XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不利天气
MAE研究生研究研讨会
摘要：该海报对螺旋桨性能的上前缘表面粗糙度影响进行了实验评估。本研究中使用的螺旋桨的直径为16英寸，音高为10英寸。四个螺旋桨用圆顶形状的粗糙度打印出3D。每个螺旋桨都具有不同的粗糙度区域覆盖范围，弦脉和跨度范围不同。对这些螺旋桨进行测试是在低亚音线风洞中进行的，测量推力，扭矩，空中速度和旋转速度。空气速度从20英尺/s到50英尺/s，旋转速度从3000 rpm到6000 rpm不等。这些条件全部属于低雷诺数制度，这可能容易受到边界层分离的影响。结果表明，在某些情况下，表面粗糙度对螺旋桨的性能产生了积极影响，这可能表明粗糙度被动地向上表面上的流动。这项研究的结论将无人飞机运营商在不利天气下在低飞行速度下对性能的潜在影响，从而促使螺旋桨选择和设计变化。
使用SIFT功能
摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）在各种应用中都是必不可少的，包括监视，城市场景分析和农业监测。准确的高度估计对于无人机操作至关重要，尤其是在GPS，压力高度计和雷达等传统传感器可能失败的环境中。本文探讨了红外和热成像的使用，用于对无人机的相对高度估计，从而强调了它们的显着优势，而不是传统的RGB图像。红外和热成像在弱光和不利天气条件下提供了卓越的表现，从而提供了更清晰的可见性和更可靠的特征检测。通过杠杆来使尺度不变特征变换（SIFT）特征，此方法利用热图像的固有优势来估计基于连续图像中匹配的键盘的尺寸变化的高度变化。对两个红外热无UAV数据集的实验结果证明了这种方法的有效性，与暹罗网络结合使用以增强功能匹配，显示出估计准确性的显着提高。索引项 - 临时，红外热图像，无人机，海拔估计，暹罗网络。
高级流量导航系统
Harshith Kumar R 1，Piyanshu Gupta 2，S Shreyas 3 1、2、3印度班加罗尔市总统大学CSE系CSE系摘要 - 本文引入了针对涉及城市通勤者面临的挑战的常规导航系统的开创性增强，并侧重于Bangalore。利用实时天气整合，该系统主动提醒用户在多雨天气中潜在的水口区域，从而实现了知情的路线计划和旅行时间和油耗的优化。道路状况数据（包括坑洼和速度破坏者）的结合增强了驾驶员无缝导航的能力。基于大雨的水槽区域的动态标记，提供有关容易洪水的地点的实时信息，使用户在不利天气条件下做出明智的决定。使用Python和Google合作实施该项目，利用Folium等开源库来创建用户友好的地图，从而为您的旅行体验提供了宝贵的见解。这种创新的方法有助于优化的路线规划，减少旅行时间以及提高城市流动性的总体效率。
基于车辆基础设施合作系统的不利天气的感知方法：评论
摘要：环境感知在自主驾驶技术中起着至关重要的作用。但是，诸如不利天气条件和传感设备的局限性等各种因素有助于低感知的准确性和有限的视野。因此，智能连接的车辆（ICV）目前只能在特定方案中实现自动驾驶。本文对当前有关图像或点云处理和合作感知的研究进行了分析，并总结了三个关键方面：数据预处理方法，多传感器数据融合方法以及车辆 - 基础结构合作感知方法。数据预处理方法总结了雪，雨和雾中点云数据和图像数据的处理。多传感器数据融合方法分析图像融合，点云融合和图像点云融合的研究。由于通信渠道资源有限，因此车辆 - 基础结构合作感知方法讨论了合作感知信息的融合和共享策略，以扩大ICV的感知范围，并实现感知信息的最佳分布。最后，根据现有研究的分析，本文提出了未来的研究方向，以在不利天气条件下进行合作感。
