XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFusion
Multi-scale Fusion Model Based on Gated Recurrent Unit ...
摘要 - 电池储能系统（BESS）的最新电荷（SOC）的准确预测对于电动汽车的安全性和寿命至关重要。为了克服多尺度特征融合和全球特征提取之间现有方法的不平衡，本文介绍了基于门控复发单元（GRU）的新型多尺度效果（MSF）模型，该模型是专门为实用BESS中复杂的多步社预测而设计的。Pearson相关分析首先是为了识别与SOC相关的参数。然后将这些参数输入到多层GRU中以进行点特征。同时，参数在输入双阶段多层GRU之前进行修补，从而使模型能够在不同的时间间隔内捕获细微的信息。最终，通过自适应重量融合和完全连接的网络，进行了多步骤的SOC预测。在数天内进行了广泛的验证，可以说明所提出的模型在实时SOC预测中达到的绝对误差小于1.5％。
Oracle Fusion Cloud SCM
1。配置安全证书。2。在Enterprise Manager中配置Web服务连接。3。在Agile PLM中创建创新管理用户，或将敏捷PLM配置为使用相同的轻型目录访问协议（LDAP）服务器作为Oracle Innovation Management。4。在敏捷PLM中启用创新管理属性。5。将创新管理属性添加到敏捷PLM中所需的特权中。6。在敏捷PLM中配置外部参考应用程序和子类。7。为创新管理用户启用所需的特权，可以在敏捷PLM中创建参考对象。
poifusion：多模式3D对象通过融合在兴趣点上检测
查询为动态3D框，并根据每个查询框生成一组POI。POI是代表3D对象并扮演基本单元在多模式融合中的角色的关键。具体来说，我们将POIS投射到每种模态的视图中，以通过动态融合块在每个POI上集成相应的功能并集成了每个POI的多模态特征。此外，从同一查询框中得出的POI的特征共同汇总到查询功能。我们的方法可以防止视图转换引起的信息损失，并消除了计算密集型的全球关注，从而使多模式3D对象检测器更适用。我们对Nuscenes和Ar-Goversy2数据集进行了广泛的实验，以评估我们的方法。明显地说，所提出的方法在两个数据集上实现了最先进的结果，没有任何铃铛和窃窃私语，即，nscenes上的74.9％NDS和73.4％的地图，Argoverse2上的31.6％CD和40.6％的地图。该代码将在https：// djiajunustc提供。github.io/projects/poifusion。
Fast-Fusion™ Multi 无缝克隆试剂盒使用说明书
商标：GeneCopoeia™、OmicsLink™、Secrete-Pair™、GLuc-ON™、miTarget™、Fast-Fusion™（GeneCopoeia Inc）。FF006-091224
通过LIDAR-CAME融合在自动驾驶中检测3D对象检测
自主驾驶（AD）技术的快速进步显着强调了准确可靠的感知系统的发展，尤其是对于3D对象检测。本论文的重点是通过利用激光摄像机融合来增强自主驾驶中的3D对象。主要目的是开发一个可靠的系统，该系统将激光雷达的精确距离测量能力与相机信息提供的丰富上下文信息集成在一起，从而提高在多样化和动态驱动环境中对象检测的准确性和可靠性。本研究的目标包括开发传感器融合的系统，实施深度学习模型来处理融合数据以及通过实验验证所提出的方法。采用了预训练的Yolov5模型来检测相机捕获的2D图像中的对象。然后使用LiDAR数据将检测到的对象投影到3D空间中，该数据已同步并与相机数据校准。融合过程涉及将LIDAR点云转换为2D图像平面，以将深度信息与检测到的对象相关联，从而促进准确的3D对象。结果表明，整合LiDAR和相机数据可改善3D对象检测的效果。评估过程，其中包括将估计深度与实际测量结果进行比较，显示出最小的差异，从而证明了系统的高准确性和可靠性。本文通过在3D对象检测中提供了经过验证的IMELAIMEN-IMELAIMENT系统，从而有助于自动驾驶的领域。这些发现强调了传感器融合在增强自动驾驶汽车中感知系统的鲁棒性和准确性方面的重要性。未来的工作可能会集中在不利的天气条件下改善系统的绩效，集成其他传感器，例如雷达等其他传感器，并探索更先进的深度学习模型，以进一步推动自主驾驶技术的capabilies。
英国激光惯性聚变技术计划...
