XiaoMi-AI文件搜索系统
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通过智能对象对视力障碍的感知帮助：概念，实现和实验场景
摘要最近几年在智能对象（SOS）领域取得了长足的进步：它们的数量，多样性，性能和普遍性都在迅速增加，预计这种演变将继续下去。据我们所知，几乎没有做出的工作来利用丰富的资源来开发视力障碍者（VIP）的辅助设备。但是，我们认为SOS既可以增强传统的辅助功能（即障碍物检测，导航）并提供与环境互动的新方法。在描述了SOS启用的空间和非空间感知功能之后，本文介绍了SO2Sees，该系统旨在成为其用户和相邻SOS之间的接口。SO2SEES允许VIP以直观的方式查询SOS，依靠在物联网（IoT）云平台上分发的知识库和SO2Sees自己的后端。为了评估和验证裸露的概念，我们使用语义Web标准开发了SO2SEES系统的简单工作实现。围绕该早期SO2SEES系统建立了一种受控的环境测试方案，以证明其可行性。作为未来的工作，我们计划使用VIP最终用户进行该第一个原型的现场实验。
面向金融用户的 1.5°C 情景实用指南
第七章：为净零排放转型提供资金.................................................................................163 7.1 气候融资对推动脱碳的重要性.......................................................................171 7.2 气候融资需求...............................................................................................175 7.3 能源部门.......................................................................................................176 7.3.1 化石燃料.......................................................................................179 7.3.2 煤炭.......................................................................................................179 7.3.3 石油和天然气....................................................................................179 7.3.4 可再生能源....................................................................................184 7.3.5 输配电和存储容量....................................................................................189 7.3.6 能源效率....................................................................................................190 7.4 运输部门....................................................................................................194 7.4.1 替代燃料....................................................................................197 7.4.2 基础设施....................................................................................197 7.5 AFOLU.....................................................................................................198 7.5.1 可持续农业实践................................................................199 7.5.2 基于自然的碳捕获...............................................................199 7.6 工业...............................................................................................200 7.6.1 钢铁........................................................................................................200 7.6.2 水泥........................................................................................................201 7.6.3 铝........................................................................................................201 7.6.4 氨........................................................................................................202
表征社交机器人导航方案的复杂性
摘要 - 社会机器人导航算法通常在过度简化的场景中进行策划，禁止提取有关其与现实领域相关的实用见解。我们的主要见解是，了解社会机器人导航方案的固有复合物可以帮助表征现有导航算法的局限性，并提供可行的方向以进行改进。通过探索最近的文献，我们确定了一系列有助于方案复杂性的因素，在上下文和机器人相关的因素之间消除了歧义。然后，我们进行了一项模拟研究，研究了对上下文因素的操纵如何影响各种导航算法的性能。我们发现，密集和狭窄的环境与性能下降最密切相关，而代理策略的异质性和相互作用的方向性的效果不太明显。我们的发现激发了在更高复杂性设置下发展和测试算法的转变。
