提出了一种基于视觉的障碍物避免自动自动驾驶汽车，可以使用单个RGB-D摄像头在仅CPU的设备上运行。该方法由两个步骤组成：视觉感知和路径计划。视觉感知部分使用Orbslam 3增强了使用光流量来估计汽车的姿势并从场景中提取丰富的纹理信息。在路径计划阶段中，提出的方法采用一种方法，将控制lyapunov函数和控制屏障功能结合起来，形式是二次程序（CLF-CBF-QP）以及障碍物形状重建过程（SRP）来计划安全稳定的轨迹。为了验证提出方法的性能和鲁棒性，使用凉亭模拟环境在各种复杂的室内环境中使用汽车进行了模拟实验。提出的方法可以有效地避免在场景中遇到障碍。所提出的算法在实现多个模拟场景的更稳定和较短的轨迹方面优于基准算法。
在有两个移位的muons的事件中搜索非弹性暗物质，在proton-proton碰撞中缺少横向动量，s = 13 tev
暗物质（DM）的存在得到了观察结果的强烈支持[1-5]，但其性质在很大程度上仍然未知。专用实验（例如，参考文献。[6-9]）已直接搜索DM，但尚未检测到信号。粒子围栏是这项工作的补充工具。在CERN LHC进行了几次搜索DM模型，例如那些预测弱相互作用的质颗粒的模型[10-15]。基于撞机的长寿命颗粒（LLP）的搜索比以前探索的DM模型范围更大[16-26]。这些颗粒可以在检测器内部腐烂之前传播宏观距离，从而留下独特的特征。几种理论机制预测了DM状态的生产和衰减的抑制相空间，这将导致LHC的长期DM现象学[18]。此外，靶向LLP具有降低甚至消除大量标准模型（SM）背景的可观优势，从而提高了对低能最终状态粒子模型的灵敏度，理论上动机良好，但通常具有挑战性的签名[27-30]。
使用AI检测近乎失误的碰撞
成立于1991年，与卢卡斯学院（Lucas College）和圣何塞州立大学（SJSU）合作的有组织的研究和培训部门Mineta Transportation Institute（MTI），通过提高所有人的安全，效率，可访问性以及我们国家运输系统的便利性来提高所有人的流动性。通过研究，教育，劳动力发展和技术转移，我们帮助创建了一个联系的世界。MTI领导了由美国运输部（California State University Consmentation Consortium），由美国运输部（CSSUTC）资助的，由美国运输部（CSUTC）资助了由加利福尼亚州的联邦法案1和极端的培训（CCE）培训（CSUTC）资助（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）通过1和极端的活动培训（CCE）（CSCE）（CSUTC）资助了美国运输部（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）和极端的培训（CCE）培训（CSCE）（CSCE），领导了美国运输部（CASUTC）资助的公平，高效和可持续运输（MCEEST）的内部收益联盟（MCEEST）（CSUTC）。MTI专注于三个主要职责：
ASE卡车，碰撞和自动认证标准和培训资源的新型高压 /电动汽车 /混合工具，工具和设备
培训资源注意：所有指导和培训，包括高压/电动汽车/混合动力系统培训，都必须始终遵循车辆制造商的当前建议和准则。，鼓励教师尽可能参加OEM培训，并根据需要获取对制造商服务信息的访问。ATECH培训 - 为电动车辆技术提供了结构化的技能开发方法。 电气中的基础技能之后是EV架构，然后在车辆上应用这些知识，例如具有故障插入能力的功能齐全的Nissan Leaf。 我们邀请您查看下面的链接，或致电1-888-738-9924与我们联系。 https://www.atechtraining.com/products/electrical https://www.atechtraining.com/vehicle-technology-trainerATECH培训 - 为电动车辆技术提供了结构化的技能开发方法。电气中的基础技能之后是EV架构，然后在车辆上应用这些知识，例如具有故障插入能力的功能齐全的Nissan Leaf。我们邀请您查看下面的链接，或致电1-888-738-9924与我们联系。 https://www.atechtraining.com/products/electrical https://www.atechtraining.com/vehicle-technology-trainer
技术与宗教的碰撞：全面分析
商业和计算机研究，Chikhali，浦那 摘要 技术与宗教之间的碰撞一直是现代社会广泛讨论和辩论的主题。本文彻底研究了这两个看似截然不同的领域之间的各种联系。通过研究交流、信仰体系、仪式、伦理和社会动态等各个方面，本文旨在阐明这两个看似完全不同的领域之间复杂的相互作用。通过回顾现有文献、案例研究和实证证据，本文探讨了技术进步如何挑战和补充宗教习俗和信仰。此外，它还探讨了这种关系对个人、社区和整个社会的影响，为数字时代宗教格局的不断演变提供了见解。
Yong，K。E.，Hui Kieu，D.K.，Goh，Y.K.，Zhang，X.
