XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVl
维克斯指出，在中美关系紧张之际，符拉迪沃斯托克存在陷阱
ANTHONY LAM A T 据《泰晤士报》获悉，目前至少已设立两个出口，以便未来机动车能够穿过路凼的三条车道进入澳门银河的新会展中心。这两个出口分别位于澳门威尼斯人展览馆和澳门银河之间，以及路凼的自然保护区和澳门银河之间。由于路口没有红绿灯，目前尚不清楚是否会铺设护柱，以尽量减少发生类似澳门百老汇和澳门银河之间致命车祸的风险。澳门银河百老汇一侧的道路状况与这条新路几乎相同，包括开通道口的用途——提供通往度假村的通道——以及绕行车辆需要穿过三条车道才能到达度假村入口。2015 年 6 月 20 日下午 1 点左右，一名摩托车手在莲花边缘大道行驶时，撞上了一辆七座汽车，当时这辆汽车正从路口驶出，以相对较低的速度横穿三条车道。这辆七座车正朝着
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
推荐引用推荐引用 Cohen, Kelly；Bokati, Laxman；Ceberio, Martine；Kosheleva, Olga；以及 Kreinovich, Vladik，“为什么可解释人工智能中使用模糊技术？可解释人工智能中使用哪些模糊技术？” (2021)。部门技术报告 (CS)。1553。https://scholarworks.utep.edu/cs_techrep/1553
我们对个体表现感兴趣的情况。在我们对个体表现感兴趣的情况下，我们希望将失败概率降至最低，我们希望物体与期望轨迹的偏差尽可能小——因为正是这种偏差导致了失败。模糊控制中出现这种偏差的可能原因之一是模糊控制基于使用“与”和“或”运算结合原始专家的置信度，而原始估计仅提供一些不确定性。就像专家无法提供所需控制的确切值一样——这就是为什么首先需要模糊技术——专家也无法用确切的数字来描述他/她对某个陈述的置信度。如果我们强迫专家这样做——许多系统都是这样做的——当再次询问相同的陈述时，专家会提供略有不同的数字。这些变化会影响“与”和“或”运算的结果——从而影响最终的控制。与所需控制的任何过大偏差都可能是灾难性的。因此，为了安全起见，我们要确保最坏的偏差尽可能小。让我们用精确的术语描述这种情况。设 δ > 0 表示专家提供程度的准确度。这意味着同一位专家可以对同一句话 A 的置信度提供估计值 a 和 a ′，它们是 δ 接近的，即 | a − a ′ | ≤ δ 。类似地，对于另一个语句 B ，专家可以提供估计值 b 和 b ′，使得 | b − b ′ | ≤ δ 。由于这种不确定性，我们可以得到不同的值 f & ( a , b ) 和 f & ( a ′ , b ′ )，即我们有一个非零差值 | f & ( a , b ) − f & ( a ′ , b ′ ) |。最坏的情况是这种差异最大。它的特点是价值
已发布版本的引文 (APA)：Dudurych, I.、Garcia-Uceda, A.、Saghir, Z.、Tiddens, H. A. W. M.、Vliegenthart, R. 和 de Bruijne, M. (2021)。根据初始气道分割创建人工智能训练集。欧洲放射学实验，5(1)，第 54 条。https://doi.org/10.1186/s41747-021-00247-9
气道分割对于肺部疾病研究很重要，但需要训练有素的专家花费大量时间。我们使用公开可用的软件来改进从人工智能 (AI) 工具获得的气道分割，并重新训练该工具以获得更好的性能。使用之前在丹麦肺癌筛查试验和 Erasmus-MC Sophia 数据集上训练过的 3D-Unet AI 工具从低剂量胸部计算机断层扫描中获得 15 个初始气道分割。在 3D Slicer 中手动校正分割。校正后的气道分割用于重新训练 3D-Unet。自动获取气道测量值，包括从分割中每代计数、气道长度和管腔直径。每次扫描校正分割需要 2 – 4 小时。与初始分割相比，手动校正的分割具有更多分支（p < 0.001）、更长的气道（p < 0.001）和更小的管腔直径（p = 0.004）。与初始分割相比，重新训练的 3D-Unets 的分割趋向于更多分支和更长的气道。从第 6 代开始，气道的变化最大。手动校正可显着改善分割，并且可能是一种有用且省时的方法，可以提高特定医院或研究数据集上的 AI 工具性能。
