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墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能通过低级图像处理完美检测到。为了进一步复杂化问题，额外的边缘可能位于墙壁表面甚至不属于目标结构的物体上。出于这个原因，大多数现有方法依赖于中级区域特征，例如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后使用它来预测图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好仅以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境都符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。查找建筑结构分为三个步骤；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（即区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以便
yolov11用于车辆检测
准确的车辆检测对于开发智能运输系统，自动驾驶和交通监控至关重要。本文介绍了Yolo11的详细分析，这是Yolo系列深度学习模型的最新进步，专门针对车辆检测任务。Yolo11在其前辈的成功之下，介绍了旨在在复杂环境中增强检测速度，准确性和鲁棒性的建筑进象。使用包含多种车辆类型的全面数据集（卡车，卡车，公共汽车，摩托车和自行车），我们使用诸如精度，召回，F1得分和平均平均精度（MAP）等指标来评估Yolo11的性能。我们的发现表明，Yolo11超过了先前的ver（Yolov8和Yolov10），可以在保持较小和更具遮挡的车辆的同时保持竞争性推理时间，从而适合实时应用。比较分析表明，复杂车辆几何形状的检测显着改善，进一步有助于开发高效且可扩展的车辆检测系统。这项研究强调了Yolo11增强自动驾驶汽车性能和交通监控系统的潜力，为该领域的未来发展提供了见解。
情绪检测机器人
1 B.E - 机器人技术和自动化，1 Sri Ramakrishna工程学院，印度哥印拜陀。摘要：本文“基于AI的Portable Companion Bot”项目介绍了一种新的解决方案，旨在利用人工智能（AI）创建一种多功能且智能的伴侣设备。此便携式机器人旨在在各种情况下为用户提供个性化的帮助和陪伴，从工作空间环境到室内活动。通过利用AI技术和机器学习，该机器人具有理解和响应用户查询，执行任务并适应个人偏好的能力。该项目的目标是开发一个紧凑且用户友好的伴侣机器人，该机器人无缝地集成到用户的日常生活中，为他们提供宝贵的支持和陪伴。我们的目标是创建一个计算机伴侣，可以帮助您完成任务，调整其行为以匹配您的情绪，甚至与您一起进行活动。这就像在您的设备上有一个有益的朋友！此外，我们的系统可以与您使用的其他应用程序连接，并建议您照顾好自己的方法，尤其是当您感到沮丧时。我们还确保在使用我们的系统时保护您的隐私。基于AI的便携式伴侣机器人的潜在应用涵盖了各个领域，包括个人帮助，娱乐，医疗保健和教育。通过这个项目，我们旨在展示AI驱动的伴侣设备在增强用户在不同环境中的福祉，生产力和生活质量方面的变革潜力。索引术语 - 情感检测，伴侣。
预防、检测和纠正...
这些计划模型旨在总结和分析美国地方政府在防止和应对官方腐败问题方面的经验。与Othel的非法行为形式，警察，检察官和其他刑事司法机构一样，在打击官方腐败方面起着重要作用。我们认为，民选官员，经理和公众必须发挥更大的作用，因为对腐败的第一道防线必须是有效的预防，检测和控制计划。结果，本报告的重点是地方政府机构和公民团体的经验，而不是刑事司法策略。虽然通过详细的实验和评估腐败控制计划的方式尚待做很多事情，但我们希望该报告将有助于当地官员和公民分析他们的问题并制定有用有效的计划。
基于CRISPR-Holmes的NAD+检测
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