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Anafi USA-白皮书|鹦鹉Anafi USA-白皮书|鹦鹉
•IP5X：至少32分钟耐尘（CEI 60529）。•潮湿的热量（+40°C和93％的水学）16小时（NF EN 60068-2-78）•干热（+50°C）为16H（NF EN 60068-2-2）•热冲击：热休克：20 1小时的周期为-36°C和+49°C（NF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENF ENFERTISE：60068-2-14）• °C持续4 h（NF EN 60068-2-1和NF EN 60068-2-2）•低温：-36°C持续16 h（NF EN 60068-2-1）•92在环境温度下在环境温度下进行92次飞行小时，无机械磨损•ANAFI USA•ANAFI USA在每次18次（3落在Concrete face concrete）上（3落在Concrete）上，1米
鹦鹉：具有语义变量的基于LLM的应用程序的有效服务
本文介绍了Parrot，这是一种LLM服务系统，侧重于基于LLM的应用程序的端到端体验。Parrot提出了语义变量，这是将应用程序级知识暴露于公共LLM服务的统一的抽象。语义变量注释请求提示符中的输入/输出变量，并在连接多个LLM请求时创建数据管道，从而提供了一种编程LLM应用程序的NATU-ralal方法。将语义变量暴露于公共LLM服务允许其执行惯例数据流分析，以发现多个LLM请求之间的相关性。这种相关性为基于LLM的应用程序的端到端性能打开了一个全新的优化空间。广泛的评估表明，鹦鹉可以为流行的LLM应用程序的流行和实际用例实现高度改进。
鹦鹉让我们了解智力是如何进化的
在过去的一年里，人工智能机器人 ChatGPT 以其回答问题、撰写论文甚至编写软件的能力让人们眼花缭乱。在美国听说过 ChatGPT 的 13 至 17 岁青少年中（大多数），19% 表示他们曾用它做作业。ChatGPT 和 Bard、Meta AI 等其他聊天机器人都基于大型语言模型（简称 LLM）。这些模型通过输入大量来自互联网的文本，经过训练可以编写出非常像人类的语言。虽然这些文本包括路易丝·格丽克的诗歌、奥普拉最爱的礼物指南和《纽约时报》的文章，但正如我们所知，它也包括虚假、诽谤、暴力和恐怖内容。作为一种安全措施，大型聊天机器人的创建者还训练它们拒绝提供不适当或有害的信息，比如如何窃取某人身份的分步说明。但训练并非万无一失，人们已经利用了聊天机器人的弱点。在本期中，物理学和资深作家 Emily Conover 深入探讨了计算机科学家为使聊天机器人走上正轨所做的努力（第 18 页）。Conover 解释说，这是一个巨大的挑战，部分原因是这些 LLM 仍然很新，科学家们才刚刚开始了解聊天机器人的弱点。随着 LLM 融入日常产品或承担地铁系统等任务，挑战将变得更大。现实情况是，尽管 LLM 有时听起来像人类，但实际上不是。在阅读 Conover 的文章时，我学到了一个有趣的术语“随机鹦鹉”。华盛顿大学的计算语言学家 Emily Bender 和同事用它来解释，虽然 LLM 可以将单词编译成散文，但他们不理解他们“写”的内容的含义，因此无法理解它是否不准确或不道德。他们只是在鹦鹉学舌。真正的鹦鹉和研究它们的科学家可能会对这个术语感到反感。鹦鹉以能够模仿人类的语言而闻名。现在，科学家们发现鹦鹉可以做更多的事情，包括使用工具、制作工具集、解决复杂的难题，有时甚至能理解我们说的话。正如特约撰稿人 Erin Garcia de Jesús 报道的那样，有些鹦鹉可以克制自己，放弃现在的小奖励，以便以后获得更大的奖励（第 24 页）。长期以来，许多科学家低估了鹦鹉——甚至认为它们很笨——因为它们的大脑不像人类和其他灵长类动物的大脑那么大、那么复杂。最近，科学家们发现，鹦鹉的小脑袋里挤满了神经元，具有与灵长类动物大脑类似的特征。鹦鹉智力的许多谜团仍有待解决，包括鸟类究竟是如何以及为什么进化出这些惊人的能力的。但找到答案最终可能有助于我们更好地理解我们自身智力的起源，以及我们遇到的其他形式的智慧。现在，我们可以惊叹于鹦鹉的欢乐、它们的美丽，以及它们似乎在用工具打开和吃海芒果时所获得的乐趣。——南希·舒特，主编
