XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemiD
关于LiDAR欺骗攻击对自动驾驶车辆的现实主义，高速和长距离
摘要 - 公共道路上自动驾驶（AD）技术的快速部署提出了重大的社会挑战。莱达（LiDar）的安全性（光检测和范围）是AD部署的新挑战之一，因为它通过准确的3D环境感知在启用4级自治方面至关重要。最近的研究线表明，LiDar欺骗攻击可能会损害LIDAR，从而通过向LIDAR发射恶意激光来覆盖合法感知。然而，以前的研究仅在受控环境中成功证明了它们的攻击，但是在现实的高速，长距离广告场景中攻击的可行性中存在差距。为了弥合这些差距，我们设计了一个新型移动的车辆欺骗（MVS）系统，该系统由3个子系统组成：激光雷达检测和跟踪系统，自动摄像机系统和激光雷达欺骗系统。此外，我们设计了一种新的对象去除攻击，一种自适应的高频去除（A-HFR）攻击，即使对脉冲指纹特征的最近激光雷达，也可以通过利用目标LIDARS扫描时间的灰色盒子知识来有效。使用我们的MVS系统，我们不仅是第一个展示激光欺骗对实际广告方案的攻击，在这种情况下，受害者车辆以高速行驶（60 km/h）驾驶，而且该攻击是从长距离（110米）发射的，而且我们也是第一次对雷达欺骗的攻击实际上由流行的行驶行驶，实际上是通过流行的行驶攻击的人。我们的对象去除攻击实现了≥96％的攻击成功率，以驾驶60 km/h的车辆到制动距离（20米）。最后，我们讨论了与我们的MVS系统攻击的可能对策。这项研究不仅弥合了LiDAR安全性与AD安全研究之间的关键差距，而且为建立针对新兴威胁的强大对策奠定了基础。
精确雷达定位的神经误差协方差估计
自动驾驶汽车由于技术进步及其改变转移的潜力而引起了极大的关注。该领域中的一个关键挑战是精确的定位，尤其是在基于激光雷达的地图匹配中，由于数据中的退化，这很容易出现错误。大多数传感器融合技术，例如卡尔曼过滤器，都依赖于每个传感器的准确误差协方差估计来提高定位精度。但是，获得地图匹配的可靠协方差值仍然是一项复杂的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一个基于神经网络的框架，用于预测LIDAR地图匹配中的本地化错误协方差。为了实现这一目标，我们引入了一种专门设计用于错误协方差估计的新型数据集生成方法。在使用Kalman滤波器的评估中，我们实现了2 cm的定位准确性，这是该域的显着增强。
C10 平板电脑 | iDTRONIC
提供多种平板电脑配置，配备不同的条形码和 RFID 模块。用户可以选择完全集成的 UHF（865 - 868 MHz ETSI / 920 - 925 MHz FCC）、13.56 MHz HF | NFC 或 125 / 134,2 kHz LF 阅读器。另一方面，它可以与 2D 条形码成像仪结合使用，从而轻松进行库存控制和报告。得益于内置的 13 百万像素后置摄像头（带自动对焦镜头 + LED 闪光灯）和 5 百万像素前置摄像头，维护区域的损坏报告从未如此简单。
中美新兴技术领域的竞争：激光雷达
美国政府和中华人民共和国政府都将战略性和新兴技术视为经济竞争力和国防的关键要素。争取在这些技术领域占据领先地位是中美战略竞争的核心方面。一些新兴技术既有民用用途，也有军用用途。这些技术中包括光检测和测距 (LiDAR)，这是一种用于汽车、农业、制造、气象和其他系统的遥感技术。LiDAR 市场及其用途正在迅速发展。迄今为止，美国公司在 LiDAR 领域处于领先地位，但中国公司在中国产业政策的支持以及美国市场和技术的准入下也取得了进展。一些中国公司使用可疑的做法来获取美国 LiDAR 知识产权 (IP)。
LIDAR概念证明摘要
最大化的森林碳计划开发了LiDAR POC，以探索LiDAR遥感是否可以更有效地测量和捕获数据以输入FMA。然后可以使用该基础来进一步研究法规和技术标准的修改，以允许LIDAR（其他遥感技术）收集FMA数据。它还提供了一个机会，开始探索LIDAR在ETS中的森林碳测量中的潜在广泛使用。VADIS地理器和Interpine Ltd是采购过程后参与的两个供应商，以研究各种森林类型的多种技术解决方案，以减轻潜在的单一技术解决方案。瓦迪斯地理器使用了安装在直升机上的激光剂系统。Interpine Ltd使用了三种不同的LiDAR技术：
集成大型语言模型和IDIGBIO门户以进行对话数据探索和检索
因为聊天机器人旨在由研究人员使用，因此透明度至关重要。在响应用户请求时，LLMS通常包括其自身的内部知识（可能不可靠但难以验证）或完全构成信息。因此，必须清楚地清楚聊天机器人如何形成其响应，特别是LLM如何解释用户请求以及其查询外部API，以便用户可以独立地评估聊天机器人操作的正确性并将其结论链接到数据。我们为原型设计采用的方法如图2;每当聊天机器人启动数据检索或分析过程时，该过程的详细日志就会嵌入对话中，包括所采取的动作序列及其输入和输出。
基于激光雷达的机器人检查电源线的对象识别
摘要：本文使用在自主机器人中实现的光检测和范围传感器提出了一种新技术，用于对高压传输线（LARA）的多模式预测检查。该方法通过使用人工智能技术提供垂直感知并分类传输线组件，从而增强了机器人的功能。基于激光雷达的系统着重分析对象的二维（2D）切片，减少数据量并提高计算效率。对象分类是通过计算2D切片中的绝对差异来创建唯一签名来实现的。当在真实机器人上使用Raspberry Pi上的K-Nearest邻居网络进行实验评估时，该系统在线性运动实验中准确检测到的对象，例如减震器，信号和绝缘体。结果表明，这种方法显着提高了Lara识别电力线组件，达到高分类精度并具有先进自主检查应用的潜力。
带基于激光仪融合的自动无人机...
