XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRGB
开放世界GPS目标视频导航方法（草稿）
建筑原则。我们开发了一个模块化系统，解决了任务基础的关键挑战：（i）（ii）开放世界人类环境中使用单眼相机进行视觉导航，并具有（iii）低频，高潜伏期感应和控制。不可靠的传感器流与嘈杂的本体感受相结合，在单眼环境中具有准确的深度和比例估计，具有挑战性。要解决（i），选择了依靠语义图像提示，而不是放弃3D度量几何估计，而是专注于2D图像空间中的遍历性估计。为了概括（ii）的不同场景和外观变化，使用了大规模数据集上预测的视觉特征，并在frodobots-2k数据的精选部分上进行了微调。由于硬件限制和延迟的不可预测性，（iii）很难直接解决。该系统的重点是处理次优路径找到引起的导航故障和较差的Trajectory跟踪，这是由于通信不良引起的。这是通过使用可靠的故障检测和恢复来增加导航管道来实现的。在高水平上，系统（图1）由受到启示，控制和故障检测和恢复模块组成。感知模块估计了从RGB输入的遍历性，并且还向下一个路点发出以自我为中心的方向向量。控制模块选择与Waypoint向量对齐并生成控制命令的基因差异可行的轨迹。感知。故障检测和恢复模块是对原始RGB进行的监督监视器，并预测从感知到检测失败的遍历性，覆盖控制模块以在必要时执行启发式恢复行为。鉴于需要在开放世界的人类环境中进行操作而没有由于单眼设置而没有可靠的深度感应，因此使用了基于场景语义的视觉遍历性预测。感知模块将RGB图像作为输入，并根据输入图像输出遍历性掩码，并在[0，1]中以遍历性得分为单位。在内部，快速的遍历性估计器会产生一个初始面膜，然后通过聚类启发式方法进一步进行后处理，以识别并强烈惩罚可能的障碍。估算器使用验证的恐龙视觉特征，可以对各种环境进行强有力的概括，并允许进行样品有效的训练和填充来适应新场景。在捕获不同地形上的偏好时，要训练轮式Frodobot配置的估计器，这是一种自动从Frodobots-2K
实时3D语义场景感知具有双眼视觉的自我中心机器人
摘要 - 在室内移动的同时，感知具有多个对象的三维（3D）场景对于基于视觉的移动配件至关重要，尤其是对于增强其操纵任务的尤其是。在这项工作中，我们为具有双眼视觉的自我中心机器人提供了实例分割，特征匹配和点集注册的端到端管道，并通过拟议的管道展示了机器人的抓地力。首先，我们为单视图3D语义场景分割设计了一个基于RGB图像的分割方法，并利用2D数据集中的常见对象类将3D点封装在对象实例的点云中，通过相应的深度映射。接下来，根据先前步骤中匹配的RGB图像中感兴趣的对象之间的匹配关键，提取了两个连续的点云的3D对应关系。此外，要意识到3D特征分布的空间变化，我们还根据使用内核密度估计（KDE）的估计分布（KDE）来称量每个3D点对，随后可以使稳健性具有较小的中心范围，同时求解点云之间的刚性转换。最后，我们在7-DOF双臂Baxter机器人上测试了我们提出的管道，并使用安装的Intel Realsense D435i RGB-D相机测试了我们的管道。结果表明我们的机器人可以在移动时分割感兴趣的对象，注册多个视图，并掌握目标对象。源代码可在https://github.com/mkhangg/semantic Scene感知上获得。
MAX32672FTHR 应用平台 - 评估
概述 MAX32672FTHR 是一个快速开发平台，可帮助工程师使用 MAX32672 Arm ® Cortex ® -M4 快速实现复杂的传感器解决方案。该板还包括用于电池和电源管理的 MAX8819 PMIC。尺寸小巧，0.9 英寸 x 2.6 英寸，双排接头占用空间，与 Adafruit ® FeatherWing 外设扩展板兼容。该板包括一个 OLED 显示屏、一个 RGB 指示灯 LED 和一个用户按钮。MAX32672FTHR 提供了一个功率优化的灵活平台，可快速进行概念验证和早期软件开发，从而缩短上市时间。
UG584：XG26开发套件用户指南
