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技术报告：多视觉惯性系统：分析，校准和估计
11实验结果42 11.1 4 IMU + 3 GS摄像机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 11.1.1具有不同数量的相机的校准。。。。。。。。。。。。。。。。。43 11.1.2与Kalibr进行了比较。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 44 11.1.3比较IMU内在质量。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。43 11.1.2与Kalibr进行了比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 11.1.3比较IMU内在质量。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。44 11.1.3比较IMU内在质量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2 4 IMU + 2 GS摄像机 + 2 RS摄像机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2.1 IMU和GS/RS的校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 49 11.2.2评估多个陀螺仪校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 50 11.2.3时间校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 50 11.3带有4个IMU + 2 GS摄像机的平面运动。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。49 11.2.1 IMU和GS/RS的校准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2.2评估多个陀螺仪校准。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.2.3时间校准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.3带有4个IMU + 2 GS摄像机的平面运动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.4关于估计收敛的讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51
tc-ltio：激光雷达和视觉进程降解环境的紧密耦合激光偶尔惯性进程
自动移动机器人在交付，制造，耕作，采矿和太空探索的自动化中起着重要作用。尽管这些机器人在传统上依靠其与GNSS/INS系统的本地化[1]，但在室内，室内，屋顶或茂密植被的区域，在发生信号损失的情况下，会出现挑战。为了克服这一限制，已经提出了同时定位和映射（SLAM）[2]方法。猛击通常将其分为光检测和范围（LIDAR）大满贯和视觉猛击，具体取决于所用的主要传感器。LIDAR SLAM在涉及敏捷运动和复杂结构化环境的场景中具有很高的精度和鲁棒性，这是由于其能力直接使用多个射线直接测量对象和传感器之间的距离[3]。但是，由于LiDar SLAM通过匹配每种结构扫描来执行定位，LIDAR的大满贯可以在无结构的场景中退化，例如隧道，庞大的平面和走廊[4]。另一方面，视觉猛击，利用RGB图像的纹理信息可以在无结构环境中起作用，因为它依赖基于纹理的特征，即使在缺乏明确的结构元素的场景中，也可以提取这些特征[5]。然而，视觉大满贯的规模估计有弱点，并且可以在照明条件下快速变化。为了解决LiDAR和Visual Slam的局限性，已经提出了各种LiDAR视觉大满贯方法，这些方法同时整合了LiDar和Visual Sensor的信息[6-8]。这些方法可以有效地处理结构和，因为这些方法大多数都依赖于松散耦合的方式（系统间融合）[6，7]，这两个系统中的故障都会导致总体猛击失败。为了解决松散耦合方式的弱点，已经提出了紧密耦合的方法（功能间融合）[8]。
PHYTOMINES—植物超积累植物可开采镍
亚利桑那大学正在开展一项大规模植物标本馆 X 射线荧光 (XRF) 扫描项目，该项目将进行超过 100,000 次扫描，以发现美国新的金属收集超积累植物。该项目使用便携式 XRF 光谱仪，将提高元素分析的准确性，并为了解美国本土植物的植物采矿潜力提供关键见解。结果不仅可以识别新的超积累植物，还可以优化本土地理条件下的金属吸收，研究有利于植物采矿的土壤-微生物相互作用，并开发第一个金属超积累植物的开放获取数据库。
评估反应性技术惯性测量和技术经济建模
在这种情况下，反应性技术与Aemo和Arena合作，在大陆NEM中进行实时惯性测量的试点示范项目[17]。这些测量是使用反应性开发的新技术进行的，该技术由调制器和几个可扩展的测量单元（XMU）以及算法组成，以分析数据[18] [19]。使用该技术，该系统能够以约10％的置信范围来测量惯性。此外，[20]表明，使用该技术使用该技术的惯性测量可能比其他方法更准确地计算惯惯性较低的系统（基于事件的方法或理论计算），并且快速效果控制器（通常称为快速频率响应（FFR）服务）的惯性测量值（基于事件的方法或理论计算）。
如何实现Housing-Uli-Leads-to-Health-Health-Quinity- ...
