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![[IROS-24]通过移动机器人的内核密度估计](/simg/a/a06704eb20fc4dadd5726ac28348960eedd4a69f.webp)
绘制全球战略远见报告地图
工作论文 2024 年 12 月 关于作者 Eleonora L. Cammarano 是约翰霍普金斯大学 SAIS 2025 年国际事务文学硕士 (MAIA) 候选人。她于 2023 年以优异成绩毕业于约翰卡伯特大学，完成环境和平建设顶点项目，主修国际事务，辅修哲学和经济学。Eleonora 的主要兴趣在于气候变化与安全的交叉点、有效的和平干预以及全球南方视角。Branson Gillispie 是约翰霍普金斯大学高级国际研究学院 (SAIS) 国际关系文学硕士 (MAIR) 二年级学生，拥有肯塔基州列克星敦特兰西瓦尼亚大学的国际事务和写作修辞与传播文学学士学位。他的研究兴趣涉及欧洲和欧亚大陆的冲突解决、民族主义、身份、移民和社会之间的交叉点。Manan Shah 是 FOGGS 的研究、IT 和通信顾问。他毕业于印度马尼帕尔理工学院，获得计算机科学与工程学士学位，辅修大数据。他的兴趣领域包括社会学、国际关系、气候变化和经济学。 FOGGS 论文系列编辑：Georgios Kostakos 研究助理：Antoine Brimbal 格式和出版：Manan Shah 免责声明 本出版物由 FOGGS 发行，仍归基金会所有。在注明出处的情况下，可以非商业目的复制。本出版物的内容由作者负责，不应被解释为一定反映 FOGGS 执行委员会或 FOGGS 合作伙伴或赞助商的观点。
身体映射，疼痛可视化和映射无形
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LandCover.ai：用于建筑物自动测绘的数据集……
土地覆盖和土地利用的监测和评估在自然资源管理中至关重要。遥感数据和图像处理技术已广泛应用于城市和农村地区的土地描述和变化检测。关于土地利用或土地覆盖的详细信息是各个领域的宝贵信息来源，例如城市规划[30,43]、变化检测[17]、植被监测[2]，甚至军事侦察。土地覆盖变化是环境变化[38,37]、森林覆盖动态[32]和退化[21]的指标，也是生物多样性监测的方法之一[31]。此类数据可用于研究景观中发生的过程，例如各种土地覆盖之间的流动 [ 16 ]，从而可以研究城市化、森林砍伐、农业强度和其他人为变化的速度。
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
基于空间表征语义层次的机器人探索与绘图策略
许多科学家 [Lynch，1960；Piaget 和 Inhelder，1967；Siegel 和 White，1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层，并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点；路线控制知识（从一个地方到另一个地方的过程）；连通性、顺序和包含的拓扑模型；以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来，认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型，如 TOUR 模型 [Kuipers，1978]。该模型由一组节点和弧组成，其中节点代表环境中可识别的位置，弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
绘制印度航天技术产业和监管格局
● 卫星制造：开发和生产用于通信、地球观测、导航和其他目的的卫星。 ● 发射服务：提供将卫星和其他有效载荷发射到太空的基础设施和技术。 ● 空间研究：进行科学研究和实验以探索太空和开发新技术。 ● 空间应用：将来自空间技术的数据和服务用于各个领域，包括农业、灾害管理、城市规划和电信。 ● 太空探索：探索月球、火星及更远太空的任务，涉及载人和无人航天器。 ● 空间碎片管理：跟踪和减轻空间碎片以确保在轨安全运行的技术和策略。 ● 商业航天：与太空旅游和商业载人任务有关的服务和技术。 ● 空间法与政策：制定管理太空活动的法律框架和政策，包括国际合作与监管。
对多核边缘神经形态系统的映射算法和路由硬件的共选
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。
将AI基准数据映射到通过专家启发的定量风险估计
文献和多位专家指出了大型语言模型（LLM）的许多潜在风险，但对实际危害的直接测量仍然很少。AI风险评估到目前为止一直集中在衡量模型的功能上，但是模型的功能只是风险的指标，而不是衡量风险的指标。更好地建模和量化AI风险方案可以帮助桥接这种断开连接，并将LLM的功能与有形现实世界的危害联系起来。本文通过证明如何使用现有的AI基准来促进风险估计的创建，从而为该领域做出了早期贡献。我们描述了一项试点研究的结果，其中专家使用AI基准Cybench的信息来生成概率估计。我们表明，对于此目的，该方法似乎很有希望，同时指出可以进一步加强其在定量AI风险评估中的应用。