vlasov中的koopman savefunctions和clebsch变量 -
最近讨论了量子计算在等离子体模拟中的可能作用的动机，在这里，我们在弗拉索夫 - 马克斯韦尔动力学理论的背景下为库普曼的希尔伯特空间表述提供了不同的方法。著名的Koopman-Von Neumann建筑提供了两种不同的汉密尔顿结构：一个是规范的，并恢复了弗拉索夫密度的通常的Clebsch表示，另一个是非统计的，似乎克服了规范形式中出现的某些问题。此外，为带有不同相动态的Koopman -Von Neumann结构的变体还原了规范结构。回到Van Hove的Quantum理论，相应的Koopman -Van Hove方程提供了替代性的Clebsch表示，然后将其耦合到电磁场。最后，详细讨论了仪表转换在新上下文中的作用。
智能系统的概念用于对飞机Aleksandr Yu进行故障排除。 Yurin 1,2，Yuri V. Kotlov 2和Vladimir M. Popov 2
特别是[4]考虑了用于对飞机进行故障排除的系统，包括设备的数学模型，并确保该模型与飞行日志（电子移动应用程序）和电子文档中的条目的相互作用。使用此模型，设备故障及其原因之间建立了对应关系。同时，本文未指定飞机的类型和使用的模型，而是在概念层面提供了基本解决方案。[5]描述了旨在通过将技术文档添加到其内存中，以快速访问它，旨在升级/扩展机上维护系统（OBMS）[6]。提出了一种算法，用于从特定的失败转换为打开故障排除手册的所需页面。在[7]中提出了故障排除任务的形式化以及综合通用飞机设备的最佳故障排除策略的方法。
基于备忘录的量化硬件神经网络的体系结构和大小的分析
在过去的几年中，使用无人驾驶汽车（无人机）也被称为私人和商业用途的无人机。现代无人机非常适应性，需要较低的维护，并且运营成本较低。但是，自主无人机仍然是一种新兴和开发的技术。任何无人机，包括一组自主无人机，都必须通过无线电（遥测）链接连接到地面控制站（GCS），以由操作员或预编程任务路径远程引导。为了在无人机和GC之间建立连接，广泛使用了称为Mavlink（Micro Air Dever Link）[1]的标准化通信协议。这是一种开源轻型通信协议，旨在在GCS和自主操作的车辆之间进行快速，简单的通信。当该协议是由Mavlink V1.0设计并首次发布的，它不包括任何安全功能，这意味着消息是通过空中发送为明文的。考虑到该协议已成为GCS与无人机之间通信的非正式标准，并得到了PX4 [2]和Ardupilot [3]等流行的自动驾驶系统的支持，2017年发布了Mavlink V2.0，其中包括一个消息签名功能，以提供数据真实性和完整性。但是，未提供消息机密性，即攻击者可以拦截敏感信息，例如无人机的任务计划或GPS协调，使无人机的整个任务和安全处于危险之中。为了避免这种风险并确保数据机密性，我们建议基于Vernam Xor Cipher [4]集成快速轻巧的加密算法。建议的加密方法与Mavlink V2.0消息签名功能结合使用，提供数据机密性，真实性和完整性。可以通过对通讯协议进行稍作修改来实现所提出的加密，并将导致低计算开销。
Vladimir Zamdzhiev – 研究科学家
2012–2016 牛津大学计算机科学博士学位。论文：重写上下文无关的弦图系列。指导老师：Samson Abramsky、Bob Coecke 和 Aleks Kissinger。考官：Sam Staton（内部）和 Reiko Heckel（外部）。2011–2012 牛津大学计算机科学硕士学位（优异）。重点研究分类量子力学和计算机辅助形式验证。论文：一种面向量子秘密共享的抽象方法。指导老师：Bob Coecke。2008–2011 不来梅雅各布大学数学学士、计算机科学学士。计算机科学和数学双学位。
