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多模态传感器融合与导航
1. 课程大纲信息 1.1. 课程名称 多模态传感器融合与导航 1.2. 大学 帕兹马尼彼得天主教大学 1.3. 学期 第一年第一学期 2. 课程详情 2.1. 课程性质 集合选修课 2.2. ECTS 学分分配 5 2.3. 教师数据 Horváth András 博士 3. 能力和学习成果 3.1. 课程目标 本课程的主要目标是概述多传感器数据融合和导航中使用的实时算法和架构。本课程的重点是多并行处理和目标跟踪。本课程介绍估计理论、静态、动态线性和非线性情况以及离散和连续系统的必要定义。揭示和解释了卡尔曼滤波器和自举滤波器等常用算法。此外，还介绍了这些算法在实际问题中的局限性和应用。本课程全面介绍了自适应算法解决方案自上而下和自下而上的系统级计算设计知识。研究现代多并行架构中数据流的拓扑和非拓扑分区。
故障物理学和计算机辅助模拟融合...
电子产品，例如用于通信、航空航天和能源领域的产品，通常具有很高的可靠性要求。为了降低电子产品的开发和测试成本，可靠性分析需要纳入设计阶段。与传统方法相比，故障物理（PoF）方法可以更好地解决设计阶段的成本降低问题。但在实际工程应用中存在许多困难，例如同时处理大量工程信息。因此，提出了一种灵活的方法和软件系统，用于协助设计人员在电子产品设计过程中开发基于PoF方法的可靠性分析。该方法将PoF方法与计算机辅助仿真方法（例如CAD，FEM和CFD）相结合。该软件系统集成了产品建模，载荷应力分析和可靠性分析等功能模块，可以帮助设计人员在实际工程设计中分析电子产品的可靠性。本系统包括验证仿真模型的软件和硬件。最后，给出了一个应用该软件系统对某工业通信系统滤波模块可靠性进行分析的案例。分析结果表明，该系统能有效提高可靠性，保证分析的准确性，计算效率高。
Oracle Fusion 服务说明
词汇表 就 Commerce Cloud Service 而言，每年 1 GB 的存储容量定义为一年内额外使用 1 GB（十亿字节）存储空间的权利，可供所有环境（生产和非生产）中的单个 Commerce Cloud Service 实例使用。 1 订单：就 Commerce Cloud Service 而言，定义为在 Commerce Cloud Service 中发起的一项指令，用于处理、交付或以其他方式满足任何商品或服务的请求。Commerce Cloud 订单不受下游取消和退货的影响。 100 次预约：定义为您的资源（例如移动员工）在特定位置执行的适用服务内安排的 100 个单独活动（例如工作订单、办公室访问、用于协助其他资源的时间、午休等）。 100 次每日访客会话：定义为服务期内每月 100 次每日访客会话。每日访客会话是指在 24 小时内使用特定渠道（例如网站、移动应用）访问服务的唯一个人，可通过 cookie、设备 ID、IP 或会话 ID 进行识别。跨多个渠道的访问计为多个访客会话。1000 次互动：1000 次互动是指 12 个月内发生的 1000 次互动，是品牌与之互动的所有渠道中包含自适应智能优惠、推荐和行动的所有互动的组合
采购助理 - 能源融合
能源融合是雇主平等的机会，并注意避免任何形式的歧视。作为其对多样性，性别平等和地理分布的承诺的一部分，F4E强烈鼓励女性候选人的申请，并采用平等机会的政策。它不会以性别，种族，肤色，种族或社会来源，遗传特征，宗教或信仰，政治或任何其他观点，国家少数民族，财产，出生，残疾或性取向的成员身份来歧视任何人。融合能量提供了调和专业和私人生活的措施，并将在工作场所为残疾人提供合理的调整。
2024 年聚变能源战略
私营核聚变公司累计获得超过 60 亿美元的股权投资，其中 80% 的投资投向了美国核聚变公司，这表明核聚变作为未来商业能源技术具有潜在的上升空间。虽然私营部门更多地参与核聚变研发的趋势在美国最为明显，但这是一个强劲增长的全球趋势，股权投资对象包括加拿大、英国、日本、欧盟、中国等地的公司。核聚变已成为一场全球竞赛。认识到这一不断变化的形势以及与不断发展的核聚变私营部门建立伙伴关系的新机会，2022 年 3 月，白宫科技政策办公室 (OSTP) 和能源部 (DOE) 共同主办了首届白宫核聚变峰会，主题是制定一个大胆的十年愿景，以加速核聚变能源研发，实现具有商业意义的核聚变
yolov8加权盒子融合
这项研究调查了通过将加权盒融合（WBF）整合在KERAS CV框架中，从而提高了Yolov8对象检测性能的潜力。Yolov8由于其速度，准确性和现实世界中的良好声誉而被选择。KERAS CV：简化WBF实施这项工作的关键方面涉及利用KERAS CV库。这个用户友好的框架有助于开发自定义的WBF层，无缝集成到Yolov8架构中。该创新层通过基于置信度得分策略性地组合边界框，在完善对象检测结果中起着至关重要的作用。Python：开发基础Python是该项目的主要编程语言。其广泛的计算机视觉库生态系统为数据操作和模型开发提供了重要的工具。开发和评估过程是在配备GPU的工作站上进行的。此设置确保了有效的处理和实验。但是，该方法可以适应利用基于云的资源来用于大规模培训和部署方案。评估WBF严格评估WBF整合有效性的影响，采用了全面的评估策略。这种策略涉及利用可可公开可用数据集的组合，并可能由针对特定对象的感兴趣类别定制的自定义数据集补充。标准对象检测指标（例如平均平均精度（MAP））用于量化模型的性能。评估的关键方面涉及将WBF增强的Yolov8模型与没有WBF的基线Yolov8模型进行比较。