配备足够传感器的无人驾驶飞行器 (UAV) 可在昂贵的大规模机载遥感和耗时的小规模地面测量之间实现新的应用。要执行这些应用,相机和激光扫描仪是很好的传感器组合,因为它们具有互补特性。要利用这种传感器组合,必须知道各个相机的内在参数和相对姿势以及相机和激光扫描仪的相对姿势。在本文中,我们提出了一种多相机系统和激光扫描仪统一内在和外在校准 (UCalMiCeL) 的方法。该方法的创新之处在于它是从单个相机到线激光扫描仪校准的扩展,它是一种统一的捆绑调整步骤,以确保对整个传感器系统进行最佳校准。我们使用通用相机模型,包括针孔、全向和鱼眼相机。对于我们的方法,激光扫描仪和每个相机必须共享一个联合视野,而各个相机的视野可能不相交。校准方法通过由两个鱼眼相机和一个线激光扫描仪组成的传感器系统进行测试,范围测量精度为 30 毫米。我们使用基于控制点的多相机系统附加校准方法定量评估相机之间的估计相对姿势,这些控制点由 mo
科学正逐渐失去公众以前对它的尊重。从公众的角度来看,应用于核能、基因工程等社会问题以及信息、经济和股票市场系统等复杂的社会技术设施的科学方法往往远远达不到标准。这反过来又导致人们对科学的不满,认为科学不适合如此复杂的社会和道德问题。为人类进步做出巨大贡献的经典科学方法本身被认为不适合具有重大道德或伦理内容的问题。科学家和工程师必须通过开发适合他们所处的更广阔世界的新方法来应对这种信心的丧失。统一系统假说 (USH) 就是在这种更广泛的背景下提出的。大约四十年前,人们希望系统科学能够提供一条前进的道路。这种希望源于一般系统理论
摘要 — 我们提出了一个统一的深度学习框架,用于基于脑电图 (EEG) 信号识别用户身份和识别想象动作,以用作脑机接口。我们的解决方案利用一种新颖的移位子采样预处理步骤作为数据增强的形式,并使用矩阵表示来编码多电极 EEG 信号固有的局部空间关系。然后将生成的类似图像的数据输入到卷积神经网络以处理局部空间依赖性,并最终通过双向长短期记忆模块进行分析以关注时间关系。我们的解决方案与最先进的几种方法进行了比较,在不同任务上表现出相当或更优异的性能。具体而言,我们在动作和用户分类任务中都实现了 90% 以上的准确率。在用户识别方面,在已知用户和手势的情况下,我们的等错误率达到 0.39%,在更具挑战性的未知用户和手势的情况下,我们的等错误率达到 6.16%。我们还进行了初步实验,以便将未来的工作引导到依赖于一组精简的 EEG 电极的日常应用。
每一个科学理论都是现实的模拟,每一个书面故事都是经典的模拟,每一个主观观点的概念化都是其背后意识的模拟——但这些模拟是否有共同的本质?对不同学科中看似不同的基本问题的回答最终可能会汇聚成一个解决方案:一个单一的本体论答案,它支撑着大统一理论、意识难题和数学的基础。我提出了一个假设,一个推测性的近似值,在对科学证据和哲学文献的全面概述的支持下,提出了一个统一的认识论和现象学模型,并在此过程中提出了一个解决意识难题的简约解决方案。
关于在飞行计划阶段或飞行过程中消除飞机轨迹冲突的服务,目前尚无关于如何确定飞机优先级的统一意见。虽然消除冲突可能会考虑 CAP 493 空中交通服务手册 7 中描述的 ICAO 优先级,但这并未专门考虑无人机。因此,目前尚不确定有人驾驶与无人驾驶、无人驾驶与无人驾驶的优先级(例如):有人驾驶救生与无人驾驶救生;无人驾驶载人与无人驾驶载货;等等。对于如何处理这些问题可能存在假设,但尚未正式确定。
4.3.1(O) 4.4.1(H) 4.4.3(B)(2) 4.6.1(C)(5) 5.1.1 6.1.11(E) 至 (G) 8.1.2(B) 8.1.2(F) 和 (G) 8.1.3(B)(4) 8.1.3(C)(2) 8.1.4(B)(3)(a) 和 (b) 8.2.2(B)(3)(d) 8.2.2(C)(2) 8.2.2(D) 8.2.3(C)(3)(b) 8.2.6(C)(2) 8.2.6(C)(5) 8.7.1(B)(1) 8.7.3 8.7.5(B)(1) 11.5.2 11.5.4 13.19
海上搜救 (SAR) 行动 - 遇险游艇。监控单元接收来自游艇的遇险信号并将其传递给指挥和控制 (C2 中心)。C2 中心协调救援直升机、海军舰艇和救援船之间的搜救行动。
摘要:本次会议将介绍此次活动和统一架构框架 (UAF)、其目的、采用和路线图(重点介绍即将推出的 UAF v2 中的新功能)。简介:Aurelijus 在系统和软件工程方面拥有 17 年的经验。他的专业领域是基于模型的系统、软件工程和防御架构(DoDAF、NAF 和 UAF)。Aurelijus 与航空航天公司、空中客车、BAE 系统、波音、MITRE 等公司合作。Aurelijus 获得了 INCOSE ASEP 和 OMG 认证(BPM、SysML 和 UML 2),也是当前 OMG UAF 标准的首席架构师、MagicGrid 框架的主要作者以及达索系统在 INCOSE 和北约架构能力团队的代表。Aurelijus 于 2013 年获得考纳斯理工大学信息系统工程博士学位,并担任该校教授。他也是文章和书籍作者以及演讲者。简历:Laura 是洛克希德马丁公司企业工程、工程研究高级经理,致力于数字化转型。Laura 拥有 30 多年的行业经验,负责在复杂软件和硬件系统的开发生命周期中应用基于模型的系统工程,承担了广泛的职责。Laura 目前的重点是领导基于模型的采购 (MBAcq) 用户组,以实现整个行业基于模型的采购的标准化。Laura 是 OMG 统一架构框架 (UAF) 规范团队的联合主席、德雷塞尔大学兼职教授和 NDIA 系统工程部副主席。
数学常数(例如π,E和φ)长期以来一直被认为是天然系统中几何,生长和自组织的基础。然而,常规数学将这些数字视为独立领域的新兴特性(几何,微积分和数字理论),而不是统一框架内的内在共振状态。动态新兴系统(代码)的手性提出,这些常数不是任意的,而是在主要驱动的共振字段中作为必要的相锁定结构出现。
由一组集成的图表组成的建模语言,旨在帮助系统和软件开发人员指定、可视化、构建和记录软件系统工件,以及业务建模和其他非软件系统。(visual-paradigm.com)