XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用惯性传感器
摘要 - 监控运动员运动对于提高性能，减轻疲劳并减少受伤的可能性很重要。高级技术，包括计算机视觉和惯性传感器，在对运动特定运动进行分类方面已广泛探索。将自动体育行动标签与运动员监控数据相结合提供了一种有效的方法来增强工作量分析。关于对运动特定运动进行分类的最新研究表明，基于个别运动员的训练和评估方法的趋势，使模型可以捕获每个运动员特有的独特功能。这对于运动员之间技术差异很大的运动特别有益。当前的研究使用受监督的机器学习模型，包括神经网络和支持向量机（SVM），以使用从上下背包惯性测量单元（IMU）传感器中提取的功能来区分跑步表面，即田径轨道，硬砂和软砂。主成分分析（PCA）用于特征选择和降低维度，增强模型效率和解释性。我们的结果表明，与运动员无关的方法相比，运动员依赖的训练方法可大大提高分类性能，从而达到更高的加权平均精度，召回，F1得分和准确性（p <0.05）。
生物技术中的博士论文使用弹性惯性微流体对微颗粒和纳米颗粒进行高通量操纵，用于环境和BI
自然和我们的日常生活都被微塑料和纳米塑料所包围。他们的存在对环境和生物的健康有潜在的风险。尽管塑料在工业领域的优势（例如低成本和多功能性）最初是发明的，但它们的降解会导致不容易监测或检测的小颗粒，并且可以渗透到体内，而在本质上可能会持续数百年。他们的检测，识别和分析对于确定所有人的危险水平至关重要。全球塑料产量的兴起导致环境中微塑料和纳米塑料的患病率不断增加。缺乏标准化的处理方法使管理环境影响的努力变得复杂。目前的状态以及未来几年的预测似乎黯淡，促使科学家和立法者加强了开发和实施更好的解决方案的努力。
适用于移动增强现实的强大协作视觉惯性大满贯
摘要 - 在多用户移动AR应用程序中确保精确的实时本地化并确保鲁棒性是关键挑战。利用协作信息来增强轻量级设备的跟踪准确性，并强化整体系统的鲁棒性是至关重要的。在本文中，我们提出了一个可靠的集中式协作多代理VI-SLAM系统，用于移动AR交互和服务器端有效的一致映射。该系统在移动设备上部署了轻巧的VIO前端，以进行实时跟踪，并在远程服务器上运行的后端以更新多个子包。当检测到跨代理之间的跨代理之间的重叠区域时，系统执行子束融合以建立全球一致的图。此外，我们提出了一个基于在线注册和融合的多代理场景中的可覆盖率领域的地图注册和融合策略。为了提高前端对代理的跟踪准确性，我们介绍了一种策略，以将全局地图更新为本地地图，以中等频率的摄像机率姿势估计前端VIO和低频全局地图优化，使用紧密耦合的策略，以实现全局图中的多代数前端估计的一致性。通过在服务器上执行后端映射并在多个移动设备上部署VIO前端以进行AR排除，从而进一步确认了所提出的方法的有效性。此外，我们通过分析代理和服务器结束的网络流量，同步频率以及其他因素来讨论提出系统的可扩展性。
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）
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]。
Myokey：惯性运动感测和基于手势的QWERTY键盘扩展现实
摘要 - 在扩展现实（XR）的背景下对文本输入的挑战和社会接受，激发了新型输入方式的研究。我们研究了使用Qwerty-layout虚拟键盘应用于文本条目的惯性测量单元（IMU）控制和表面肌电图（SEMG）手势识别的融合。我们设计，实施和评估了名为Myokey的提议的多模式解决方案。用户可以通过手臂运动和手势组合选择字符。Myokey采用轻量级卷积神经网络分类器，可以在具有微不足道的推理时间上部署在移动设备上。我们通过在三种情况下招募12名参与者并测试了三组抓地力微观手机，证明了与Myokey无中断的文本条目的实用性：空手文本输入，三脚架抓握（例如，笔）和圆柱形掌握（例如，pen）。使用Myokey，用户的平均文本输入率为每分钟9.33个单词（WPM），8.76 wpm和8.35 wpm，分别为徒手，三脚架掌握和圆柱形掌握条件。
非惯性量子时钟帧会导致非热动力学
时间的操作方法是相对论理论的基石，正如适当的时间概念所证明的那样。在标准量子力学中，时间是外部阶段。最近，已经尝试了许多尝试在关系框架内延长适当时间的量子力学概念。在这里，我们使用类似的想法与相对论的质量能量等效性一起研究具有内部时钟系统的加速量量子粒子。我们表明，从粒子的内部时钟的角度来看，随之而来的演变是非热的。此结果不依赖于时钟的特定影响。是一个特别的结果，我们证明了两个重力相互作用粒子的有效哈密顿素体从任何一个粒子的时钟的角度都是非热的。
lvi融合：强大的激光射击惯性大满贯方案
摘要：随着在自动驾驶领域的同时定位和映射技术的发展，当前的同时定位和映射方案不再是单个传感器，并且正在朝着多传感器融合的方向发展，以增强ro骨和准确性和准确性。在这项研究中，提出了一种基于相机，LIDAR和IMU的多传感器融合的定位和映射方案，称为LVI融合。不同的传感器具有不同的数据采集频率。为了解决异质传感器数据紧密耦合中时间不一致的问题，时间对齐模块用于对齐激光雷达，相机和IMU之间的时间戳。图像分割算法用于分割图像的动态目标并提取静态关键点。同时，进行了基于静态关键点的光流跟踪，并提出了强大的特征点深度恢复模型，以实现对特征点深度的强大估计。最后，LIDAR约束因子，IMU前综合约束因子和视觉约束因子共同构造使用基于滑动窗口的优化模块处理的误差方程。实验结果表明，所提出的算法具有竞争力和鲁棒性。
惯性聚变实验中科学盈亏平衡的能量原理
首次实现了聚变“科学盈亏平衡”（即，目标增益 G 目标为 1，总聚变能量输出 > 激光能量输入）（此处，G 目标 ∼ 1.5）。本文报告了设计变更的物理原理，这些变更导致在国家点火装置上使用激光间接驱动进行首次受控聚变实验，以产生大于 1 的目标增益，并超过了之前根据劳森标准获得的点火所需的条件。成功的关键因素在于减少“滑行时间”（激光脉冲结束和内爆峰值压缩之间的持续时间）和最大化传递到“热点”（聚变燃料的产量产生部分）的内部能量。解释了滑行时间与动能向内能的最大效率转化之间的联系。不对称和流体动力学诱导混合的能量学后果是高产量大半径内爆设计实验和设计策略的一部分。本文展示了不对称和混合如何合并为一个关键关系。结果表明，混合会产生与内爆不对称影响类似的动能成本，从而将点火阈值转移到更高的内爆动能——这一因素通常不包含在广义劳森标准的大多数陈述中，但关键的必要修改显然已经显现出来。