XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHVS
视觉计算的邀请
说到视觉计算，我们可以想到很多东西。相机？没错，它们将世界变成赏心悦目的图像。计算机图形学？没错，它们模拟了如何捕捉赏心悦目的图像，就像在场景中放置了一台相机一样。计算机视觉？没错，它通过解释视觉信息（即图像）来推断世界的语义信息（例如，对象类别）。显示器？没错，它们生成视觉信息（即灯光）来表示预期的场景。那么增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 呢？当然有；事实上，AR/VR 需要上述所有东西无缝协作。但是，我们可以松散地将众多事物与视觉计算联系起来，它们之间的根本联系是什么呢？图 1 显示了统一视觉计算不同领域的关键概念：1）在三个基本信息域（即光学、电气和语义域）中表示物理世界，2）处理这些域内的信号，3）在这些域之间转换信号。我们将以人类视觉系统 (HVS) 为例介绍一些关键概念（第 2 章）。然后，我们将扩展到另外三个视觉计算领域（计算机成像、计算机图形和渲染以及机器视觉），比较和对比
屏障增强的平行同位轨迹优化针对安全至关重要的自主驾驶
摘要 - 在防止过度保守行为的同时，对自动驾驶行为进行高度任务至关重要。在本文中，我们提出了一种屏障增强的平行同位轨迹优化（BPHTO）方法，使用过度删除的乘数交替方向方法（ADMM）进行实时集成决策和计划。为了促进自我车辆（EV）与周围车辆之间的安全相互作用，根据屏障功能，开发了一个时空安全模块，该模块展示了双向脉冲。在计划范围内的不同时间步骤中采用了不同的障碍系数，以解释周围HVS的不确定性并减轻保守行为。此外，我们利用驱动器操作的离散特性来初始化基于可及性分析的名义面向行为的自由式同型轨迹，并且每个轨迹在本地限制为特定的驾驶操作，同时共享相同的任务目标。通过利用安全模块和EV的运动学的双凸度，我们将BPHTO作为BI-CONVEX优化问题。然后使用约束转录和过度删除的ADMM来简化优化过程，从而可以实时生成多个轨迹，并具有可观的保证。通过一系列实验，拟议的开发显示了使用合成和现实世界流量数据集在各种交通情况下的任务准确性，稳定性和一致性的提高。
超维计算的自适应模型位宽
摘要 — 受大脑启发的超维 (HD) 计算是一种模拟高维空间中神经元活动的新型计算范式。HD 计算的第一步是将每个数据点映射到高维空间（例如 10,000）。这带来了几个问题。例如，数据量可能会激增，所有后续操作都需要在 D = 10,000 维中并行执行。先前的工作通过模型量化缓解了这个问题。然后可以将 HV 存储在比原始数据更小的空间中，并且可以使用较低位宽的操作来节省能源。然而，先前的工作将所有样本量化为相同的位宽。我们提出了 AdaptBit-HD，一种用于加速 HD 计算的自适应模型位宽架构。当可以使用更少的位来找到正确的类时，AdaptBit-HD 一次一位地对量化模型的位进行操作以节省能源。借助 AdaptBit-HD，我们可以在必要时利用所有位来实现高精度，并在设计对输出有信心时终止较低位的执行，从而实现高能效。我们还为 AdaptBit-HD 设计了一个端到端 FPGA 加速器。与 16 位模型相比，AdaptBit-HD 的能效提高了 14 倍；与二进制模型相比，AdaptBit-HD 的精度提高了 1.1%，与 16 位模型的精度相当。这表明 AdaptBit-HD 能够实现全精度模型的精度，同时具有二进制模型的能效。
自动驾驶的社会符合社会符合控制
自动驾驶汽车（AV）的控制设计主要集中于实现单独控制的AV或一群合作控制的AV的预定目标。然而，自主驾驶对人类驱动车辆（HV）的影响在很大程度上被忽略了，这可能会导致对乘客和周围交通的安全性有害的利己主义的AV行为。在这项研究中，我们开发了一个具有有用的社会心理学指标，称为社会价值取向（SVO），为AVS的社会符合社会控制设计设计开发了一般框架，以利用AVS来利用其对以下HVS行为的影响。这是至关重要的，因为以社会符合社会的方式行事的AV使人类的驾驶员能够理解其行为并做出适当的反应。在拟议的框架内，我们定义了受控AV的实用程序及其以下车辆，以由AV的SVO确定的加权方式最大化。鉴于AV的目标以及由社会符合社会兼容的AV控件提供的以下HV的好处，公用事业最大化涵盖了一系列设计目标。然后制定出最佳的控制问题，以最大化效用函数定义，该功能使用Pontryagin的最低原理在数值上求解，并提供最佳保证。开发的方法适用于合成社会符合社会符合AV的生态驾驶的控制。提出了一组数值结果，以使用在明尼苏达州55号公路上收集的现实世界实验数据显示拟议方法的机制和有效性。
内核机器学习方法可以使用复杂的预测变量处理缺失的响应。在使用Distribu