• EFM8BB3 Busy Bee Microcontroller • 64 kB Flash • 4352 bytes RAM • QFN32 package • Advanced Energy Monitoring system for precise current and voltage tracking • Integrated Segger J-Link USB debugger/emulator with the possiblity to debug external Silicon Labs devices • 20-pin expansion header • Breakout pads for easy access to I/O pins • Power来源包括USB和CR2032电池•超低功率128x128像素内存LCD•2个按钮和1个RGB LED连接到EFM8进行用户交互•8个方向模拟操纵杆用于用户互动
人工智能和数据分析行业培训
- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序
为视障人士提供的智能个人 AI 助理
基于特征提取的盲人物体识别 [4]。SIFT（尺度不变特征）算法被提出来实现该解决方案。它不需要任何形式的图像转换。进行预处理以消除噪声和不均匀照明造成的挑战。然后借助局部特征提取方法找出兴趣点，并为其计算特征或向量和描述符。该算法有助于将图像表示为图像的兴趣点集合，这些图像对图像变换不变且对照明变化有部分影响。它克服了以前实现 RGB 到 HSI 转换的缺点，因为图像的复杂性不会影响性能。但是，所使用的算法是闭源的，很难在不同设备上实现。
移动医疗高光谱学习，实现血液动力学的瞬时空间光谱成像
高光谱成像在空间和频率域中获取数据，以提供丰富的物理或生物信息。然而，传统的高光谱成像具有仪器笨重、数据采集速度慢和空间光谱权衡等内在局限性。在这里，我们介绍了快照高光谱成像的高光谱学习，其中将小子区域中的采样高光谱数据合并到学习算法中以恢复超立方体。高光谱学习利用了照片不仅仅是一张图片，还包含详细光谱信息的想法。小样本的高光谱数据使光谱信息学习能够从红绿蓝 (RGB) 图像中恢复超立方体，而无需完整的高光谱测量。高光谱学习能够恢复超立方体中的全光谱分辨率，可与科学光谱仪的高光谱分辨率相媲美。高光谱学习还可以实现超快动态成像，利用现成智能手机中的超慢速视频录制，因为视频由多个 RGB 图像的时间序列组成。为了证明其多功能性，使用血管发育的实验模型通过统计和深度学习方法提取血流动力学参数。随后，使用传统的智能手机摄像头以高达一毫秒的超快时间分辨率评估外周微循环的血流动力学。这种光谱信息学习方法类似于压缩感知；然而，它还允许使用透明的学习算法进行可靠的超立方体恢复和关键特征提取。这种由学习驱动的快照高光谱成像方法可产生高光谱和时间分辨率，并消除了空间光谱权衡，提供了简单的硬件要求和各种机器学习技术的潜在应用。
北卡罗来纳州合作考古调查
3D 三维 ASD 大西洋沉船数据库 AWOIS 自动沉船和障碍物信息系统 BOEM 海洋能源管理局 CSI 北卡罗来纳大学海岸研究学院 DOI 美国内政部 ECU 东卡罗来纳大学 ESPIS 环境研究项目信息系统 ft 英尺 m 米 NEPA 国家环境政策法案 NOAA 国家海洋和大气管理局 NHPA 国家历史保护法案 NRHP 国家历史名胜名录 OCS 外大陆架 RGB 红色、绿色、蓝色 UAB 水下考古学分会 UNCW 北卡罗来纳大学威尔明顿分校 WEA 风能区
使用 4D 雷达张量进行自动标记和语义分割
雷达在恶劣天气下的稳健性和提供动态信息的能力使其成为高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中摄像头和激光雷达的宝贵补充 [1]。尽管用于 RGB 图像和激光雷达点云 (PC) 的语义分割深度学习方法已经很成熟，但它们在雷达中的应用仍未得到充分探索，尤其是包含额外海拔信息的 4D 雷达数据 [2] [3] [4] [5]。本文通过提出一种直接在距离-方位角-海拔-多普勒 (RAED) 张量上执行语义分割的方法来解决这一研究空白。此外，还引入了一种新颖的自动标记流程来在 RaDelft 数据集中生成逐点多类标签，从而实现使用雷达数据的联合检测和分类。