无人机已成为执行航空任务的变革性工具，这些工具曾经对载人飞机有挑战，提供了可观的安全福利，经济优势和环境增长。本文介绍了一种创新的方法，用于针对智能导航应用程序量身定制的自动驾驶无人机的设计和分析，这是受激光相机技术与GNSS（全球导航卫星系统）集成的融合的基础的。这项研究中的无人机是四轮驱动器，配备了DYS DYS D2836-6 1500KV电动机和30A BLDC ESC进行控制。它的电源是橙色的5200mAh 4s Lipo电池，可提供效率和寿命。无人机的核心位于基于ARM Cortex M4的控制器，该控制器精心策划了其自动飞行。它表现出较大的操作高度范围，保持恒定高度在地面高度5到20米之间，同时达到每秒2米的最高速度。这项研究的核心创新在于LiDAR-CAMERA融合技术的整合。利用rplidar，其范围为180米，显着点云密度为每平方米1000点，该无人机具有前所未有的精度来感知其周围环境。随附的摄像头具有高分辨率1920 x 1080像素传感器，具有360度水平和180度垂直视野的视野，促进了全面的视觉数据采集。对于对象识别和跟踪，无人机采用Yolov4算法进行实时识别，并利用Kalman过滤器进行精确的对象跟踪。计算机视觉中的这些进步对无人机的自主导航功能产生了重大贡献。无人机的导航能力与APM2.5 NEO-M8N GNSS接收器相辅相成，以确保精确的地理空间定位。
FortIDDOS™数据表
僵尸网络驱动的DNS攻击很受欢迎，因为它们可以针对任何类型的基础架构，或者可以选择您的DNS服务器以反射的DDOS攻击来攻击其他人。fortiddos是唯一一个在两个方向上检查所有DNS流量100％的DDOS缓解平台，以防止针对DNS服务器或DNS服务器的所有类型的DDOS攻击。它以最多12 m的查询/秒为单位验证了每个DNS数据包上的30多个不同参数。其内置缓存可以在洪水期间卸载本地服务器。Fortiddos的创新DQRM功能从第一个数据包中停止了入站反映的DNS攻击。其合法的查询和DNS允许列表功能唯一防止您的权威DNS服务器成为反思性攻击者。
IDB-A 多级运动计划：光纤束配方
摘要 - 具有复杂动态的机器人系统的动态计划是一个具有挑战性的问题。最近基于抽样的算法通过传播随机控制输入来实现渐近最优性，但它们的经验收敛速率通常很差，尤其是在高维系统（如多电动器）中。另一种方法是使用简化的几何模型进行首先计划，然后使用轨迹优化来遵循参考路径，同时考虑真实动力学。但是，如果初始猜测不接近动态可行的轨迹，则此方法可能无法产生有效的轨迹。在本文中，我们提出了迭代的不连续性A*（IDB- a*），这是一种新型的运动动力运动计划者，可以迭代地结合搜索和优化。搜索步骤利用了有限的短轨迹（运动原语），这些轨迹是相互互连的，同时允许它们之间存在界限的不连续性。优化步骤在本地通过轨迹优化的不连续性进行了修复。通过逐步降低允许的不连续性并结合更多的运动原始性，我们的算法可实现渐近最优性，并在任何时候表现出色。我们提供了八个不同动力学系统的43个问题的基准，包括不同版本的独轮和多旋转器。与最先进的方法相比，IDB-A*始终如一地解决了更多的问题实例，并更快地发现了较低成本的解决方案。