绿色流动性在21世纪的需求量很高。现代城市的快速增长导致了运输的增加，这导致了大量流通，化石燃料的稀缺性和日益增长的环境问题。因此，应使用新兴清洁剂技术来控制和减少车辆排放[1]。混合动力汽车（HVS），以通过将它们与电动机结合起来减少内燃机（ICES）。通过减少碳和其他污染排放，电动汽车（EV）对环境产生了积极影响。目前，接近零排放车辆的开发是一个巨大的挑战。evs由可再生能源（例如氢）所推动的是一个可行的选择，因为它们仅发出天然副产品，例如水而不是燃烧气体，而不是对空气质量和人口健康不利的燃烧气体。随着电池电动汽车（BEV）的出现，温室气体（GHG）的问题已部分解决。BEV是零发射车辆，由电池发电驱动。BEV不会从根本上减少温室气体排放，因为电力主要是由热植物产生的[2]。BEV有自己的腰靠背，例如有限的驾驶范围，较长的电池充电时间和电池安全性。因此，汽车行业开发了燃油电动汽车（FCEV），最近受到了广泛关注。FCEV由从燃料电池接收电源的电动机提供动力。氢与空气中的氧气结合在一起是FCEV中的主要能量动机。燃料电池具有许多好处，包括干净的燃料，高效率，没有有害排放和低声声音。插入式燃料电池混合动力汽车和燃料电池范围扩展器也引起了很多关注[3，4]。使用燃料电池作为EV的唯一电源时，需要一个启动系统。因此，汽车制造商开发了燃料电池混合动力汽车（FCHEVS），该电动汽车由燃料电池和一个或多个辅助电源（例如电池和超级电容器）提供动力。Daimler Mercedes Benz F-Cell，GM雪佛兰Volt，Toyota FCHV和Honda FCX都是混合动力汽车（HEVS），具有燃料电池 +电池的能量配置。由于FCHEVS的能源进料在燃料电池和辅助功率之间交替，因此需要可靠的能源管理系统（EMS）来根据车辆的操作模式或电源需求在燃料电池和辅助功率之间分发功率。成功的EMS不仅可以保证车辆的正常运行，还可以提高效率，解决物理限制，延长使用寿命并实现全面的燃油经济性。目前，中国香港特殊行政区（香港SAR）尚未发布最新的氢能战略。尽管目前的政策存在缺点，但香港的研究机构和企业仍致力于开发氢气流动性，以实现碳中立性和绿色运输。目前，带有最近，香港生产力委员会（HKPC）推出了香港的第一个燃料电池商业电动汽车 - 带有混合燃料电池和电池系统的氢供电叉车，如图1所示。
评估计划模板
1. 引言 哮喘是一种慢性疾病，给美国各地的健康和经济带来沉重负担。尽管哮喘不分种族、性别或年龄，但哮喘患者在护理、健康结果和生活质量方面仍然存在显著差异。改善哮喘控制、提高生活质量和减少健康不平等需要支持性和相关服务。伊利诺伊州哮喘项目 (IAP) 致力于制定策略和活动，以追求哮喘管理的核心目标，并通过与疾病控制和预防中心 (CDC) 的控制儿童哮喘减少紧急情况 (CCARE) 目标、EXHALE 技术包和与哮喘控制相关的 6|18 计划保持一致，争取实现健康公平。一项具体策略侧重于协调护理 (CC)，这是一种多方面的方法，包括基于证据的家访 (HV)，用于改善健康结果和参与者的生活质量，同时减少医疗保健利用率和差异。组件基于 EXHALE 技术包，并包括与护理、药物管理、哮喘教育以及家庭环境触发因素评估和补救的联系等细节。HV 由西奈城市健康研究所训练有素的社区卫生工作者 (CHW) 提供。有关 CC 项目合作伙伴的更多信息，请参阅附录 A。评估目的本次评估有双重目的。第一，评估由呼吸健康协会 (RHA) 领导的协调护理 (CC) 方法的有效性。第二，衡量该方法与标准化社区卫生工作者 (CHW) 仅上门访问 (HV-only) 计划相比的影响，后者也由伊利诺伊州公共卫生部 (IDPH) 资助。评估小组打算通过了解哪些努力进展顺利并确定需要改进的领域来实现这一目标，例如联系、提供哮喘自我管理教育 (AS-ME) 的能力，以及改善与哮喘相关的参与者健康和生活质量 (QoL)。 IAP 旨在影响合作伙伴关系的覆盖范围、质量、可持续性和流程，以及各专业人员之间的协作努力，从而提供更好的护理、降低成本、改善健康，并朝着预防 50 万名儿童急诊科 (ED) 就诊和住院 (CCARE) 的方向迈进。CC 领导层、家庭访问协作组织 (HVC) 成员和 IAP 将利用评估结果进行必要的改变，真正降低哮喘发病率、死亡率和不平等。此外，此次评估是促进多方面 CC 方法的一种手段，尤其注重在学校和多个部门实施循证战略。这是一个提高人们对计划服务的认识的机会，包括向各种受众提供循证哮喘管理教育和护理联系。利益相关者评估过程需要来自各个利益相关者的意见，他们在流程的每个阶段共同努力，创造一个支持公平社区健康的环境。这个个人评估计划 (IEP) 是由一个多元化的团队制定的，他们拥有支持评估过程的背景和经验，并致力于社区能力建设和赋权。外部评估人员（即评估小组）主要负责规划和开展评估并传播结果。他们还负责