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芯片供应链：分叉和本地化
在人类历史上大规模提出。高度复杂的半导体供应链是偏重的和互连的，因此很难解开。在最后几个decades中，半导体供应链简单地将三个主要的生产步骤分成了分散，重点是性能和功率效率创新，同时又赋予了成本和芯片大小。首先，工程师设计芯片并精心计划如何构造其电子电路。第二，芯片设计是在洁净室的硅晶片上通过光刻造影等制造的，其中小电路逐层建造。最后，制造的芯片是从晶片上切出的，用保护性壳体包装，并进行了严格测试，以确保在将功能集成到电子设备中之前确保功能（请参阅CSS研究）。
基于多传感器融合的高精度定位安全性...
• 百度阿波罗，[ICRA’18] [ITS’16] [IV’16] [Sensors’15] [IROS’13] [IJRR’11] 等。• 利用不同传感器的优势和弥补其弱点
使用边缘进行视觉定位、映射和重建
视觉导航是机器人技术中的基本问题之一。在过去十年中，这一领域取得了许多重要贡献。截至目前，基于特征点的方法最为流行。虽然这些方法在许多应用中都取得了成功，但无纹理环境对于这些方法来说可能存在很大问题，因为在这些场景中可靠的特征点数量通常很少。尽管如此，边缘可能仍然大量可用，但却未被使用。在本论文中，我们提出了互补的基于边缘的方法，用于视觉定位、映射和密集重建，这些方法在理论上最小的场景配置中仍可运行。从稀疏立体边缘匹配开始，我们提出了两种具有不同性能/效率权衡的技术，它们都针对实时操作。除了与流行的密集立体技术进行比较之外，我们还将这些算法与我们对基于线段的立体方法的有效改编进行了比较。谈到立体视觉里程计，我们提出了一种基于线段的重新投影优化方法，该方法能够在无纹理环境中发挥作用，而经过验证的最先进的基于特征点的方法则无法发挥作用。我们认为，我们的方法甚至可以应对理论上最小的情况，即仅由两个非平行线段组成。然后，我们将这种方法扩展为基于完整线段的同时定位和映射解决方案。使用捆绑调整，我们能够
仓库应用程序同时本地化和映射（SLAM）
COVID-19大流行对全球供应链的破坏性影响及其对本研究论文脆弱性的暴露，描述了为仓库应用实用的SLAM模型的开发和实施。SLAM技术允许自主系统在估计自己的位置的同时绘制未知环境。该模型将硬件（移动机器人平台与传感器）和软件（SLAM算法和实时数据处理）组合结合在一起。该项目涉及审查SLAM算法，组装硬件，开发软件模块并测试模型的性能。实验表明该模型成功映射了未知环境，并准确地估算了其实时位置。该项目对机器人技术，自动驾驶汽车和增强现实具有实际影响。总体而言，这项研究有助于大满贯技术的发展，并为该领域的进一步探索提供了见解。
多体定位和二维区域法律
假设，即通用封闭系统的大多数初始状态都将演变为受少数宏观量的期望值（例如能量或粒子数）（1，2）的预期值控制的热状态。多体定位（MBL）为这种范式提供了一个标志性的影响，并将安德森本地化的众所周知现象（3）概括为相互作用的领域。即使在存在相互作用的情况下，保留了初始状态的太多信息，这会阻碍平衡和热整体的描述（4-7）。自（4，5）的开拓性工作以来，多体定位引起了极大的关注，因为该阶段的越来越多的惊人特性被发现。其中包括淬灭系统中纠缠的对数增长（8-10），在量子信息科学（11，12）中庆祝潜在应用的信息传播位置，不寻常的运输特性（13 - 15）以及兴奋状态中纠缠的区域法律（16）范围（16）。这些发现在一个空间维度中通过广泛的NUMER研究在一个空间维度中得到了证实，该研究主要采用了精确的对角色或张量网络方法，以及出现所谓的ℓ-bit图片（9）的出现，从而允许构建准局部数量的数量，从而构建了Quasi-lot thement national national national national national national national nate Intiral State in MINIDETICTIONS在MBL阶段中的记忆（7）。
马来西亚车牌本地化采用基于区域的...