ADA针对天气条件的可靠性
高级驾驶辅助系统（ADAS）技术除了人类驾驶员之外，还提供了一个额外的安全层。持续评估动态驾驶任务的安全性，使ADA能够启动纠正措施（例如自动制动）和/或预防性（例如，视听警报）操作，并在检测到不安全的道路事件时。为了提供情境意识，这些安全系统主要依赖于车辆安装的传感器，其性能会受到天气事件的极大影响，例如强烈的阳光，大气降水（雨，降雪，雾）等。相应地，进行了这项研究以表征不同天气条件下ADAS特征的性能。自动紧急制动（AEB）被选为代表性ADA功能。两辆正在测试的车辆（VUT）配备了感知传感器，例如LIDAR，RGB相机，红外摄像头，雷达，惯性测量单元，GNSS等。在文献中广泛报道了这些传感器在预生产和发展自动化系统中的相关性和显着用途。此外，还记录了通过VUT的OBD-II端口可用的数据，还记录了与外部传感器的时间对应关系。尽管传统上在天气室进行了涉及汽车系统的天气相关测试，但采用这些测试方案进行ADAS测试可能具有挑战性。由于必须动态执行ADA的测试，因此需要数百米的跑道，并且典型的天气室无法满足此要求。另外，这项研究利用自然发生的天气事件来记录AEB的性能。为了本研究的目的，在最佳天气条件（阳光明媚）下进行的AEB测试构成了基线性能。在许多不同的天气和道路条件下进行了相同的测试；例如，白天/晚上，雪覆盖着沥青，持续的降雪，阴天，降雨等。通过测试数据分析产生的许多指标用于在不利天气条件下量化AEB性能。当AEB系统在不同天气条件下检测到即将发生的碰撞，测试目标的距离时，这些目标包括测试目标的距离，当AEB在不同的道路表面条件下（干/湿沥青与雪覆盖的沥青）启动自动制动动作，以及AEB是否成功地停止了测试场景中发生碰撞的情况。这些指标有助于确定在不利天气条件下AEB的故障模式。应注意，对不利天气条件的ADA绩效鲁棒性的量化与操作设计域（ODD）的量化密切相关，这是驱动自动化系统文献的新兴主题。尽管如此，这项研究的观察结果和推论将用于设计更全面，更精致的测试协议，以预期在系统容量上可以提高系统容量，并在不久的将来进行奇怪。
使用水喷雾进行AD和ADAS测试的可重复可见性降解
摘要 - 汽车行业已将基于传感器技术的自动车辆和主动安全功能确定为提高安全性，可持续性，加速性和效率的催化剂。随着技术的进步，这些系统的应用正在不断扩展。除了这些进步之外，必须开发方法来评估和测试以相关且可重复的方式评估和测试ADAS系统性能以及可靠性。这项工作概述了开发和评估生成道路喷雾的测试方法的主要挑战，这是细水颗粒的湍流混合物，可降低由潮湿表面上驾驶的车辆引起的可见性。设计和生产了硬件原型和附属评估过程，以实现测试方法。评估过程包括一种自动软件工具，以量化原型降低可见性的能力以及一种自动化传感器校准的方法，以在不同位置和时间收集数据。关键发现之一是消除测试环境中外部干扰的挑战。光和风条件等因素通过喷雾显着影响可见性。工作得出的结论是，控制这些因素对于实现测试可重复性至关重要。我们在受控环境中成功重新创建了道路喷雾剂，以多达80％的步骤削弱了传感器的感知能力，反复在±5-15％以内。索引术语 - 种植，水微粒，ADA，AD，自动化，可见性降解，传感器，对比度，感知，不利天气
2023 2023新加坡（WGP 130 - 132）•...