摘要 - 碰撞警告系统（CWSS）已被认定为防止车辆碰撞的有效工具。现有系统主要根据单向方法（例如后端，横向和前向碰撞警告）提供安全警告。这样的系统不能在驾驶员的感知方面提供全面的方向增强。同时，由于单向CWSS的不清楚和重叠的激活区域，可能会错误地触发多种警告。多触发可能会使驾驶员对危险目标的位置感到困惑。为此，本文开发了基于空间状态的Omni方向碰撞警告系统（S-OCWS），旨在通过提供独特的警告来帮助驾驶员确定特定的危险。首先，从理论上讲，后端，侧向碰撞的操作域是区分的。基于空间状态和自身的相对运动状态和目标车辆实时的几何方法和严格的数学推导方法来实现这种区别。然后，使用时间到碰撞（TTC）建立理论上的全向碰撞警告模型，以阐明不同碰撞警告的激活条件。最后，在现场测试中验证了S-OCW的有效性。结果表明，S-OCW可以帮助驾驶员快速，适当地响应没有
高级车辆碰撞检测和预防系统
最近，人口和工业的前所未有的扩张导致道路上的车辆数量大幅增加[1]。城镇交通的这种流量激增可以归因于普通消费者汽车的负担能力，这使得个人车辆每天通勤必不可少[1]。此外，公共交通的频率和可靠性有限，进一步鼓励个人更喜欢私人车辆[1]。不幸的是，这种车辆活动的激增导致印度道路安全带来令人震惊的后果。在2022年，由于道路事故，该国的死亡人数增加了9.4％，丧生16.8万。原因从鲁ck驾驶和超速驾驶到醉酒的驾驶和不遵守交通法规的原因不等。同时，事故总数升级为11.9％，达到461万事件。为了解决这些关键问题，本文介绍了一个固定的设计模型，该模型集成了物理硬件组件和软件程序。这些组件有助于收集和分析信息，允许
SHA-256与程序化SAT碰撞攻击
抽象的加密哈希功能在确保数据安全性，从可变长度输入中生成固定长度哈希至关重要。Hash函数SHA-256因其二十多年的严格审查后的弹性而被信任数据安全性。其关键特性之一是碰撞电阻，这意味着找到具有相同哈希的两个不同输入是不可行的。当前，最佳的SHA-256碰撞攻击使用差分密码分析在SHA-256的简化版本中找到碰撞，这些碰撞减少以更少的步骤，从而使发现碰撞是可行的。在本文中，我们使用满意度（SAT）求解器作为搜索步骤减少的SHA-256碰撞的工具，并借助于计算机代数系统（CAS），动态地指导求解器，用于检测不一致之处并推断信息，否则求解器将不会单独检测到求解器。我们的混合动力SAT + CAS求解器明显超过了纯SAT方法，从而使我们能够在步骤减少的SHA-256中发现碰撞，并具有更大的步骤。使用SAT + CAS，我们找到了带有修改初始化向量的SHA-256的38步碰撞，这是由Mendel，Nad和Schläffer的高度复杂搜索工具首先找到的。相反，纯粹的SAT方法可能会发现不超过28个步骤的碰撞。但是，我们的工作仅使用SAT求解器Cadical及其程序化接口Ipasir-Up。
通过电解质选择作者揭示了分子量对糖化聚噻吩混合传导的影响：joshua tropp，A，†dila
当前的空中机器人与生物学对应物相比，在非结构化环境中的相互作用能力有限。一些示例包括它们无法忍受碰撞并在未知形状，尺寸和纹理的物体上成功降落或栖息。纳入合规性的努力引入了设计，以减少敏捷性和由于增加的重量而以减小的敏捷性和旋转时间为代价。在这项工作中，我们提出并发展了一种轻巧，易感性，柔软的空中机器人（SOBAR），该机器人（SOBAR）可以随时改变其体内刚度以实现固有的碰撞弹性。与常规的刚性空中机器人不同，SOBAR成功地证明了其反复忍受和从各个方向上的碰撞中恢复的能力，不仅限于平面内部的碰撞。此外，我们利用其能力来证明三维碰撞弹性有助于提高栖息的成功率的栖息地。我们还使用一种新型混合织物的Bistable（HFB）Grasper增强SOBAR，该杂种可以利用冲击能量来通过快速形状构象的能力进行接触反应抓握。我们详尽地研究并提供了有关HFB Grasper的Sobar的碰撞弹性，影响吸收和操纵能力的见解。最后，我们通过碰撞表征，抓握识别以及在各种情况下以及不同形状的物体上对传统空中机器人与SOBAR的性能进行比较。