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联合国/西班牙全球导航卫星系统讲习班和
1. 引言 全球导航卫星系统 (GNSS) 和相关技术可为 2030 年可持续发展议程作出广泛贡献。GNSS 和地球观测数据目前被广泛应用于各个领域，包括测绘和测量、环境监测、精准农业和自然资源管理、灾害预警和应急响应、航空、海上和陆地运输，以及气候变化和电离层研究等研究领域。GNSS 应用提供了一种在保护环境的同时实现可持续经济增长的经济有效方式。当前的 GNSS 包括全球定位系统 (GPS)、全球导航卫星系统 (GLONASS)、北斗卫星导航系统 (BDS) 和欧洲卫星导航系统 (Galileo)。此外还有两个区域系统，即印度星座导航系统 (NavIC) 系统和准天顶卫星系统 (QZSS)，以及旨在提高一个或多个 GNSS 质量（例如准确性、稳健性和信号可用性）的各种增强系统。除了 GNSS，地球观测卫星或通信卫星等其他空间技术在创造社会经济效益方面也发挥着关键作用。地球观测卫星能够持续详细地监测地球表面，为环境保护、资源管理和灾害响应提供宝贵的数据。它们有助于追踪森林砍伐、城市扩张和农业用地变化，并为管理水资源和缓解气候变化提供重要见解
心脏超声视图的现实世界视频导航
摘要。超声心动图（ECHO）通常用于协助诊断心血管疾病（CVD）。但是，通过操纵探测器需要手动进行标准化的回声视图获取，需要对超声检查员进行大量的经验和培训。在这项工作中，我们提出了一个用于心脏超声视图计划的视觉导航系统，旨在帮助新手超声波检查员准确获取CVDS诊断所需的视图。系统引入了视图功能提取器，以探索源框架视图之间的空间关系，学习不同框架之间的相对旋转以进行网络回归，从而促进了转移学习以提高识别特定目标平面的准确性和鲁棒性。另外，我们会提出目标一致性损失，以确保在同一扫描中回归到同一目标平面内的帧。实验性销售表明，顶部四腔视图（A4C）中的平均误差可以降低至7.055度。此外，实际临床验证的结果表明，在视觉导航系统的指导下，获取A4C视图的平均时间至少可以减少3.86次，这对新手超声波师的临床实践有启发性。
爱因斯坦相对论的实际应用 – GPS 导航系统……
我们不需要知道它是如何工作的，只需要看看我们的 GPS - 虽然你可能经历过偏远地区 GPS 失灵的情况。全球定位系统 (GPS) 是一个由卫星和接收设备组成的网络，用来确定地球上某物的位置，例如你的手机。今天的 GPS 接收器非常精确，它们可以将其位置 (纬度、经度和高度) 精确到厘米。它于 1973 年发明，最初仅供美国军方使用。GPS 设备记录它从每颗卫星接收到这些信息的准确时间，然后评估每个信号到达所需的时间。初步估计，通过将经过的时间乘以光速，它可以计算出它与每颗卫星的距离，比较这些距离并计算出它自己的位置。
导航应用程序的因素图：教程
在导航中，从多个传感器中集成数据的能力是一个essen tial元素。如果已知系统的动力学（即可以随机建模），则可以将测量值随时间集成在一起以估计系统的状态。数十年来，Kalman过滤家族（包括线性，扩展，无味和许多其他变体）一直是传感器融合的主力，用于导航。是线性的卡尔曼滤波器，这是当（a）测量和动力学是线性和（b）所有噪声源的最佳最大似然估计器，Gaussian和White（Maybeck，1990）。不幸的是，大多数实用系统不符合这些要求，从而解释了社区中使用的大量Kalman过滤器变体。
通过Vision-...
对象导航（ObjectNav）要求代理在看不见的环境中导航以找到查询对象。许多以前的方法试图通过依靠经过跨越或强化学习来解决此任务，在该学习中，它们在具有近距离对象的有限家庭数据集上进行了培训。然而，尚未解决两个主要挑战：了解自由形式的自然语言指令，要求开放式观察，并以零拍的方式推广到新环境。旨在解决这两个挑战，在本文中，我们提出了OpenFM- NAV，这是一个基于零照射对象导航的基于odel m ODEL M ODEL的框架。我们首先释放了大型语言模型（LLMS）的推理能力，以从满足用户需求的自然语言指令中提取拟议的观察。然后，我们利用大型视觉语言模型（VLM）的普遍性来积极地从场景中发现和脱离候选对象，建立多功能语义得分图（VSSM）。然后，通过对VSSM进行常识推理，我们的方法可以对场景进行有效的语言引导探索和剥削，并最终达到目标。通过利用基础模型的推理和概括，我们的方法可以理解自由形式的人类指示并在不同环境中进行有效的开放式零射门导航。在HM3D ObjectNAV基准上进行的广泛实验表明，我们的方法超过了所有指标上的所有强基础，证明了我们方法的有效性。1此外，我们执行真实的机器人演示，以验证我们方法对现实环境的开放定点性和普遍性。
navprog：构图体现的视觉导航，没有训练
大型语言模型（LLMS）正在彻底改变AI，并在组合模块中表现出出色的推理能力，以执行基于图像的复杂任务。在本文中，我们提出了一种方法，该方法通过LLMS的图像扩展了程序组成的概念，旨在将它们整合到体现的代理中。具体来说，通过将PointGoal Navigation模型视为指导代理商通过世界的基础原始模型，我们幻想了单个模型如何无需其他培训即可解决不同的任务。我们将原始成分委托给LLM，只有少数在提示的示例。我们评估了三个体现的AI任务的方法：对象目标导航，实例图像目标导航和体现的问题答案，证明了竞争性结果，而没有任何特定的微调和在零拍情上的效力。
使用大语言模型进行体现导航的进步：调查
近年来，大型语言模型（LLM）的快速发展，例如生成的预训练的跨前者（GPT），由于它们在各种实际应用中的潜力而引起了人们的关注。LLM与体现智能的应用已成为重点的重要领域。在LLM的无数应用中，导航任务特别值得注意，因为它们要求对环境和快速，准确的决策有深刻的了解。llms可以增强具有复杂的环境感知和决策支持的体现的智能系统，利用其强大的语言和图像处理能力。本文提供了详尽的摘要，内容涉及LLMS与体现智能之间的共生，重点是导航。它回顾了最先进的模型，研究方法，并评估了现有体现导航模型和数据集的优势和缺点。最后，本文阐明了基于当前研究的LLM在具体智能中的作用，并预测了该领域的未来方向。本调查中的全面研究列表可在https://github.com/rongtao-xu/awsome-llm-en上找到。
使用计算机视觉和AI
抽象 - 火灾危害是一种物理危害，因为缺乏火灾警报和救援导航系统（FARNS），它比以往任何时候都更加夺走生命。消防灾难在行业中日复一日变得越来越麻烦。由于火灾危害，人们正在高层建筑物和行业中死亡。物联网和OpenCV可以带来新的方面来发射警报和救援导航系统。基于OPENCV的消防导航器系统可用于定位火灾危害的位置，并通过在线和离线频道提供紧急火灾警报。与期望相反，消防员可以快速轻松地到达受影响的地区并挽救生命。可靠的消防导航系统和监视解决方案对我们的行业至关重要。我们的系统提出了一种使用基于OPENCV的消防导航系统救出消防人员的不可逾越方式，该导航系统还可以在毁灭性的火灾危害情况下克服互联网和停电。