• 但为什么压缩在 ICF 中如此重要？ • 想法： • 固体时 ρ DT = 0.25g/cc • 点火要求：ρR HS > 0.3 g/cm 2 • 对于固体密度 DT => R HS = 1.2cm • 我们不能只将 1.2cm 半径的固体密度 DT 加热到 5 keV 吗？ • 不行！ • 聚变产量将难以控制 • 输入能量要求巨大（5000 MJ）
数据融合和优化技术，以增强智能城市的自动驾驶性能
Rutgers University，New Brunswick，New Jersey，USA ys820@rutgers.edu *作者应与之交谈。 摘要：研究研究了数据融合和优化技术的使用，以改善智能城市环境中自动驾驶系统的性能。 通过整合来自多个传感器，雷达，摄像机和传感器在内的多个传感器的数据，该系统增强了其对环境的看法和理解。 此外，5G，LTE-V和DSRC Technologies启用V2X通信，促进车辆，基础设施和其他道路使用者之间的实时互动。 该研究采用深度学习和强化学习算法来实时路径计划，障碍检测和能源效率优化。 在各种城市场景中进行的模拟表明，通过优化的车辆操作来显示障碍检测准确性，交通安全性以及减少能源消耗的显着改善。 此外，系统对通信延迟和数据丢失的弹性突出了提议的数据融合和在动态环境中的鲁棒性。 关键字：智能运输系统；连接和自动驾驶汽车；可持续城市；聪明的城市。 被引用为：Sun，Y。，＆Ortiz，J. （2024）。 数据融合和优化技术，以增强智能城市的自动驾驶性能。 人工智能与信息杂志，1，42-50。 取自https://woodyinternational.com/index.php/jaii/article/article/view/50 1。 Yao等。 根据Wang等人的说法。 Liu等。Rutgers University，New Brunswick，New Jersey，USA ys820@rutgers.edu *作者应与之交谈。摘要：研究研究了数据融合和优化技术的使用，以改善智能城市环境中自动驾驶系统的性能。通过整合来自多个传感器，雷达，摄像机和传感器在内的多个传感器的数据，该系统增强了其对环境的看法和理解。此外，5G，LTE-V和DSRC Technologies启用V2X通信，促进车辆，基础设施和其他道路使用者之间的实时互动。该研究采用深度学习和强化学习算法来实时路径计划，障碍检测和能源效率优化。在各种城市场景中进行的模拟表明，通过优化的车辆操作来显示障碍检测准确性，交通安全性以及减少能源消耗的显着改善。此外，系统对通信延迟和数据丢失的弹性突出了提议的数据融合和在动态环境中的鲁棒性。关键字：智能运输系统；连接和自动驾驶汽车；可持续城市；聪明的城市。被引用为：Sun，Y。，＆Ortiz，J.（2024）。数据融合和优化技术，以增强智能城市的自动驾驶性能。人工智能与信息杂志，1，42-50。取自https://woodyinternational.com/index.php/jaii/article/article/view/50 1。Yao等。根据Wang等人的说法。Liu等。Liu等。引言随着城市化的加速，智能城市的发展已成为政府和行业通过数字技术的整合来优化城市生活的关键倡议。这种转变的一个核心是自动驾驶系统的部署，预计该系统将在增强城市流动性，减少交通拥堵并改善道路安全方面发挥关键作用。由高级通信网络和数据驱动基础设施支持的自动驾驶汽车（AV）对于管理日益复杂的城市环境而变得至关重要。（2022）强调，智能城市基础设施对于成功实施自动驾驶汽车至关重要，这指出了数据驱动方法在改善交通管理方面的重要性。尽管有希望在AV技术方面取得了希望，但仍存在一些挑战，尤其是在人口稠密的城市地区。复杂的道路网络，不同的交通状况以及不可预测的行人行为需要复杂的数据处理和实时决策功能。（2024），自主驾驶技术可以大大降低交通拥堵和事故率，但这需要高度准确，及时的传感器数据融合。此外，Zhou等。（2024）指出，在城市环境中，AVS必须依靠Lidar，相机和雷达等传感器的组合，以及车辆到所有的通信系统来收集和处理周围环境的数据。最近的研究表明，多传感器融合解决这些挑战的潜力。此外，Aldeer等人。（2024）证明，将来自各种传感器的数据结合起来增强了AVS检测障碍和更准确预测交通流量的能力。与这些发现一致，Zhang等人。（2024）强调，人工智能（AI），尤其是深度学习和强化学习，通过从多个来源处理复杂的数据集来实现AV系统的实时决策中起着至关重要的作用。（2024）认为，AI与边缘计算技术的集成可以更有效地数据处理，从而提高了自主驾驶的安全性和效率。尽管在整合AI和传感器融合技术方面取得了进展，但在AV系统中的数据融合和优化技术的应用仍然是
基于传感器融合的运动补偿3D激光点云
摘要：本文提出了一种使用全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）数据的传感器融合来补偿运动引起的3D激光点云数据中失真的方法。通过旋转镜子扫描环境的LIDAR传感器通常假设一个静态视图。但是，自我车辆的运动引入了假定和实际观点之间的差异，从而导致点云数据扭曲。为了解决这个问题，我们的方法融合了从IMU的高频运动动力学的GP的准确定位数据，以估算车辆的探射仪。此数据在东北方（ENU）坐标框架中对齐，并用于在每次激光扫描期间插入车辆的运动。然后根据插值探子仪调整点云中的每个点以纠正变形。利用来自GPS，IMU，相机和LIDAR传感器记录的Udacitic®数据，我们的方法有效地重建了周围环境的准确表示。此过程对于诸如自主驾驶和环境建模等应用程序至关重要，而在此过程中，精确且可靠的点云数据至关重要。
融合SCM平台和未来愿景
在本演讲中的陈述与甲骨文的未来计划，期望，信念，意图和前景有关，是“前瞻性陈述”，并受到物质风险和不确定性的影响。对影响我们业务的这些因素和其他风险的详细讨论包含在Oracle的证券交易委员会（SEC）文件中，包括我们在“风险因素”标题下的10-K和表格10-Q的最新报告。这些文件可在SEC的网站或Oracle网站上找到，网址为http://www.oracle.com/investor。本演示文稿中的所有信息截至2024年9月，Oracle不承担根据新信息或未来事件更新任何声明的义务。