XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMoti
“让这些野兽飞起来真是令人着迷”：了解视障人士驾驶无人机的动机和需求
无人机已成为商业、安全工作和家庭休闲活动的固定装置。研究人员已经开始探索无人机如何帮助残疾人驾驶并充当辅助设备。我们的工作重点是视力障碍人士，并调查是什么促使他们驾驶无人机。我们对视障成年人进行了一项调查，以了解他们对无人机驾驶的普遍兴趣和以往的无人机使用经验。从 59 份调查回复中，我们采访了 13 位参与者，详细说明他们如何设想使用无人机，以及不同的反馈和驾驶模式如何使飞行体验更容易获得。我们发现，我们的参与者对航空、尝试新技术、环境探索以及寻找与视力正常的家庭成员一起进行的合作活动有着浓厚的兴趣，这延伸到了对驾驶无人机的兴趣。这项研究有助于为未来无人机的设计场景和可访问功能奠定基础。
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER tnm以外的预后标记 p-d-08-black-box-paptation-for-medical-image- ... 关于手术模拟会议的对话 比赛日 CTR指导辐射疗法治疗 引用：Mathews r;沉I;毛lur虫A.心房附属组织作为儿科心脏手术中的自体血管导管。 ACS案件评论 #talkitup 双侧导管导向急性的溶栓 议程2025 ACS癌症会议
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。 方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标，以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。 构建了一个评分系统，用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标，以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。构建了一个评分系统，用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后，同一位作者将模拟更多的专家和新手表演，并允许该工具根据评分系统预测性能水平：初步结果：使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85％和90％。下一步：我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架，能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求，在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。
为行业制定的高精度运动解决方案
整合光子结构或元素，例如波导，光电二极管，激光器和多路复用器对测试和组装过程提出了各种各样的挑战，从晶圆级开始到最终包装。共同的主题：多个自由度的多个通道，多个元素和多个交互输入以及输出，所有这些都需要多个对齐优化。传统上，这是一项耗时且昂贵的任务。pi的多通道光子学对齐（FMPA）系统和独特的专有对齐算法，它们会自动启用跨通道，设备和自由度的同时对齐，并在快速步骤中优化整体一致性。随后，与串行操作相比，可能会减少99％的时间和成本。
动议提交了6月的FCA和PPCA对帐...
1参见例如，在对Luma的系统操作原理的审查中，NEPR-MI-2021-0001（2021年5月3日的解决和顺序）；在对波多黎各电力管理局的系统修复计划的审查中，NEPR-MI-2020-0019（2021年4月23日的命令）；在对Luma初始预算的审查中，NEPR-MI-2021-0004（2021年4月21日的命令）；在重新实施波多黎各电力局综合资源计划和修改的行动计划时，NEPR MI 2020-0012（2021年1月7日的解决方案，授予PrepA提交的信息的部分机密指定为CEII）；在重新优化Minigrid传输和分销投资的程序中，NEPR-MI 2020-0016（PrePA在援引机密性密封的情况下提交文件，包括文件包括机密信息和CEII）；在对波多黎各电力局综合资源计划的审查中，CEPR-AP-2018-0001（2019年7月3日的解决和命令，授予Prepa指定的机密和请求，包括商业秘密和CEII。 