XiaoMi-AI文件搜索系统
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Moveit和Moveit Pro之间的功能比较
Moveit Pro是一个开发人员平台和SDK，其中包含许多用于机器人ARM运动计划，控制，抓握和计算机视觉的高级算法。Moveit Pro可以更快，更可靠地运送生产。MoveIt是ROS生态系统中Moveit Pro最初建立的原始开源框架。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Hosseini，S.，Mallipeddi，D.，Holmberg，J。等（2022）。加工性能的比较
抵抗[5]。尽管过程优化了重大的优化工作，但由PBF-LB和PBF-EB生产的316升零件仍然无法满足最佳功能性能所需的表面质量要求。据报道，由PBF-LB和PBF-EB产生的316L部分的典型表面粗糙度（RA）值分别为〜10 µm [9]和〜30 µM [10]。在PBF-LB和PBF-EB之间获得的表面粗糙度的巨大差异是无关的。在比较PBF-LB和PBF-EB时，已经报道了TI6AL4V的可比较表面粗糙度值。对于PBF-LB标本，在构建方向上测量了〜8 µm的RA，而对于PBF-EB，观察到RA为〜23 µm [11]。无论相关的AM过程如何，印刷的部分通常都需要后处理才能实现所需的表面
供应链基准领先工具比较
doyensec进行了三个流行的软件组成分析（SCA）工具（Semgrep，Snyk和Displyabot）的并排比较，以评估其能力，以正确地确定应用程序的第三方库，具有已知漏洞是否在该应用程序中确实引入了可利用的条件。这包括确认不仅包括脆弱的库版本，而且还包括公开披露中所述实际使用的脆弱功能或配置。需要高度准确性，以减少误报的总数，从而减少专业人员所需的整体分式分三名努力。通过手动分析，我们测量了真实和误报，并确定了安全团队来调查工具发现所需的努力水平。
通过使用聚酯和聚丙烯纤维混凝土
摘要 - 现在，混凝土用于最大的建筑项目，并且在不久的将来，没有其他选择。有必要开发更好的质量混凝土，以延长生存更长的生存并具有提高机械品质，以延长任何结构的使用寿命，因为大量混凝土被用于新建筑工作。不可能改变其天生的易碎性或对任何混凝土结构的拉伸强度的要求。纤维增强混凝土（FRC）似乎是可行的替代品。聚酯和聚丙烯纤维（PP）作为混凝土中的二级加固以改变其脆性特性的实际应用是本研究论文的主要主题。在这项调查中采用了M40级混凝土等级。结果，将不同比例的聚酯和聚丙烯纤维添加到混凝土中。按该顺序按混凝土的重量进行0.32、0.37、0.42和0.47。为了研究聚酯和聚丙烯在混凝土中的使用，进行了一系列受控的实验室测试。对于压缩和弯曲强度，仅在第一个样品中评估了基本混凝土混合物。在0.32、0.37、0.42和0.47％的聚丙烯纤维中分别评估第二个样品的抗压强度和弯曲强度，将其添加到混凝土混合物中。在第三个混凝土样品中测试了聚酯和聚丙烯纤维。演示了如何在混凝土中添加纤维可以提高其质量。
各州人工智能执行顺序对比表_2023-12-05
● 为一般和联邦机构的人工智能使用制定协调的指导方针和最佳实践（第 4.1（a）（i）、10.1、12（a）节）● 执法权：跨机构协调评估解决算法歧视的权力（第 7.1（a）（ii）节）● 关键基础设施：提供风险评估，开发相关工具，并将人工智能风险管理框架纳入相关安全指南（第 4.1（b）、4.3（a）节）● 安全：评估网络和生物安全工具，并为国家安全和人工智能治理提供指导（第 4.1-4.4、4.6-4.8 节）● 身份验证：为检测人工智能生成的内容和验证数字内容制定指南（第 4.5 节）● 创新与竞争：为外国人工智能专家提供签证/工作机会，实施国家人工智能研究资源，并优先考虑人工智能人才库和资金（第 5.1-5.3 10.2）● 劳工：提交有关人工智能市场影响的报告，发布雇主的最佳实践，并为承包商提供有关使用人工智能招聘的非歧视指导（第 6 条、7.3（a））● 公民权利：评估人工智能在刑事司法系统、公共福利系统、住房市场和招聘过程中的使用和潜在偏见；并发布关于承包商在招聘中不歧视的指导（第 7.1 至 7.3 节）● 签订合同：确保人工智能系统和服务的机构合同符合本行政令和适用法律（第 10.1(d)(ii) 节）● 医疗保健和教育：制定在医疗保健和教育领域部署人工智能的战略计划（第 8(b)、8(d) 节）● 隐私：审查使用相关隐私工具的机会（第 9 节）● 国际发展：与利益相关者协调人工智能标准（第 11 节）● 人工智能专家：每个机构必须指定一名个人担任首席人工智能官（第 10.1(b)(i) 节）