2017 Munich, Germany (WGP 101 - 105) • Waste to Energy • Rolling Stock • Diesel Engines • Inconsistent Insurance and Reinsurance • Adequacy of Sum Insured 2016 Doha, Qatar (WGP 95 - 100) • Support for Excavations • Natural Catastrophe Modelling for Construction Risks • Cyber Risks • Construction Plant and Equipment • Cost Overrun in Construction Projects • Supercritical Boilers 2015 Merida,墨西哥•SRCC-罢工，骚乱，民事骚动•联合循环发电厂重新审视•最佳实践，最佳实践，建设体育场•法国2014年戛纳（WGP 84 - 89）（WGP 84 - 89）•太阳能热电厂•生物量电厂•生物量•生物量•智能电网的智能电网和工程范围的工程•开发型机构•开发保险•开发型机构•开发型机构•开机•开机•开机•开机•开机•••印度德里（WGP 79 - 83）•了解项目计划和计划监控DSU/ALOP覆盖范围•模板和脚手架倒塌崩溃•年度建设保单•年度建设保单•建设后的工程项目测试•工程保险公司如何帮助减少损失2012年RIO DE DEANEIRO（WGP 74 - 78 - 74 - 78）•新核电•核电•核电工厂•新核电•核电•核电•核电•企业家风险•不利天气对2011年阿姆斯特丹建筑工地的影响（WGP 70 - 73）•光伏公园的建筑和操作盖
高风险AI系统的技术评估
误报。在垃圾邮件过滤器的情况下，高精度可确保合法电子邮件不会被错误地标记为垃圾邮件。量化AI系统的鲁棒性时，可以计算其对抗性鲁棒性，分布稳健性，稳健性，抗噪声或对输入变化的鲁棒性。对抗性鲁棒性衡量系统对距离指标限制的故意输入操作的弹性，该距离指标捕获了原始输入和对抗性示例之间的差异。分布（OOD）鲁棒性评估系统在训练分布之外的真实数据点上的性能。对噪声的鲁棒性评估（特定于域的）噪声被添加到输入数据时，可以评估性能稳定性。最后，针对输入变化的鲁棒性评估系统可以如何应对输入的系统变化，例如在图像数据的情况下旋转或亮度变化。这些指标与用例相关，从自动驾驶（系统必须在不利天气条件下可靠的自动驾驶）到语音识别，鲁棒性确保了准确的结果，例如在有重音或背景噪声的情况下。最后，可以使用类似于用于测量准确性的指标来检测AI系统中偏差的存在，但重要的是在不同的情况下应用。准确性测试的关键区别在于选择数据实例或方案，这应该代表我们期望相等的性能水平的测试用例。实践测试：技术挑战尤其是在作为访问社会或经济福利的工具的应用中（例如招聘系统），专门的指标，例如人口统计学，机会平等和预测平等可以用来评估不同群体是否从模型中获得相似的预测（或收益）。
联邦登记册/卷。 90，第3号/2025年1月6日，星期一/...
基于任务计划系统。fmps是土耳其设计的，相当于联合任务计划系统（JMP）。15。AIM-9X街区II侧壁导弹是一种短距离空对空中导弹，可提供高探测者，增强的对策拒绝能力，低阻力/高攻击机身以及整合头盔安装的提示系统的能力。此潜在的销售将包括AIM -9倍指导部分备件，主动的光学目标探测器，圈养空气训练导弹（CATM）和CATM指导单元。16。AIM – 1220C – 8高级中型中型空对空导弹（AMRAAM）是一款超音速，空中发射的，空中拦截导弹，其具有数字技术和微型型固态电子设备。Amraam功能包括向下/射击，对多个目标的多次发射，对电子对策的阻力以及拦截高而低空和低飞行和机动目标。此潜在销售将包括圈养空气训练导弹（CATM）以及Amraam指导部分和控制部分备件。17。GBU – 39小直径炸弹增量1（SDB – I）是一个250磅的GPS辅助导航系统，具有小的自主，白天或夜晚，不利天气，不利的天气，常规的，空气到地面精确的Glide武器能力，能够击中固定的固定固定的固定固定固定和固定的非固定目标。旨在为飞机提供大量炸弹的能力。飞机能够携带四个SDB代替1,000磅炸弹。18。19。此潜在销售将包括此潜在的销售包括SDB – I指导测试车和GBU – 39/B战术训练回合。AGM – 88高速防反辐射导弹（HARM）是一种战术空气向下的导弹，旨在抑制或破坏地面向空中导弹雷达，早期警告雷达和雷达导向的防空火炮系统。此潜在的销售包括危害指导部分，控制部分，弹头和火箭汽车备件。AGM – 88E高级反辐射导弹（AARGM）武器系统是一种空对地的导弹，旨在抑制敌方防御力（SEAD）和破坏敌方防空（死亡）任务。AARGM提供了压制或破坏敌人的雷达，并否认敌人使用防空系统，从而提高了战术飞机的生存能力。