问:为什么选择ARB Slimline 100? A:ARB提供了一个完整的解决方案,并带有电池,安装支架和线束。 这种集成的方法意味着您不需要购买各个零件,从而更容易完成辅助电池系统。 ARB Slimline 100具有轻巧的磷酸锂(LifePo4)细胞,高功率处理,高级充电功能和全面的安全功能。 它还包括一个用于轻松监视的应用程序,增强越野体验并保留主车辆电池的健康。问:为什么选择ARB Slimline 100?A:ARB提供了一个完整的解决方案,并带有电池,安装支架和线束。这种集成的方法意味着您不需要购买各个零件,从而更容易完成辅助电池系统。ARB Slimline 100具有轻巧的磷酸锂(LifePo4)细胞,高功率处理,高级充电功能和全面的安全功能。它还包括一个用于轻松监视的应用程序,增强越野体验并保留主车辆电池的健康。
摘要 - 3D对象检测对于自动驾驶(AD)和高级驾驶员辅助系统(ADA)至关重要。但是,大多数3D检测器优先考虑检测准确性,通常会忽略实际应用中的网络推理速度。在本文中,我们提出了基于4D MMWave雷达点云的实时可靠的3D对象检测器RadarNext。它利用可重新参数的神经网络来捕获多尺度功能,降低记忆成本并加速推理。此外,为了突出雷达点云的不规则前景特征并抑制背景混乱,我们提出了一个可变形的可变形前景增强网络(MDFEN),以确保检测准确性,同时小型地牺牲了速度的牺牲和参数的过多。dive viewt和tj4dradset数据集的实验结果验证了Radarnext的出色性能和效率,使用我们提出的MDFEN实现了50.48和32.30映射的变体。值得注意的是,我们的radarnext变体在RTX A4000 GPU上达到了超过67.10 fps的推理速度,而Jetson AGX Orin上的推理速度则达到了28.40 fps。这项研究表明,Radarnext带来了基于4D MMWave雷达的3D感知的新颖有效的范式。索引项 - 4D mmwave雷达; 3D对象检测;基于边缘的感知;轻量级感知模型
目前几乎没有技术积极信号。Xtrackers 人工智能和 ETF 持有来自短期移动平均线的买入信号;但与此同时,长期平均线持有一般卖出信号。由于长期平均线高于短期平均线,因此 ETF 中存在一般卖出信号,为 ETF 提供了更为负面的预测。如果进一步上涨,ETF 将在长期移动平均线 34.27 美元处遇到阻力。如果下跌,ETF 将在短期平均线 33.92 美元处获得一些支撑。突破长期平均线将发出另一个买入信号,而跌破短期平均线将增加另一个卖出信号并加强一般信号。周五,2024 年 12 月 6 日,枢轴顶部发出了卖出信号,到目前为止已下跌 -4.01%。在找到新的底部枢轴之前,表明还会进一步下跌。此外,目前 3 个月移动平均线收敛散度 (MACD) 发出卖出信号。上一交易日成交量下跌,而价格上涨。这导致背离,可能被视为预警,但也可能不是。
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安大略省多伦多 – 2024 年 10 月 16 日 – Xtra-Gold Resources Corp.(“Xtra-Gold”或“公司”)TSX:XTG;OTCB:XTGRF,非常高兴地宣布其全资拥有的 Kibi 金矿项目的最新矿产资源估算结果,该项目位于西非加纳的 Kibi-Winneba 绿岩带(“Kibi 金矿带”)。独立资源估算的生效日期为 2024 年 9 月 30 日,包含自上次 2021 年 9 月矿产资源估算以来由 Xtra-Gold 内部钻井队完成的另外 174 个金刚石岩芯钻孔(34,737.1 米)。新的矿产资源包括第 3 区 Boomerang 和 Twin Zone 矿床的初步资源估算,以及之前宣布的以下八 (8) 个矿床的矿产资源估算:Big Bend、East Dyke、Mushroom、South Ridge、Road Cut、Double 19、Gatehouse 和 Gold Mountain。总计,这十 (10) 个金矿体彼此相距约 2.7 公里,估计包含 1,058,200 盎司黄金的指示矿产资源和 180,700 盎司黄金的额外推断矿产资源,如表 1 中所述,详情见矿产资源估算摘要部分的表 2。
Xtreme Leger™热和冷疗法健康产品非常适合运动员,健身爱好者,慢性疼痛患者以及寻求增强健康的任何人。他们使用热,冷或交替的热和冷处理,以增加肌肉恢复,减少炎症并改善循环。这种疗法可以减轻疼痛,增强心理清晰度,减轻压力并增强免疫系统,从而总体上改善身心健康。运动员从更快的康复时间中受益,而那些患有慢性疼痛体验的人则可以缓解疼痛,使其成为一种多功能有效的治疗选择。
本手册包含对多协议通信模块XCOM-CAN功能的完整描述。XCOM-CAN模块是一侧专有的Studer通信总线与另一侧的各种CAN协议之间的桥梁,以访问/控制Studer Innotec设备或在Studer System上应用特定的行为,特别是使用锂或特定的电池。本文档适用于XCOM-CAN的软件版本v1.6.16或更高版本。可以在www.studer-innotec.com/en/downloads/上使用最新软件版本以及使用远程控件(RCC-02,RCC-03,XCOM-232I和XCOM-SMS)更新产品。XCOM-CAN在Xtender Systems(Xtender,Variotrack,varioString,bsp,RCC-02/-03,XCOM-232I,XCOM-232I,XCOM-LAN和XCOM-LAN和XCOM-GSM)中运行。
近年来,植物分子生物学取得了长足的进步,从而揭示了植物生物学背后的分子原理。近年来,人们已经阐明了植物发育的多种途径和调控靶点的调控以及对不同压力的适应,这启发了我们了解植物如何应对不同的环境刺激以及如何利用与其他生物的共生作为农业中生物刺激素的可持续来源。由于分子技术和植物基因编辑生物技术的改进,植物分子生物学的知识积累也得到了增强。这些进展被纳入本期特刊,因为植物科学界对应对 21 世纪重大挑战的兴趣日益浓厚,特别是在气候变化威胁日益加剧的情况下需要增加全球粮食供应。
摘要 - 多功能和自适应的语义理解将使自主系统能够理解并与周围环境相互作用。现有的固定级模型限制了室内移动和辅助自主系统的适应性。在这项工作中,我们介绍了Lexis,这是一种实时的内部本地化和映射(SLAM)系统,它利用了大型语言模型(LLMS)的开放式视频库本质(LLMS),以创建一种统一的方法,以实现现场和放置识别。该方法首先构建了环境的拓扑大满贯图(使用视觉惯性探子仪),并嵌入了图节点中的对比性语言图像预处理(剪辑)特征。我们将此表示形式用于灵活的房间分类和细分,作为以室内为中心的地方识别的基础。这允许循环封闭搜索针对语义相关的位置。使用公共,模拟数据和现实数据,涵盖办公室和家庭环境,对我们提出的系统进行评估。它成功地将房间分类为不同的布局和尺寸,并优于最先进的房间(SOTA)。对于位置识别和轨迹估计任务,我们实现了与SOTA的等效性能,所有这些都使用相同的预训练模型。最后,我们演示了系统的计划潜力。视频:https:// youtu。BE/GRQF3EUDFX8