下一代欧盟会改变游戏规则吗？与 IRA 的比较及应对方法
来源：Dorrucci 和 Freier (2023)，基于欧盟委员会数据和欧洲中央银行体系公共财政工作组的估计。根据 Coeuré 报告 (2021)，法国在 RRF 下的现金支出。注：实线表示德国 (DE)、法国 (FR)、意大利 (IT) 和西班牙 (ES) 在 RRF 期间 (2021-26) 预计吸收的 RRF 资金。虚线表示这四个国家实际吸收的欧盟过去在欧盟多年期财政框架 (MFF) 下提供的资源。吸收率是支付给成员国的金额占该国可获得的欧盟总预算的百分比。第 1 年是相应计划的第一年，即 2007-13 MFF 为 2007 年，2014-20 MFF 为 2014 年，RRF 为 2021 年。第 1 年包括 RRF 下的预融资。2007-13 年 MFF（黑色虚线）的吸收率显示为四个国家的平均值，包括欧洲区域发展基金 (ERDF)、凝聚基金 (CF) 和欧洲社会基金 (ESF)，而 2014-20 年 MFF 仅包括 ERDF 和 CF。2014-20 年 MFF 下的数据是 2021 年（图表中的第 8 年）的临时数据
Decawave DW1000 与 DW3000 在低功率双边测距应用中的性能比较
摘要 — 室内定位和情境感知正成为各种应用的两项关键技术。最近，通过采用超宽带 (UWB) 技术，人们已经实现了厘米级精度和低功耗的实时定位系统。自 2015 年以来，Decawave 已生产出商用 UWB 集成电路，利用飞行时间测量技术来估计两个代理之间的距离。这项工作介绍了两台 Decawave 收发器（DW1000 和 2020 年发布的新款 DW3000）之间的性能研究。测试空间包括视距内区域和由 UWB 无线电信号反射到各种障碍物而引起的各种非视距条件。最后，我们分析了不同配置下的功耗，并对两台设备进行了比较。结果表明，两者在 1 米以上的测量范围内具有相似的精度，而考虑到较短的距离，DW3000 的平均性能要好 33.2%。此外，新收发器在实时测量过程中的功耗降低了近 50%，平均值达到 55 mW。索引术语 — 超宽带技术、超宽带通信、物联网、室内定位、功耗
COVID-19 的放射学发现：人工智能与放射科医生的比较
背景：随着 COVID-19 负担的加重，快速可靠的筛查方法势在必行。胸部 X 光片在快速分诊患者方面起着关键作用。不幸的是，在资源匮乏的环境中，训练有素的放射科医生很少。目的：本研究评估并比较人工智能 (AI) 系统与放射科医生在检测 COVID-19 胸部 X 光片发现方面的表现。受试者和方法：测试集包括三个月内 457 张疑似 COVID-19 肺炎患者的 CXR 图像。一位拥有 13 年以上经验的放射科医生和人工智能系统 (NeuraCovid，一款与人工智能模型 COVID-NET 配对的 Web 应用程序) 对 X 光片进行了评估。通过计算灵敏度、特异性和生成受试者工作特征曲线来比较人工智能系统和放射科医生的表现。RT-PCR 测试结果被用作金标准。结果：放射科医生的灵敏度和特异性分别为 44.1% 和 92.5%，而 AI 的灵敏度和特异性分别为 41.6% 和 60%。AI 系统将 CXR 图像正确分类为 COVID-19 肺炎的曲线下面积为 0.48，放射科医生为 0.68。放射科医生的预测优于 AI，P 值为 0.005。结论：放射科医生检测 COVID-19 肺部病变的特异性和灵敏度优于 AI 系统。
浏览贴片：具有全球和局部特征比较的异常定位
异常定位，目的是将图像中的异常区域分割出来，这是由于种类繁多的异常类型而具有挑战性的。现有方法通常是通过将整个图像作为整体而却很少付出的努力来学习局部分布来训练深层模型，这对于这项Pixel Prescerise任务至关重要。在这项工作中，我们提出了一种基于补丁的方法，可以适当考虑全球和本地信息。更具体地说，我们采用本地网络和全球网络分别从任何单个贴片及其周围来提取特征。全球网络经过训练，其目的是模仿本地功能，以便我们可以从上下文中轻松检测其功能不匹配时。我们进一步引入了不一致的异常检测（IAD）头和一个失真异常检测（DAD）头，以足够的时间发现全球和局部特征之间的差异。源自多头设计的评分函数有助于高精度异常定位。在几个现实世界数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法优于最大的竞争对手，而竞争对手的差距足够大。