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有效的海上对象检测和验证，以增强未裂过的海洋系统的安全性
在存在其他车辆或障碍物的情况下，未经拖放的海事系统的安全操作是一个主要问题。通常，感知算法利用传感器数据来识别必须避免的障碍，并且AI算法用于解释用于导航和对象回避算法的原始传感器数据。但是，感知算法通常在计算上很昂贵。在本文中，我们提出了一种有效的方法，该方法采用不依赖于训练有素的模型或AI匹配的计算高效技术，使用范围或点云形式的原始LIDAR数据来检测障碍。该方法将传感器读数转换为机器人的局部坐标系，将其投影到占用图上，并应用有效的图像处理技术来检测障碍物。作为一种快速且易于实现的算法，拟议的工作为基于激光雷达的海上感知应用提供了实用的解决方案。本文进一步侧重于检测具有简单形状（例如浮标或图腾）的接近物体，这些物体通常在近岸和近海岸海事环境中使用。具有有效检测障碍的能力，我们的算法可以帮助确保在操纵这些环境时安全导航。结果表明，该算法可以准确地检测出具有最小假阳性的浮标和图腾。
国际民航组织 - 通函 - SKYbrary
背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 6 人为因素调查的系统方法.................................................................................................................................................................... 6 事故场景....................................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................... 8 事故调查....................................................................................................................................................................... 8 . ...
缩小数字鸿沟：连接学生和家庭的策略
几十年来，数字鸿沟一直是科技圈的中心话题，研究人员、倡导者和政策制定者都在努力研究这个问题并缩小获取信息的差距。疫情期间，随着许多工作场所和学校都转移到线上，这一话题得到了特别关注。具体来说，低收入家庭在适应这个日益数字化的环境时更有可能遇到障碍。根据 2020 年皮尤研究中心的一项调查，59% 的低收入父母表示，他们的孩子在疫情期间参加远程学习，他们的孩子可能会面临以下三个数字障碍中的至少一个，例如家里的互联网不稳定、家里没有电脑或需要使用智能手机完成作业。
模拟代理中的可供性和主动运动控制推理
灵活、目标导向的行为是人类生活的一个基本方面。基于自由能最小化原理，主动推理理论从计算神经科学的角度形式化了这种行为的产生。基于该理论，我们引入了一种输出概率、时间预测、模块化的人工神经网络架构，该架构处理感觉运动信息，推断其世界中与行为相关的方面，并调用高度灵活、目标导向的行为。我们表明，我们的架构经过端到端训练以最小化自由能的近似值，开发出可以解释为可供性图的潜在状态。也就是说，新出现的潜在状态根据本地环境发出信号，表明哪些动作会导致哪些效果。结合主动推理，我们表明可以调用灵活的、目标导向的行为，并结合新出现的可供性图。因此，我们的模拟代理可以灵活地穿越连续空间，避免与障碍物发生碰撞，并首选能够以高确定性到达目标的路径。此外，我们还表明，学习后的代理非常适合跨环境进行零样本泛化：在少数固定环境中训练代理后，这些环境中的障碍物和其他地形会影响其行为，它在程序生成的环境中的表现同样出色，这些环境包含不同数量的障碍物和不同位置的各种大小的地形。
手动系统的外部可安装ADA
它提供了一系列功能，可改善驾驶员的便利性和安全性，例如自适应巡航控制，巷道援助和避免碰撞。降低了人类的依赖性：该系统减少了对人类驾驶员对日常任务的依赖，例如保持安全的距离，保持在车道上，并通过整合ADAS功能来应对可能的障碍。障碍物检测和回避系统：该系统通过使用传感器和实时数据分析来确定汽车路径中的障碍，并自动开始避免碰撞。基于3D映射的高效路径跟踪：通过使用3D映射技术，该系统有效地监视了车辆的路径。耗时的交付：通过系统自我管理驾驶任务驾驶任务，导航流量，优化路线并将其全部浏览的能力加速和改进。
