XiaoMi-AI文件搜索系统
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neurotecnología：interfaz cerebro-计算机yprotección...
室内定位是一个尚未有效，准确解决的问题。在室外最有效的解决方案是全球位置系统（GPS），但由于信号的减弱，无法在室内使用它，因此已经研究了其他解决方案。这些方法可用于定义盲人，旅游或自主机器人导航的指导的地图。在本文中，提出了强大的障碍检测和映射系统的研究，设计，实施和评估。因此，它可用于警报近对象的存在，并避免在室内导航中发生碰撞。该系统基于飞行时间（TOF）摄像头和单板计算机（SBC），例如Raspberry Pi或Nvidia Jetson Nano。为了评估系统，进行了一些实际的实验。这种系统可以集成在轮椅上，并帮助残障人士在室内移动或从室内环境中获取数据并在2D或3D图像中重新创建它。
SLAM 在极端地下环境中的现状和未来......
摘要 - 本文调查了最近的进步，并讨论了在极端地下环境中同时定位和地图（SLAM）的未来机会。在地下环境中大满贯，从地球上的隧道，洞穴和人造地下结构到火星上的熔岩管，是一系列应用的关键推动剂，例如行星勘探，搜索和救援，灾难响应，灾难反应和自动化采矿等。在地下环境中大满贯最近受到了极大的关注，这要归功于DARPA Subterranean（Subt）挑战，这是一项全球机器人竞赛，旨在在自动企业探索和复杂地下环境中进行自主机器人探索和映射。本文通过讨论参加了为期三年的小竞赛的六支球队的不同大满贯策略和成果，报道了地下大满贯的现状。尤其是本文有四个主要目标。首先，我们回顾了团队采用的算法，架构和系统；特别强调以激光雷达为中心的SLAM解决方案（几乎所有竞争中所有团队的首选方法），异类的多机器人操作（包括空中机器人和地面机器人）以及现实世界的地下操作（从存在晦涩的人到需要处理严格的计算约束的需要）。我们不会回避讨论不同Subt Slam系统背后的“肮脏细节”，这些系统通常会从技术论文中省略。第三，我们概述了我们认为是基本的开放问题，这些问题可能需要进一步的研究才能突破。第二，我们通过强调当前的SLAM系统的可能性以及我们认为与某些良好的系统工程有关的范围来讨论领域的成熟度。最后，我们提供了在SubT挑战和相关工作期间生产的开源SLAM实现和数据集的列表，并构成了研究人员和从业人员的有用资源。
绝对地面平面限制了3D激光雷达大满贯
准确的映射和本地化（Dill＆Uijt de Haag，2016年）对于自动驾驶汽车等自主系统（Advs; Huang等，2019）和室内移动机器人技术（Hess等，2016）都是重要的。付出了巨大的努力，致力于使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器的稳健性与基于视觉的SLAM方法相比，使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器实现了准确的同时定位和映射（SLAM）（SLAM）（Qin等，2018，2018）。基于视觉的大满贯基于被动传感器（例如相机）可能对照明和观点变化敏感。相反，像3D激光雷达这样的主动传感器可以为周围环境提供距离测量，而环境不变。出色的鲁棒性和精确度使3D LiDAR成为用于大规模映射和本地化的必不可少的传感器。
国际研讨会伊斯兰法...