多阶段推理：解锁认知自主权...
如前所述，依靠静态预训练数据完成任务的体系结构缺乏集成跨模式数据的能力（Ye等，2023）。当人形机器人处理听力，触摸或反应不一致时，这直接引起语义歧义（Pramanick＆Rossi，2024）。尽管某些研究尝试了多模式融合技术，但进展仍然有限，不足以为人形机器人提供与人类相同的适应能力（Yuan等，2024）。为了解决这一差距，这项研究提出了一个多幕科推理体系结构作为创新解决方案。它旨在利用多幕科推理来优化类人类机器人在当前技术缺点基于视觉，听觉和触觉数据的跨模式中认知自主权的关键挑战。
印度的能源安全方案
班加罗尔。摘要该系统是一种人类检测系统，该系统是为消防操作而设计的，该系统使用最先进的深度学习和计算机视觉技术来处理烟雾真空可见性和结构障碍问题。实时对象检测是由Yolov8在OPENCV中完成的，以及其他技术，用于图像采集和视频增强，例如Clahe和Super-Jolelose。它通过用绿色边界盒环绕着实时视频供稿来检测并突出显示的用户，以促进及时的本地化。该系统的另一个目的是姿势检测，该姿势检测对撒谎，站立或蹲伏的姿势进行了分类，以帮助优先考虑个人。该技术的模块化功能使其可以轻松适应不同的环境，并与无人机安装或固定摄像机等系统兼容。因此，这项技术是强大的，可扩展的，适用于救援任务中的实时应用。引言概述有些情况证明了在火灾紧急情况下的人类检测系统，事实证明这是许多救援行动的救生员。在大多数情况下，甚至训练有素的救援手术人员由于烟雾浓而遭受严重和持久的障碍而遭受严重和持久的损害，因为烟雾浓厚，火灾和无法无法克服的结构性障碍，妨碍了他们能够找到和拯救濒临灭绝的生活的行动。这激发了使用深度学习在火灾期间开发系统检测的系统，该系统使用先进的技术来提高救援任务的效率和准确性[8] [10]。作为救援措施的一部分，该系统检测到火灾受影响地区的人的存在，并使用可见的绿色边界实时强调其位置[2]。这可以帮助救援人员可视化人们应以当地为导向的地区迅速到达。系统使用Yolov8，这是标准的最新实时对象检测框架[2]。嵌入系统中的OPENCV是用于图像处理目的[7]。与其复杂算法集成在一起，整个系统都渴望在极度降低的可见性条件下进行优化[10]。例如，使用视频升级，姿势分析可以说明被检测的人的状况，这使救援人员应如何紧急帮助[9]。基础工作的例子正在收集进一步的发展特征，例如检测面，类 -
太空中共享的四个替代方案
人类活动在外太空的迅速扩张可能会在未来50至100年内带来新的经济，社会和政治困境。未来的治理将不得不越来越多地兼顾地球空间的社会正义，资源权衡和环境可持续性问题。这对全球共享的治理提出了新的挑战，即现有的研究是否适合在全球环境中解决公共问题，以及外太空共享（DIS）的治理是否与土壤结合的可持续性治理融为一体。为了探索这些问题，本研究使用方案建设技术，通过在太空上的2022 Commons期间进行的研讨会来生成替代的未来场景。我们基于两个主要的上下文条件得出了四个未来的方案：（i）空间资源分配的公平程度，以及（ii）与地球结合的可持续性的整合程度，更具体的地球系统治理。四种替代方案是（i）太空卡特尔，其中空间资源的使用变得有钱人和强大的占主导地位； （ii）以地球为中心的淘金热，其中当前的“惯常业务”仍在继续； （iii）开放空间（也是太空乌托邦），在该空间中，空间资源的开放获取可导致太空发展发展，而牺牲了地球的可持续性；最后，（iv）地球可持续性，在地球和太空中的挑战是通过综合治理模型来解决的。基于从这些方案中确定的挑战，我们讨论了对政策和治理的特定和交叉切割的影响，以便将来更好地解决空间中的公共问题。
对欧洲河流系统中的总磷转运进行建模：气候和社会经济情景下的参数化和预测
1沿海系统，分析和建模研究所，德国盖斯塔赫特的Helmholtz-Zentrum。2德国汉堡大学地质研究所。 3 penpet石化贸易GmbH，德国汉堡。 4 Max Planck气象学院，德国汉堡。2德国汉堡大学地质研究所。3 penpet石化贸易GmbH，德国汉堡。4 Max Planck气象学院，德国汉堡。4 Max Planck气象学院，德国汉堡。
从非事故交通视频
安全测试是自动驾驶系统（ADSS）开发的基本支柱。为了确保ADS的安全性，生成各种安全性的测试方案至关重要。现有广告从业人员主要集中于在模拟环境中重现现实世界中的交通事故以创建测试场景，但必须强调，由于人类驾驶和自主驾驶之间的差异，这些事故中的许多事故并未直接导致对ADS的安全违规。更重要的是，我们观察到，某些无事故现实世界的情况不仅可以导致广告中的不良行为，而且还可以在模拟测试期间利用违反广告的行为。因此，从常规交通情况（即无碰撞场景）中发现安全侵犯ADS的行为至关重要，以确保自动驾驶汽车（AVS）的安全性。我们介绍了Leade，这是一种实现上述目标的新方法。它会自动从交易视频中生成抽象和具体的方案。然后，它优化了这些场景，以在人类驾驶安全工作的语义一致方案中搜索对广告的安全侵犯。具体来说，Leade增强了大型多模型（LMM）的能力，可以通过流量视频准确构建抽象场景，并通过多模式的几种思想链（COT）生成具体场景。我们在Apollo的工业级4级广告上实施并评估Leade。基于它们，Leade评估并增加了自我车辆（即，与正在测试的ADS连接的车辆）和在语义同等场景中进行人类驾驶之间的行为差异（这里等效语义意味着测试场景中的每个参与者都具有与原始实际交通情况中相同的抽象行为）。实验结果表明，与最先进的广告场景生成方法相比，Leade可以准确地从交通视频中生成测试场景，并有效地发现了具有相同无事故交通情况语义语义的测试场景中更多类型的安全违反Apollo的行为。
mllm-sul：在流量方案中的语义场景理解和本地化的多模式大语言模型
摘要 - 多模式大语言模型（MLLM）在许多自动驾驶任务中都表现出令人满意的效果。在本文中，MLLM可用于解决联合语义场景的理解和风险本地化任务，而仅依靠前视图像。在拟议的MLLM-SUL框架中，双分支视觉编码器首先旨在从两种分辨率中提取特征，并且丰富的视觉信息有助于语言模型，以准确描述不同尺寸的风险对象。然后，对于语言生成，美洲驼模型进行了微调，以预测场景描述，其中包含驾驶场景的类型，风险对象的动作以及驱动意图和自我车辆的建议和建议。最终，基于变压器的网络结合了回归令牌，以定位风险对象。在现有的戏剧 - 罗利人数据集和扩展的戏剧-SRIS数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法是有效的，超过了许多基于图像的最新和基于视频的方法。具体来说，我们的方法在现场理解任务中获得了80.1％的BLEU-1分数和298.5％的苹果酒得分，而本地化任务的精度为59.6％。代码和数据集可在https://github.com/fjq-tongji/mllm-sul上找到。