俄罗斯的人工智能战略：国有企业的作用 2020 年 11 月 作者：Stephanie Petrella、Chris Miller 和 Benjamin Cooper 摘要：2017 年，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京宣布，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。然而，俄罗斯在人工智能能力方面远远落后于中国和美国等竞争对手。俄罗斯促进人工智能技术发展的战略是什么？俄罗斯精英群体在制定这一战略方面扮演什么角色？俄罗斯的人工智能发展战略的独特之处在于，它不是由政府或私营部门主导，而是由国有企业主导。政府对俄罗斯最大的科技公司 Yandex 的不信任，使该公司被排除在国家人工智能规划之外。与此同时，俄罗斯国防集团 Rostec 公开表示，它更关注其他高科技优先事项，而不是人工智能。因此，俄罗斯的人工智能开发被交给了国有银行 Sberbank，该银行牵头制定了政府支持的人工智能投资计划。俄罗斯联邦总统弗拉基米尔·普京在 2017 年宣称，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。1 对于普京来说，人工智能带来的广泛能力为增强国家在国际舞台上的实力提供了可能性。人工智能可用于提高军事能力、推进科学和医学发展以及提高工业效率。普京宣称，俄罗斯军方正试图利用人工智能，用“现代武器系统，包括基于数字技术和人工智能的武器系统”取代旧式武器系统。2 尽管官员们大肆宣扬人工智能的好处，但俄罗斯在人工智能能力方面的许多指标都远远落后于其他国家。从 1996 年到 2017 年，俄罗斯的人工智能能力远远落后于其他国家。
俄罗斯的人工智能战略：国有企业的作用 2020 年 11 月 作者：Stephanie Petrella、Chris Miller 和 Benjamin Cooper 摘要：2017 年，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京宣布，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。然而，俄罗斯在人工智能能力方面远远落后于中国和美国等竞争对手。俄罗斯促进人工智能技术发展的战略是什么？俄罗斯精英群体在制定这一战略方面扮演什么角色？俄罗斯的人工智能发展战略的独特之处在于，它不是由政府或私营部门主导，而是由国有企业主导。政府对俄罗斯最大的科技公司 Yandex 的不信任，使该公司被排除在国家人工智能规划之外。与此同时，俄罗斯国防集团 Rostec 公开表示，它更关注其他高科技优先事项，而不是人工智能。因此，俄罗斯的人工智能开发被交给了国有银行 Sberbank，该银行牵头制定了政府支持的人工智能投资计划。俄罗斯联邦总统弗拉基米尔·普京在 2017 年宣称，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。1 对于普京来说，人工智能带来的广泛能力为增强国家在国际舞台上的实力提供了可能性。人工智能可用于提高军事能力、推进科学和医学发展以及提高工业效率。普京宣称，俄罗斯军方正试图利用人工智能，用“现代武器系统，包括基于数字技术和人工智能的武器系统”取代旧式武器系统。2 尽管官员们大肆宣扬人工智能的好处，但俄罗斯在人工智能能力方面的许多指标都远远落后于其他国家。从 1996 年到 2017 年，俄罗斯的人工智能能力远远落后于其他国家。
引用出版版本（APA）：Franck，S.，Barbé，L.，Ardui，S.，de Vlaeminck，Y.，Alemeersch，J.，Dziedzicka，D.
引用出版版本（APA）：Franck，S.，Barbé，L.，Ardui，S.，de Vlaeminck，Y.，Alemeersch，J.，Dziedzicka，D.MSH2敲低表明CTG重复稳定性和在Myotonic营养不良1型人类胚胎干细胞中DMPK基因座的上游脱甲基化。人类分子遗传学，29（21），3566-3577。 https://doi.org/10.1093/hmg/ddaa250