XiaoMi-AI文件搜索系统
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检测对象提供服务机器人的帮助
本主论文的工作旨在仅使用一个摄像头来构建一个简化的对象检测系统。工作建设的动机是寻求改善医院的自主导航系统，以提高药物运输到床的安全性和影响。该系统试图在医院的环境和位置标记中检测到与机器人内部地图上的位置相等的位置标记，以寻求未来自动浏览技术准确性的方法。将来有目的是将这些技术用于皇家机器人，并在医院区域内进行药物和文件的交付，因为环境中缺乏安全性并使医生能够与患者一起在床上花费更多的时间。该方法分为数字的获得和图像处理模型，仅使用一个摄像机构建距离检测算法，以及使用检测到的距离和Quatenius转换为Euler角度的标记定位。通过混淆矩阵和图形图来验证获得数字的方法，以证明图像检测的质量，并且通过比较通过实际度量获得的结果来验证距离，从而验证了开发物的质量。结论令人满意，机器人能够通过地图创建标记，通过通过相机识别对象，在接近现实的位置，获得小于半米的得分手错误率。
多个生态区域影响南极气溶胶粒径分布的季节性循环
1 伯明翰大学地理、地球与环境科学学院，伯明翰 Edgbaston Rd，伯明翰，B15 2TT，英国 2 芬兰气象研究所，00101 赫尔辛基，芬兰 3 赫尔辛基大学大气与地球系统研究所，00014 赫尔辛基，芬兰 4 英国南极调查局，NERC，High Cross，Madingley Rd，剑桥，CB3 0ET，英国 5 极地科学研究所 (IPS)，国家研究委员会 (CNR)，意大利威尼斯 6 韩国极地研究所，26, SongdoMirae-ro，延寿区，仁川，406-840，韩国 7 阿尔弗雷德·韦格纳研究所 (AWI)，亥姆霍兹极地与海洋研究中心，不来梅港，德国 8 国家气象局 (SMN)，Av. Dorrego 4019，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 9 国家科学技术研究委员会 (CONICET)，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 10 中船重工海洋科学研究所，CSIC，08003，巴塞罗那，西班牙 11 阿卜杜勒阿齐兹国王大学环境科学系，气象、环境和干旱土地农业学院，吉达 21589，沙特阿拉伯半岛
数字系统II-理工学院
3.6。 div>RS232，RS422和RS485。 div>4。编程。 div>4.1。 div>结构化编程。 div>4.2。 div>汇编语言。 div>4.3。 div>语言C. 5。其他微控制器。 div>5.1。 div>PIC 16F877。 div>5.2。 div>64HC11。 div>5.3。 div>AT89S8252。 div>6。实时系统简介。 div>6.1。 div>实时定义（实时）。 div>6.2。 div>实时系统的示例。 div>6.3。 div>实时设计设计技术。 div>6.4。 div>操作系统简介。 div>6.5。 div><实时内核。 div>7。<实时内核。 div>7.1。 div>调查的循环系统。 div>7.2。 div>由中断管理的系统。 div>7.3。 div>缓冲数据。 div>7.4。 div>邮箱。 div>7.5。 div><消息的发言人。 div>7.6。 div>交通信号灯。 div>7.7。 div>关键区域。 div>7.8。 div>事件标志。 div>7.9。 div>内存管理。 div>7.10。 div>任务管理。 div>7.11。 div>时间管理。 div>8。带有微控制器的项目。 div>
用于精确和数字农业的人工智能
摘要AI集成已彻底改变了农业数据的收集，分析和解释的方式，尤其是通过数据融合通过非货车（VANTS）和高级时间序列分析获得的图像的使用。这项工作探讨了在准确性和数字农业的背景下，人工智能技术（AI）的应用（AI）所带来的进步和新观点。dl技术，包括卷积神经网络（CNN），是这种转变的中心。这些深网不仅允许使用RGB以及多光谱数据对农业条件进行有效的对象检测和详细监控，还可以实现农业过程优化。在这里讨论这些技术如何通过实时操作应用来降低成本和最小化环境影响。此外，还对农业中的DL技术进行了全面综述，强调了它们对数字农业和准确性的发展的贡献。还讨论了GPU和加工群集的采用如何促进该行业的重大创新，尤其是专注于在Vant，机器人和农业机器中实施这些技术。关键字：机器学习；遥感;深度学习；万特精确农业。这种详细的分析不仅说明了农业中AI的变革潜力，而且还为未来的研究和技术发展提供了方法，这些方法可以进一步优化农业生产并促进更可持续和有效的培养实践。