但是，请参见2021年2月12日的解决方案和顺序，部分逆转，授予机密指定）。 2在对波多黎各电力管理局物理安全计划的审查中，NEPR-MI-2020-0018。1参见例如，在对Luma的系统操作原理的审查中，NEPR-MI-2021-0001（2021年5月3日的解决和顺序）；在对波多黎各电力管理局的系统修复计划的审查中，NEPR-MI-2020-0019（2021年4月23日的命令）；在对Luma初始预算的审查中，NEPR-MI-2021-0004（2021年4月21日的命令）；在重新实施波多黎各电力局综合资源计划和修改的行动计划时，NEPR MI 2020-0012（2021年1月7日的解决方案，授予PrepA提交的信息的部分机密指定为CEII）；在重新优化Minigrid传输和分销投资的程序中，NEPR-MI 2020-0016（PrePA在援引机密性密封的情况下提交文件，包括文件包括机密信息和CEII）；在对波多黎各电力局综合资源计划的审查中，CEPR-AP-2018-0001（2019年7月3日的解决和命令，授予Prepa指定的机密和请求，包括商业秘密和CEII。但是，请参见2021年2月12日的解决方案和顺序，部分逆转，授予机密指定）。2在对波多黎各电力管理局物理安全计划的审查中，NEPR-MI-2020-0018。
由DNA折纸促进的单体结构
我们构建了一类称为折纸单体的单类，由琼斯单脚和由链折纸结构中的链链组织动机。DNA折纸的两种基本构建模块与琼斯的图形反映密切相关。是由DNA折纸结构的合理修饰和所研究的琼斯单型植物的关系的合理修饰，然后我们确定了一组折纸曲折的关系。这些关系扩大了琼斯单型的关系，并包括一组新的关系，称为上下文通勤。具有上下文换向，某些发电机仅在给定上下文中找到时通勤。我们证明折纸是有限的，并提出了其元素的正常形式表示。，我们在绿色的折纸类植物类别与琼斯单人的直接产物的绿色类别之间建立了反应。
反对暂缓举行简报会的动议
S ARAH M. H ARRIS 代理总检察长 美国司法部 950 Pennsylvania Avenue, NW Washington, DC 20530-0001 (202) 514-2217 SUPREMECTBRIEFS@USDOJ.GOV
人形运动的运动计划：对家乡环境的应用
摘要 - “您的人形机器人可以做什么？”我们作为机器人主义者在与公众互动时必须回答的最常见问题可能是最常见的问题。通常，这个问题是在熟悉的家庭或办公室环境中构成的，暗示着对不平坦和混乱的地形的强大运动的期望，以及与人，物体和环境的合规互动。的问题暗示了人类机器人在运动计划者实施的一组体现的机车操作技巧的存在，这些技能是在给定相应命令时可检索的。在本文中，我们以有效，模块化和可扩展的运动计划者的形式为该问题提出答案。我们在三种具有挑战性的情况下演示了它的用途，旨在突出机器人的安全操作及其在非结构化环境中的精确运动。此外，我们讨论了从我们在扭矩控制的人形机器人实际实施方面的经验中得出的关键技术。
结合布朗运动和相似原理的方法来改进剩余使用寿命预测
如今，基于状态的维护 (CBM) [1] 是制造业越来越多地尝试采用的一种维护策略，目的是降低设备单元的生命周期成本并延长其可用性。CBM 使用实时信息通过恢复设备单元的功能特性来优化维护时机。它基于设备单元的当前健康监测，因此添加预测工具来预测未来状态和预测维护非常重要。故障预测是 CBM 的主要任务之一。它根据状态监测信息估计设备单元的 RUL。通常，预测方法可以根据所用信息的类型分为三大类。这些类别 [2]、[3] 被定义为基于物理模型的方法、数据驱动的方法和基于融合的方法。基于物理模型的方法 [4] 使用显式数学模型来表示动态系统的退化。数据驱动的方法基于状态监测，
使用脑电图进行脑机接口手假肢感觉运动控制的运动预测
摘要 在本研究中，我们介绍了一种市售肌电假肢（Myobock ©，奥托博克）的改进版本，旨在为该设备提供基于脑机接口 BMI 的感觉运动控制。新系统使用用户的脑电图 (EEG) 信号以及手镯产生的振动作为输入，手镯包含振动马达，其频率与安装在假指尖的力敏电阻 (FSR) 测量的力成正比。在对七名健全人和四名截肢受试者进行实验期间，三种不同特征提取方法 (CSP、WD、GSO) 的四种组合已用于构建由两种具有不同电极数量的不同记录系统收集的 EEG 信号的特征向量。然后测试了三种机器学习算法（人工神经网络、具有线性和径向基函数核的支持向量机）的分类/预测性能。报告的结果为使用无线 BMI 来控制肌电假肢的主要运动类型提供了概念证明，即使用电极较少的 EEG 系统而不是研究级系统。