ANAFI USA 用户指南 v6.10.0.1 GOV - Parrot
注意：FreeFlight 6 USA 是专为 ANAFI USA 用户优化的最新应用程序。如果您的 Skycontroller USA 安装了 FreeFlight 6 应用程序而不是 FreeFlight 6 USA，您可以直接从 Play Store 在 Parrot Skycontroller USA 的集成平板电脑上下载 FreeFlight 6 USA。或者，联系您的 Parrot 经销商，他们可以根据要求为您提供应用程序 APK 文件。有关如何
Parrot ANAFI Ai 白皮书
在生物学中，我们也在视神经的进化中看到了这一点。对于大多数物种来说，视神经是同类中最大的；它将大量信息传输到身体的各个部位，以支持大脑。它也是一种非常短的神经，由一束大脑纤维组成。当我们将其应用于无人机时，传感器和处理器之间的链接（“总线”）需要进行必要的信息交换，这意味着优化总线的长度。
ANAFI 美国 - Parrot
• 湿热（+40°C 和 93% 湿度）16 小时（NF EN 60068-2-78） • 干热（+50°C）16 小时（NF EN 60068-2-2） • 热冲击：-36°C 和 +49°C 下 20 个一小时循环（NF EN 60068-2-14） • 极端温度：-20°C 和 +70°C 下 4 小时（NF EN 60068-2-1 和 NF EN 60068-2-2） • 低温：-36°C 下 16 小时（NF EN 60068-2-1） • 室温下连续飞行 92 小时，无机械磨损 • ANAFI USA 从一米高度跌落到混凝土上 18 次（每侧 3 次）后仍可正常运行图。 8：跌倒测试
白皮书-anafi-ai-v1.5.pdf - Parrot
- 无人机框架中 x、y 和 z 轴上的地速，单位为 [m/s] - 姿态欧拉角（滚转、俯仰、偏航），单位为 [rad] - 无人机框架中 x、y 和 z 轴上的加速度计偏差，单位为 [m/s²] - 无人机框架中 x、y 和 z 轴上的陀螺仪偏差，单位为 [rad/s] - 无人机框架中 x、y 和 z 轴上的磁力计偏差，单位为 [mG] - 压力传感器偏差，单位为 [m] - NED 框架中 x、y 轴上的位置，单位为 [m] - 起飞高度，单位为 [m] - 地面以上高度，单位为 [m] - NED 框架中 x、y 轴上的风，单位为 [m/s] - 推进矢量机械错位（滚转、俯仰）
ANAFI Thermal 白皮书 - Parrot
• 光学模块位于传感器上方，以确保在设定温度（23 °C +/- 2 °C）下获得所需的焦点，并保证场景中的分辨率规格； • 在偏航、滚动和俯仰时，光学模块相对于光轴定位，以获得图像边缘的均匀分辨率； • 传感器与光学模块轴对齐，以获得图像中心的最佳性能； • 光学中心最终与传感器中心对齐（+/- 20 像素或 22 微米）。 为了保证 ISP 的图像质量规格，工厂会执行图像校准。 在其内部存储器中，每个光学单元都带有光学中心、坏点映射、镜头阴影映射（亮度和颜色）和白平衡。 图 3 – 主动对准相机组件
投资者介绍 | Parrot
Parrot 从 1998 年至今的一些主要产品 1. Parrot Minikit – 2. Parrot MKi – 3. Parrot Asteroid – 4. Parrot Blue Box – 5. Parrot Grande Specchio 6. Parrot Zik – 7. Parrot Flower Power – 8. Parrot Bebop 2 – 9. senseFly eBee – 10. Pix4D Mapper [ 5 ]