此光盘表现剖析了住房质量对健康的影响以及布鲁克林自治市镇中的社会经济地位与最佳或差的生活条件相关。在Bensonhurst和Brownsville等社区中，基于高收入和低收入居民的边缘化是显而易见的，因为布鲁克林的这两个领域在生活条件上表现出明显的差异：所需和优质的生活（Bensonhurst）（Bensonhurst）与浅贵族生活相比（布朗斯维尔）。该项目表明，住房质量差会导致重大健康影响，例如呼吸问题，心脏问题，糖尿病，哮喘和高血压。通过比较这些社区，我们旨在提高人们对住房和健康差异之间联系的认识，并提出解决方案，例如政府干预，社区参与计划以及对房地产维护的激励措施。
公共卫生和健康不平等指示性课程
RPS 处方能力：2.1 考虑非药物和药物治疗方法。2.6 考虑任何相关的患者因素及其对药物选择和配方以及给药途径的潜在影响。2.9 考虑更广泛的视角，包括与药物及其使用和促进健康相关的公共卫生问题。3.2 考虑并尊重患者对其健康、治疗和药物的多样性、背景、个人价值观和信念，支持平等和包容的价值观，并发展文化能力。
无形的不平等：在机器学习研究和应用中面对基于年龄的歧视
尽管在机器学习（ML）社区内对公平问题的认识提高了，但仍然存在关于歧视迅速增长且历史脆弱的群体的沉默：老年人。我们介绍了基于年龄的生成AI和其他普遍ML的歧视的例子，记录了年龄的隐性和明确边缘化，作为ML研究中受保护的兴趣类别，并确定一些技术和法律因素，这些技术和法律因素可能导致对这种犯罪缺乏讨论或行动。我们的目的是加深对这种经常被忽视但普遍存在的歧视形式的理解，并敦促ML研究人员，法律学者和技术公司在ML技术的开发，应用和治理中都能在开发，应用和治理中对其进行积极解决和减少。鉴于在许多公共生活和私人生活中预计广泛采用了生成AI的广泛采用，此呼吁尤其紧急。鉴于在许多公共生活和私人生活中预计广泛采用了生成AI的广泛采用，此呼吁尤其紧急。
人工智能与不平等：
平等 16 表 3：ICT 强度与收入平等之间的长期差异结果 17 表 4：由于 AI 创新导致的按技能划分的就业份额变化 19 表 5：由于 ICT 创新导致的按技能划分的就业份额变化 20 表 6：由于 AI 强度导致的按技能划分的收入份额变化。22 表 7：ICT 创新导致的收入不平等变化 22 表 8：人工智能强度对建筑业的影响 23 表 9：ICT 创新对收入的稳健性 27 表 10：检验不包括美国的长差分回归的稳健性 28 表 11：低工会密度背景下按技能划分的就业份额变化 2 表 12：低工会密度背景下按技能划分的就业份额变化 2 表 13：低工会密度背景下按技能划分的就业份额变化 2
人工智能偏见和劳动力市场不平等的加剧
人工智能 (AI) 现在几乎存在于我们日常生活的方方面面。此外，虽然这种人工智能增强通常是有益的，或者在最坏的情况下也不会带来问题，但有些情况值得关注。在这项研究中，我们认为劳动力市场训练数据集导致的人工智能偏见会显著放大微小的不平等，这些不平等在以后的生活中表现为永久失去机会、社会地位和财富隔离。马太效应是造成这种现象的原因，只不过重点不是富人越来越富，而是穷人越来越穷。我们展示了对技能、能力和知识的期望频繁变化如何导致人工智能无法做出公正的招聘决定。具体来说，人工智能使用的训练数据集中的偏见会影响结果，导致弱势群体被忽视，而特权阶层经常被选中。这种简单的人工智能偏见通过强化马太效应加剧了社会不平等，而且它的速度比以前快得多。我们通过研究来自司法、安全、医疗保健、人力资源管理和教育等各个劳动领域的数据来评估这些威胁。