摘要 人工智能被呈现为持续变化的最好例子，这使得讨论的领域不断扩大。它所提出的方向永远不符合所提出的定义。此外，还需要制定在实证法和宗教法中与人工智能直接相关的国家法和国际法。为了正确解决人工智能问题，需要了解一些初步信息。其中最重要的是：大脑、身心问题、心智讨论、脑机比较（大脑建模）、数学现实、经典-符号-模糊逻辑（人工智能、人工智能对决策的影响）、算法、数据、大数据、云技术、机器学习、深度学习、自主性、优化（元启发式）、遗传算法、机器人（半机械人）、安全（数据和国家-国际）、人工智能系统和人工智能讨论、个人数据安全、责任、计算。还应当注意的是，以下内容在人工智能背景下也很重要：控制论、数字化、控制论系统、虚拟现实（如模拟、虚拟/电子环境中的全息图、网络危机和生活虚拟性）可以作为主要内容列出、添加或删除。然而，尽管人工智能系统越来越多地被用于做出影响个人和社会的决策，但这些系统基于数据集学习的事实并不能保证它们的输出不受人类偏见和歧视的影响，这是一个重大问题。声称人工智能司法将比人类的判决更为公正，尤其是在法律方面，似乎忽视了人工智能系统的这些方面。因为人工智能的每一次新用途，造成不平等、歧视和侵犯个人数据保护权的风险都会增加。
研究论文：使用 SLAM 实现半自主移动机器人辅助系统远程操作的脑机接口
所提出的辅助混合脑机接口 (BCI) 半自主移动机械臂展示了一种设计，该设计 (1) 通过使用传感器观察环境变化并部署替代解决方案而具有适应性，(2) 通过非侵入式脑电图帽接收来自用户脑波信号的命令而具有多功能性。所提出的机器人由三个集成子系统、混合 BCI 控制器、全向移动基座和机械臂组成，其命令映射到与一组特定身体或心理任务相关的用户脑波上。传感器和摄像头系统的实施使移动基座和手臂都具有半自主性。移动基座的 SLAM 算法具有避障能力和路径规划能力，可帮助机器人安全操纵。机械臂计算并部署必要的关节运动，以拾取或放下用户通过摄像头馈送上的脑波控制光标选择的所需物体。使用 Gazebo 对子系统进行了验证、测试和实施。BCI 控制器和子系统之间的通信是独立测试的。使用与每个特定任务相关的预录脑电波数据循环来确保执行移动基座命令；使用相同的预录文件来移动机器人手臂光标并启动拾取或放下动作。进行最终系统测试，其中 BCI 控制器输入移动光标并选择目标点。辅助机器人手臂的成功虚拟演示表明恢复残疾用户的运动能力和自主能力是可行的。
使用 ORB-SLAM 实现 Raspberry Pi 移动机器人的网页远程控制
近年来，随着机器人应用领域的不断拓展，智能机器人在越来越多的领域为人类服务。对于一些环境复杂、条件恶劣或者具有一定危险性的工作场所，通常需要通过远程控制来操作机器人完成相应的任务。此外，机器人的自主性也十分重要。在机器人自主性的研究中，自主导航是主要的研究方向之一，而SLAM一直是自主导航领域的重要研究课题[1]。视觉SLAM就是借助摄像头，为机器人针对未知环境构建地图。与激光SLAM相比，视觉传感器或摄像头具有视觉信息丰富、硬件成本低廉等优势，是近来SLAM的研究热点[2]。同时，SLAM
伊斯兰经济在减少社会不公和可持续发展目标中的作用
今天的摘要，人们面临的最严重的问题是收入不公正和贫困的增加。在从1980年代开始的快速变化过程中，收入分配的问题不再被视为常见的经济问题，而是政治和社会问题。自1950年代以来实施的经济和社会政策无法解决问题，并使许多问题变得更加明显。简而言之，在当今世界中，出现了不平衡的结构，金融繁荣正在增加，社会福利逐渐减少。这项研究解决了三个主要问题（i）基于理解，即伊斯兰经济具有未来的理解，（ii）消除伊斯兰经济收入分配中的不公正策略是什么？（iii）为了发展可持续发展的概念，伊斯兰经济的观点是什么？在这项研究中，由于伊斯兰经济对未来有了解，因此它将解决收入分配的不平等以及将为可持续发展理解形成的策略，这将满足每个人和所有细分市场的需求，并为更宜居的预期寿命提供答案。这项研究将通过解决收入不公正和可持续生存策略的各个方面来揭示伊斯兰经济的社会视野。为了从伊斯兰经济的角度了解收入分配和可持续发展策略的不公正现象，有必要在这个问题上提出政治稳定，以修改迄今为止提出的思想，以通过确定当前发展的缺失方面并确定当前威胁和机会来提出补充建议。
伊斯兰哲学与人工智能
摘要。本文通过几个著名伊斯兰哲学流派的认识论棱镜，分析了机器学习的不同过程：监督、无监督和半监督。我讨论了每个学派概念化本体论绝对（不朽、死亡、来世）的方式，以及这如何塑造了各自的认识论。我通过每个哲学传统的认识论构造棱镜，分析了不同的机器学习过程。最后，我认为，鉴于许多穆斯林国家是人工智能发展及其在日常生活中的应用的领导者，更多来自伊斯兰哲学传统的学者应该参与有关人工智能发展及其影响的辩论。