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由知识库故事生成驱动的人工智能聊天机器人和
人们总是通过科幻小说来想象地球的未来，那么我们能否通过人工智能（AI）的视角创造一种“访问未来地球”的独特体验呢？我们推出了Wander 2.0，这是一个人工智能聊天机器人，它通过日常交流平台上的知识型故事生成共同创作科幻故事，允许免费复制或分发部分或全部作品用于个人或课堂使用，前提是不得为盈利或商业优势而制作或分发副本，并且副本应带有此通知和完整的引用形式，如微信和Discord。使用第一页上的位置信息。必须尊重本作品第三方组件的版权。Google Maps，Wander 生成关于特定主题的叙述性旅行见闻。对于所有其他用途，请联系所有者/作者。 CHI EA '23，2023 年 4 月 23 日至 28 日，德国汉堡 cifc 地点（例如巴黎）通过大规模语言模型 © 2023 版权所有，归所有者/作者所有。（法学硕士）。此外，使用大规模文本到图像模型 ACM ISBN 978-1-4503-9422-2/23/04。（LTGM）稳定扩散，Wander 传输匹配的未来场景 https://doi.org/10.1145/3544549.3583931
话语-Aphasiabank
话语是交流的根本重要方面，而话语的产生提供了有关语言能力的丰富信息。失语症通常以多种方式影响产生话语的能力。全面的失语症评估，例如Western Aphine Reversed Revered（WAB-R）是时间和资源密集的。我们检查了话语措施是否可以用于估计WAB-R APHASIA商（AQ），以及这是否可以作为一种生态有效，资源较低的措施。我们使用了三个涉及展览（图片描述），故事叙事和程序性话语的Aphineabank提示，使用了从话语任务中提取的功能。这些功能用于训练机器学习模型以预测WAB-R AQ。我们还比较了模型并将模型与结构性神经成像中的病变位置信息相提并论。我们发现，基于话语的模型可以很好地估计AQ，并且它们基于病变功能优于模型。在话语特征中添加病变特征并不能大大改善话语模型的性能。检查最有用的话语特征的检查表明，不同的及时类型对语言的不同方面征税。这些发现表明，话语可用于估计失语症的严重性，并提供对不同类型的话语提示引起的语言内容的见解。
使用 RFID 实现基于 GPS 的自动车辆跟踪
自动车辆定位 (AVL) 是一种用于跟踪和监控任何配备软件单元的远程车辆的先进方法，该软件单元通过 GPS 卫星接收和传输信号。AVL 是全球定位系统 (GPS) 和地理信息系统 (GIS) 的组合，可提供每辆车的实际地理实时位置。AVL 设置的整个传输机制依赖于 GPS 卫星、车辆上的接收器、无线电系统和用于调度的基于 PC 的跟踪软件。无线电通信系统通常与蜂窝电话网络相同。两种最常见的 AVL 系统是基于 GPS 和基于路标的系统。基于路标的 AVL 系统使用较早，但随着现代卫星的发展，GPS 技术现在使用得更多。对于需要车辆实时位置信息的应用，使用可以实时传输位置信息的自动车辆定位系统。实时车辆跟踪系统包含安装在车辆中的硬件设备（车载单元）和远程跟踪服务器。如果跟踪服务器与要跟踪的车辆之间的距离较小，则使用 RF 发射器将信息传输到跟踪服务器。跟踪服务器还具有 RF 接收器，用于接收车辆位置信息并将该信息存储在数据库中。
精密测量仪器快速指南
三丰的技术实现了绝对位置法（绝对法）。使用这种方法，您不必在关闭并重新打开系统后将其复位为零。每次都会读取刻度盘上记录的位置信息。有以下三种绝对编码器可供选择：静电电容型、电磁感应型以及静电电容和光学方法相结合的型。这些编码器作为长度测量系统广泛应用于各种测量仪器中，可以生成高度可靠的测量数据。优点：1. 即使滑块或主轴移动速度极快，也不会发生计数错误。2. 关闭系统后重新打开系统时，您不必将系统复位为零*1。3. 由于这种类型的编码器可以用比增量编码器更少的功率驱动，因此在正常使用情况下，电池寿命延长至约 3.5 年（连续运行 20,000 小时）*2。*1：除非取出电池。*2：对于 ABSOLUTE Digimatic 卡尺。 • 电磁感应式绝对编码器在日本、美国、英国、德国、法国、印度和中国均受专利保护。 • 结合静电电容和光学方法的绝对编码器在日本、美国、英国、德国、瑞士、瑞典和中国均受专利保护。
药物吸收、分布、代谢的空间分析...
质谱成像 (MSI) 正在成为一种强大的分析工具，可通过对薄组织切片进行原位质谱分析，对内源性和外源性分子进行检测、量化和同时进行空间分子成像，而无需化学标记。MSI 可生成所施用药物和代谢物的化学特异性和空间分辨的离子分布信息，这可用于涉及药物吸收、分布、代谢、排泄和毒性 (ADMET) 各个阶段的研究的众多应用。基于 MSI 的药代动力学成像分析提供了有关动态药物分布和代谢过程的组织学背景和细胞环境，并有助于了解药物的空间药代动力学和药效学特性。在此，我们讨论了 MSI 的当前技术发展，这些技术可提供临床前和临床组织标本中小分子药物、抗体和寡核苷酸大分子药物及其代谢物的定性、定量和空间位置信息。我们重点介绍全身、脑、肺、肝、肾、胃、肠组织切片、类器官中的宏观和微观药物分布，以及 MSI 在药物 ADMET 研究中的最新应用。
使用...