自动车牌定位和识别系统是智能交通系统的一个组成部分。它使用图像处理技术从给定的输入图像中自动识别车牌，无需任何人工干预。该系统具有非常广泛的应用领域，包括交通监控系统、停车场出入系统、交通执法系统、自动收费系统和边境检查站控制系统 [1-3]。为了获得良好的车牌识别结果，系统首先必须能够从给定的输入图像中准确定位车牌的位置。一般来说，有两个主要的算法分支被用于执行自动车牌定位任务，即基于手工特征的算法和基于深度学习的算法。手工特征的例子包括直线的位置、边缘密度、连接信息和颜色信息。此外，在马来西亚，有多种车牌格式可供选择 [4, 5]。因此，基于手工特征的方法将难以处理马来西亚车牌格式非标准化的问题。
多个模型预测协同定位控制...
大量配备昂贵全球定位系统的移动机器人。广播其全球位置允许所有其他无人机根据与这些无人机的相对位置确定自己的全球位置。 相对位置的确定可以通过较便宜的机载传感器（例如光学传感器）实现，如图所示。1 在无人机场景中。这种方法的主要问题是需要以足够的精度持续检测和跟踪全局定位的机器人。非常动态的无人机场景和机载传感器限制进一步加剧了这种情况。因此，必须控制无人机运动，以使全局定位的无人机保持在机载传感器的感知空间内。因此，本研究的主要重点是为此类合作定位场景提供中央控制策略。为了限制本文的范围，不涉及估计和定位本身，并假设存在稳定的通信信道。然而，应该提到的是，这里考虑的所有机器人系统都有内部控制器。因此，通信故障只会导致定位数据丢失，而不会导致系统完全故障。
i-sairas 2024 UWB基于A ...
在两个任务中，我们贡献了一个配备3D激光扫描仪映射的漫游车系统。为了使3D激光扫描对齐以获取环境的全球地图，需要将初步的姿势估计附加到单个扫描中[4]。我们使用移动和等待方案，在该方案中，操作员根据3D激光扫描决定了航路点，并使用了几个RGB相机图像来进行情境意识。共享一个单一的目的地姿势帐户，以了解行星任务中存在的通信约束。对于字段操作，实现了图形用户界面，以便轻松选择下一个航路点[12]。流动站然后自动驱动到目标目的地，然后重复周期。这种驾驶模式需要始终知道机器人姿势，因此本地化是至关重要的。
通过连贯控制的光定位动力学
这项研究研究了Lyapunov的传播，吸收和结构障碍之间的动态关系，以利用光子晶体中的定位现象。我们研究系统的系统，其中一个双层引入障碍的重分索引的随机变化，而缺陷层具有与λ型原子的不均匀掺杂，并且可以使有效的折射指数的相干调节。相干控制允许在无序方案中积极调整吸收，Lyapunov指数和定位特征。在吸收和lyapunov spec中，对于带隙和带缘频率观察到了显着的对比，突出了不同的定位行为。这些发现提高了对无序系统中光 - 物质相互作用和现场定位的理解，为定制的光子设备提供了途径。
大脑在基于多源神经反馈游戏期间的竞争和协作中同步
神经元和神经胶质是高度极化的细胞，其远端细胞质功能亚域需要特定的蛋白质。神经元具有轴突和树突状细胞质扩展，其中包含突触，其可塑性受mRNA转运和局部翻译有效调节。这些机制背后的原理对于解释远端神经胶质细胞质投影的快速局部调节（与其细胞核无关）同样有吸引力。然而，与神经元相比，mRNA定位在GLIA中几乎没有实验性关注。尽管如此，有许多功能多样的神经胶质亚型，其中包含长长的细胞质投影网络，其可能局部调节可能会影响神经元及其突触。此外，神经胶质具有许多其他类似神经元的特性，包括电活动，胶质递质的分泌和钙信号传导，例如突触传递，可塑性和轴突修剪。在这里，我们回顾了先前关于神经胶质转录本在影响突触可塑性方面重要作用的研究，重点是涉及局部翻译的一些情况。我们使用已经可用于神经元可用的尖端工具讨论了有关mRNA传输和Glia中局部翻译的各种重要问题。