对Opine Document的贡献 - 此处 - Portal Gov.br
摘要：“ AI系统培训与必要原则之间的兼容性代表了智能技术发展中最大的当代挑战之一。在欧洲GDPR和巴西LGPD等立法中所采用的这一原则要求仅处理严格必要的数据以实现特定目的1。挑战加剧了，因为AI系统通常需要大量数据量以实现足够的准确性和有效性。培训数据的质量直接转化为机器学习模型的产出质量，在诸如健康和金融服务等敏感部门中尤其重要。6。为了解决这一明显的矛盾，可以实施一些技术和法律保障措施。首先，强大的匿名化和假拟元化技术的应用可显着降低隐私风险，同时维持培训的数据有用性1。与这些技术相关的最低数据收集构成了第一条防御线。数据映射在此上下文中作为关键工具出现，可以精确地确定收集，处理和存储数据的位置。该映射的连续更新以及严格的风险评估对于确保仅使用真正必要的数据2。还需要考虑培训数据多样性，以避免偏见和歧视。“，” 820876：“在研究表明，群体的不平等代表性可能导致歧视性结果，这在涉及大型技术公司的臭名昭著的案件中证明了这一点3。为了减轻这种风险，必须确保多样性不仅在数据中，而且确保开发团队中的多样性。在GDPR和LGPD中预见的合法利益的原则可以证实为AI培训的个人数据处理，前提是观察到适当的保障措施4。这包括平衡测试和采用适当的透明度措施。强大的治理系统的实施，包括安全协议，常规审计和问责机制，对于确保不断遵守需求原则5至关重要。此外，由于AI系统的概念有助于将数据保护纳入技术开发的基本要素7。最后，建立定期审查机制至关重要，以评估收集到的数据是否仍然需要和适合定义目的。这种动态方法允许不断调整所使用数据的数量和性质，并保持AI系统疗效与个人隐私保护之间的平衡。
用于EEG信号中的单词识别的BCI接口
在此背景下，我们将对使用 EEG 进行词语识别的最新技术进行全面的研究。我们将研究不同的信号采集技术、EEG 信号处理以及神经网络在该领域中的应用。此外，还将提出利用 3D 打印技术设计和开发用于捕捉脑电图信号的头带。该头带将配备干电极，通过收集真实信号来评估其性能。同样，我们将分析文献中提供的一对数据集，并将其与 BCI 系统本身的实现进行比较。最后，将根据结果和分析得出可靠的结论。
neuromejora：从科学和技术前卫 - 到思想和生物伦理学哲学所带来的困难和限制
神经科学的生物医学应用分为那些使用评估技术和使用干预主义方法的生物医学应用。 div>由于这些技术的生物心理社会范围，哲学和生物伦理辩论似乎是不可避免的。 div>因此，从思想的哲学来看，有两个大的反思核心：关于阅读，控制和心理转移的概念问题，以及与“ Homo Cyclg”身份相关的本体论困难。 div>另一方面，生物伦理学对两个基本问题感兴趣：治疗和神经元改善之间的差异以及将经典的生物伦理原理应用于Neuromejora。 div>在这方面，它是针对用于评估神经杂志学使用的规范领域的神经伦理学的。 div>
从基因组到药物：抗菌发现的新方法
1布宜诺斯艾利斯大学的精确和自然科学学院，阿根廷布宜诺斯艾利斯，2个生物学系，确切和自然科学系，布尼斯艾利斯大学，布宜诺斯艾利斯大学，阿根廷，阿根廷3号生理学和生物化学研究所临床生物化学（INFIBIOC），布宜诺斯艾利斯大学的药学和生物化学学院，阿根廷布宜诺斯艾利斯大学，5个国家科学技术研究委员会（CONICET），布宜诺斯艾利斯，阿根廷6号，综合中心6号。 ComputaçãoScientific（LNCC），彼得罗利斯，巴西
Biol 6019 -UPRM
并发要求：Biol 6018西班牙语课程描述：讨论和应用遗传原型的生成，开发和研究，重点是合成生物学以及基因生成机器的国际竞争（IGEM）。 div>在提取和操纵各种遗传物质的过程中，重组DNA技术的实用经验，在计算机分析中，衡量了原型的表达和功能性。 div>英语课程的描述：削减和应用一代技术的技术，遗传学原型的发展和研究，这些原型旨在集中于合成生物学和国际基因工程机器（IGEM）。 div>动手在过程中的经验，例如提取和操纵不同类型的遗传材料，DNA重组技术，计算机分析，原型功能和表达控制测量。 div>目标：
BIREME - 策略
作为数字化转型的必要条件，我们制定了 OPS 的优先方案。优先选择的主题是发展可持续发展目标 (ODS) 和美洲可持续发展议程 (SHAA) 的影响因素。根据实际情况和 BIREME 体验，优先考虑驾驶方向。减少可传播和不可传播的环境、预防自杀和减少死亡母亲需要考虑特定的主题。这是与 OPS/OMS 相关的统一技术协调的主题。确定工作的四个区域并加强其作用：