摘要。在此项目中，通过考虑硬件和软件体系结构以及电子通信协议，同时提出了采用机器人操作系统的同时本地化和映射机器人的设计和实现。机器人的目的是创建一个未探索的未知室内环境的二维图，以自主浏览并定位对象。问题非常具有挑战性，尤其是当全球定位系统停止在室内地区工作时。为了解决该问题，使用了室内映射和定位技术。它结合了全球定位系统的功能和精确的映射。此技术提供了实时映射和位置信息跟踪的能力。它们是实现它的几种方法，其中包括一些传统方法磁性定位，无线电波和射频标记。我们提出的机器人模型使用同时定位和映射技术来有效地图和本地化。系统组成了理想的机器人车，可以帮助减少映射任何环境并定位对象所需的时间，这是通过算法后的地标提取，路径计划和路径来完成的。通过使用此技术获得的地图将授予处理地图数据的路径规划，并给出最佳的最短路径距离，在该路径计划中，机器人可以自动导航并定位对象。
基于无人机的 GPS 拒绝环境中目标跟踪的协作 Visual-SLAM 系统：以目标为中心的方法
摘要：使用无人机 (UAV) 自主跟踪动态目标是一个具有挑战性的问题，在许多场景中都有实际应用。在这种情况下，必须解决的一个基本方面与空中机器人的位置估计和控制飞行编队的目标有关。对于非合作目标，必须使用机载传感器估计其位置。此外，对于估计无人机的位置，全球位置信息可能并不总是可用的（GPS 拒绝环境）。这项工作提出了一种基于视觉的合作 SLAM（同步定位和地图绘制）系统，该系统允许一组空中机器人自主跟踪在 GPS 拒绝环境中自由移动的非合作目标。这项工作的贡献之一是提出并研究使用以目标为中心的 SLAM 配置来解决与众所周知的以世界为中心和以机器人为中心的 SLAM 配置不同的估计问题。从这个意义上说，所提出的方法得到了从广泛的非线性可观测性分析中获得的理论结果的支持。此外，还提出了一种控制系统，用于保持相对于目标的稳定无人机飞行编队。在这种情况下，使用 Lyapunov 理论证明了控制律的稳定性。通过采用大量计算机模拟，所提出的系统显示出可能优于其他相关方法。
人机交互中的雷达感应
探索新型传感技术以促进新的交互模式仍然是人机交互领域的一个活跃的研究课题。在众多 HCI 会议中，我们可以看到新交互形式的发展，其基础是采用或改编基于声音、光、电场、无线电波、生物信号等测量的传感技术。在商业上，我们看到雷达传感技术在车辆/汽车和军事环境中得到了广泛的工业发展。在超长距离，雷达技术已在天气和飞机跟踪中使用了数十年。在长距离、中距离和短距离，雷达已用于 ACC、EBA、安全扫描仪、行人检测和盲点检测。雷达通常被认为是一种远程传感技术，它全天候工作，提供 3D 位置信息，无需照明，可以穿透表面和物体，因此可以随时运行。在超短距离，雷达已用于脱粘检测、腐蚀检测和泡沫绝缘缺陷识别。此外，研究界已探索雷达技术用于各种用途，例如存在感知和室内用户跟踪 [5]、生命体征监测 [6] 和情绪识别。在这个范围内，雷达被吹捧为解决隐私、遮挡、照明和视野受限等问题，这些问题是视觉方法所面临的，或者用于传统方法无法解决的医疗条件
通过到达方向验证 ADS-B 定位...
在过去的几十年中，空中交通量显著增加。空中交通管制 (ATC) 需要仔细协调高交通负荷，以满足严格的安全要求。为了提供高质量的 ATC，其运营商依赖于雷达传感器收集的信息。经典的主监视雷达 (PSR) 方法需要大量昂贵且耗能的地面站。为了减少主雷达站的数量，ATC 组织评估了非依赖性使用二次监视雷达 (SSR) 应答器进行飞机定位。自动相关监视广播 (ADS-B) 基于 SSR 模式 S 协议。与常规 SSR 系统不同，SSR 系统主要根据地面站的事先请求广播无线电报，而 ADS-B 使用基于 Aloha 协议随机触发的自发应答器广播。ADS-B 不仅提供高度和身份信息，还传输机载导航系统收集的运载飞机位置信息。此外，还提供地速、航向和许多其他信息。随着配备 ADS-B 的飞机数量不断增加（目前配备 S 模式的飞机中有 65% [1]），该系统在为 ATC 显示器提供信息方面越来越有吸引力。根据实地研究 [2]，大多数 ADS-B 应答器都在广播可靠的定位信息，其中位置的均方根误差 (RMSE)
使用半合成训练实现快速深度神经对应，用于追踪和识别秀丽隐杆线虫中的神经元
摘要 我们提出了一种基于 Transformer 网络架构的自动化方法来追踪和识别秀丽隐杆线虫中的神经元，称为“快速深度神经对应”或 fDNC。该模型在经验得出的半合成数据上训练一次，然后预测保留的真实动物之间的神经对应关系。相同的预训练模型既可以跨时间追踪神经元，也可以识别不同个体之间的对应神经元。性能是针对手工注释的数据集进行评估的，包括 NeuroPAL（Yemini 等人，2021 年）。仅使用位置信息，该方法在追踪个体内神经元方面的准确率达到 79.1%，在识别个体间神经元方面的准确率达到 64.1%。当将该模型应用于另一个研究组发布的数据集时（Chaudhary 等人，2021 年），识别个体间神经元的准确率甚至更高（78.2%）。当使用 NeuroPAL 中的颜色信息时，我们的数据集上的准确率达到 74.7%。与之前的方法不同，fDNC 不需要将动物拉直或变换到标准坐标系中。该方法速度很快，可在 10 毫秒内预测对应关系，适合未来的实时应用。