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使用分布式变异推理
摘要 - 多机器人同时本地化和映射（SLAM）使机器人团队通过依靠环境的共同地图来实现协调的任务。通过对机器人观测的集中处理来构建地图是不可取的，因为它会产生单个失败点并重新存在预先存在的基础架构和显着的通信吞吐量。本文将多机器人对象猛击制定为通信图上的变异推理问题，受不同机器人主导的对象估计的共识约束。为了解决该问题，我们开发了一种分布式的镜面下降算法，并在通信机器人之间实施了正则化的共识。使用算法中的高斯分布，我们还为多机器人对象大满贯提供了分布式多状态约束Kalman滤波器（MSCKF）。对真实和模拟数据的实验表明，与单个机器人大满贯相比，我们的方法改善了轨迹和对象估计，同时与集中的多机器人大满贯相比，在大型机器人团队中实现更好的缩放。
蓝色经济赋能...
摘要 印度尼西亚全国有约17500个岛屿，海岸线长81000公里，其中海洋和水域占国土面积的一半以上。这样的地理条件，使得印度尼西亚成为一个海洋资源丰富的国家。然而，非法捕鱼和沿海社区缺乏权力等挑战威胁着渔业部门的可持续性。实施蓝色经济概念是实现可持续发展目标（SDG）的关键。本文通过文献研究，探讨了蓝色经济在印度尼西亚社区赋权中的实施策略，以实现可持续发展目标，特别是目标 14：水下生物。需要采取加强监管、发展技术和建设基础设施等战略措施来改善社区福利并维持海洋资源的可持续性。印尼水产养殖业潜力巨大，可以通过各方合作、运用创新、可持续的蓝色经济原则实现可持续发展的愿景。关键词：蓝色经济、可持续发展目标、渔业部门摘要印度尼西亚拥有约 17,500 个岛屿，分布在其群岛和长达 81,000 公里的海岸线上，其总面积的一半以上由海洋和水道组成。这种地理条件使印度尼西亚成为一个海洋资源丰富的国家。然而，非法捕鱼和沿海社区缺乏权力等挑战威胁着渔业部门的可持续性。实施蓝色经济概念是实现可持续发展目标（SDG）的关键。通过文献综述，本文探讨了实施蓝色经济以增强印度尼西亚社区实现可持续发展目标（特别是目标 14：水下生物）的策略。需要采取加强监测、技术开发和基础设施建设等战略措施来增进社区福利并可持续地管理海洋资源。印度尼西亚的水产养殖业具有巨大的潜力，可以通过各利益相关者之间的合作以及应用创新和可持续的蓝色经济原则实现其可持续发展的愿景。关键词：蓝色经济、可持续发展目标、渔业部门 P 引言
Pengembangan Produk绿色经济Dalam Bidang Pendidikan
在教育领域的绿色经济产品的摘要研究开发以支持可持续发展目标，以找出学生产品和对产品的响应的可行性。本研究使用RND（研发）研究的类型。产品是使用Addie开发模型（分析，设计，开发，实施，评估）开发的。使用观察和问卷调查的数据收集技术。该申请是在SMPN 2 Pamekasan进行的。该研究的结果获得了88％类别的媒体可行性非常有效。86％类别的材料可行性非常有效。学生回答问卷为89.2％非常好。因此，可以得出结论，如果教育领域的绿色经济产品支持可持续发展目标，则可以用作学习媒介。
供应链管理中的区块链技术：
本文讨论了区块链技术在供应链管理中的应用，以提高透明度和安全性。现代供应链需要创新的解决方案，以克服复杂性和与分配过程相关的风险的挑战。区块链技术通过提供更高的透明度和更高的安全层来彻底改变该系统。在供应链管理中使用区块链可以通过提供每笔交易的真实证据来提高透明度。可以通过所有相关方访问的分散记录，可以快速，准确地获得有关产品原点，状态和移动的信息。这不仅有助于实时跟踪，而且还可以更快地识别供应链中的异常或问题。安全也是本文的主要重点。区块链使用密码学来保护每个交易块，创建一个难以更改或作弊的网络。因此，可以大大降低数据操纵或网络攻击的风险。在供应链的背景下，保护与库存，付款和合同有关的信息的完整性很重要。预计区块链技术在供应链管理中的应用将有助于优化运营效率，降低成本并提高相关各方之间的信任。摘要本文在供应链的背景下对区块链实施的收益和挑战进行了深入分析，同时强调了对整个行业产生积极影响的潜力。
PIN-SLAM：LIDAR使用基于点的隐式神经表示来实现全球地图一致性
图1：我们使用基于弹性点的隐式神经图表示，这是一种新型的LIDAR SLAM系统。在中间描绘的是，我们使用大约20,000个带有汽车记录的LiDAR扫描的大规模全球一致的神经点图，而无需使用GNSS，IMU或车轮频能计的任何信息。我们可以从神经点图和重建表面网格的任意位置查询SDF值。点颜色表示在线优化后的神经点功能。在左侧，我们显示了一致的神经点（顶部）和网眼（底部），该区域多次由沿线橙色盒子指示的汽车穿过。当添加到地图中时，神经点（顶部）的颜色表示时间步。在右侧，我们显示了从一个用虚线的蓝色盒子指示的区域的神经点图（顶部）重建的建筑物的高层网格（底部）。
by-slam：基于台面和语义信息提取的动态视觉大满贯系统
摘要：SLAM是一种至关重要的技术，用于实现无人车辆的自主导航和定位。传统的视觉同时本地化和映射算法建立在静态场景的假设上，从而忽略了动态目标在现实世界环境中的影响。来自动态目标的干扰可以显着降低系统的定位精度，甚至导致跟踪故障。为了解决这些问题，我们提出了一个名为S-Slam的动态视觉大满贯系统，该系统基于“同样和语义信息提取”。最初，引入了词汇描述符来描述定向的快速特征点，从而提高了特征点匹配的精度和速度。随后，fasternet替换了Yolov8的骨干网络以加快语义信息提取。通过使用DBSCAN聚类对象检测的结果，获得了更精致的语义掩码。最后，通过利用语义面膜和表现约束，可以辨别和消除动态特征点，从而仅利用仅利用静态特征点进行姿势估计，并构建了不包括动态目标的密集3D地图。在TUM RGB-D数据集和现实世界情景上进行了实验评估，并证明了拟议算法在滤除场景中的动态目标方面的有效性。与Orb-Slam3相比，TUM RGB-D数据集的本地化准确性提高了95.53％。针对经典动态大满贯系统的比较分析进一步证实了通过lam的定位准确性，地图可读性和鲁棒性的提高。
U 1 08/08/2024 乌塞尔·萨拉米 ...
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有限的非专业药物管理 (LLAM)
您将观察可能表明健康问题的变化，及时报告您观察到的变化，与其他工作人员进行有效沟通，有时还采取紧急行动。有些人能够告诉您什么时候出了问题，而其他人则无法口头交流，而是会表现出表明出了问题的行为。当一个人无法用语言告诉你出了什么问题时，您必须能够通过感官观察来确定这个人在告诉你什么。当您了解您正在支持的人时，您将能够识别他们身上可能表明疾病、疼痛或受伤以及药物效果或反应的变化。当一个人只能以有限的方式交流时，您必须更加密切地观察行为、情绪或身体变化的迹象。例如，拒绝进食的人可能感到胃不舒服；戳耳朵的人可能耳朵痛；撞头的人可能头痛。疼痛或不适通常是脾气暴躁、过度敏感、不合作或焦躁行为的原因。