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思维驱动器：从驾驶现场理解到视觉语言模型的决策
摘要。自主驾驶最近在模拟和现实世界中都取得了令人印象深刻的进步，尤其是端到端方法。但是，这些模型通常充当黑匣子，并且缺乏解释性。大型语言模型（LLM）的出现通过将模块化自主驾驶与语言解释相结合，从而解决了潜在的解决方案。最新的LLM解决方案将驱动信息转换为语言，这些语言通常需要手动设计的提示，并可能导致次优信息效率。视觉语言模型（VLM）可以直接从图像中提取信息，但有时会在涉及持续驾驶场景理解和上下文推理的任务中挣扎。在本文中，我们提出了Think-Driver，这是一种视觉语言模型，该模型使用多视图图像来生成合理的驾驶决策和推理过程。我们的模型评估了感知到的交通状况，并评估当前驾驶操作的风险，从而有助于理性决策。通过闭环的话题，思想驱动器的表现优于其他视觉模型基础线，从而产生了可解释的驾驶决策，从而证明了其在未来应用中的有效性和潜力。
比较用于Carlike车辆的超声波和激光传感器的大满贯算法
同时本地化和映射（SLAM）是构建环境一致地图的过程，自动移动机器人行驶时，同时确定其在未知环境中未知位置中的地图上的位置。SLAM用于诸如自动驾驶汽车系统，灾后恢复以及生命检测，矿山或凹痕地图提取等技术。SLAM旨在改善当今的自动驾驶机器人技术，并在将来建立近乎完美的自主机器人技术。有了这个想法，研究人员对大满贯问题的兴趣及其研究越来越持续。以这种方式，SLAM使结果更接近现实。自主机器人最重要的标准之一是它感知其环境的能力。放置在机器人上的传感器将环境条件信息转换为适用于机器人处理的信号。适当的传感器选择非常重要，因为它影响了向机器人提供的环境条件信息的质量和数量。这项研究旨在确定SLAM中使用的传感器技术及其对SLAM问题解决方案的贡献。在这项研究中，使用单个传感器在特定环境中获取数据。索引项 - 自主，本地化，映射，机器人，传感器。
plancollabnl：利用大型语言模型在人机合作中的自适应计划生成
摘要 - “嘿，机器人。让我们整理厨房。顺便说一句，我今天有背痛”。机器人系统如何从此抽象目标和代理条件中使用适当的任务分配的共享计划来设计共享计划？为此目的，已经对经典的AI任务计划进行了规定，但它涉及对不灵活的计划问题的繁琐定义。大型语言模型（LLM）通过自然语言（NL）的知识提取了机器人决策的有希望的概括能力。但是，将NL信息转换为受约束的机器人域仍然是一个挑战。在本文中，我们使用LLM作为NL信息和结构化的AI任务计划问题之间的翻译，以人为机器人的协作计划为目标。LLM生成了计划问题中编码的信息，包括从NL抽象目标中得出的特定子目标，以及基于NL代理条件的子距离分配的建议。在许多目标和代理条件下评估了框架，Plancollabnl，结果表明在大多数情况下都可以找到正确和可执行的计划。使用此框架，我们打算为HRC计划的生成增加灵活性和概括，从而消除了对受限计划问题和代理模型的手动和费力定义的需求。
基于人工智能的个人辅助应用程序
摘要 — 如今，人工智能 (AI) 领域已对现实生活产生了重大影响。许多应用程序使用 AI 技术来帮助人们处理生活的各个方面。此外，随着全球视障人士数量的增加，需要此类 AI 辅助应用程序为他们提供独立的生活。迄今为止，开发的经济实惠且合适的解决方案有限。在本文中，我们介绍了一款名为 (Vivid) 的个人 AI 辅助应用程序，它支持视障人士更加独立。Vivid 具有许多功能，例如识别物体、物体的颜色、识别文本和人脸检测。它依赖于使用移动摄像头来感知环境，并使用机器学习技术来理解环境。Vivid 无需任何视觉能力，即可将有意义的信息转换为用户可听见的声音。此外，与用户的整个交互仅基于语音命令。用户的输入以平板电脑或手机触摸屏上的手指手势形式捕获。除了 Vivid，我们还遮蔽辅助应用程序上的灯光，该应用程序使用传感器通知/警告视障人士附近有任何物体。这些个人辅助应用程序经过开发，然后在现实世界中进行测试，并显示出令人满意的结果。
量子生物技术和病毒物联网
摘要：量子化是将信息转换为量子 (qubit) 格式的过程，是推动制药领域全新独特基础设施的关键推动因素。量子信使 RNA (QmRNA) 技术是量子生物技术 (QB) 不可或缺的组成部分，由于其具有快速开发、高效和低成本制造以对抗传染病的能力，因此是传统疫苗方法的有力替代方案。病毒物联网 (IoVT) 是物联网 (IoT) 的生物版本，包括用于对抗流行病和提供有效疫苗管理的应用程序。QB 和 IoVT 的集成构成了 QBIoVT 系统，以推进在几天内发现 QmRNA 疫苗的前景。这项研究传播了 QBIoVT 系统范例，包括架构方面、优先领域、挑战、应用和 QmRNA 研究引擎设计，以加速 QmRNA 疫苗的发现。完成了全面的文献综述，并将以背景为中心的方法应用于 QBIoVT 范式法医调查，以推动 QmRNA 疫苗的发现。基于上述思考，本研究的主要动机是开发一种新颖的 QBIoVT 理论框架，这种框架尚未通过早期理论产生。拟议的框架将启发未来的 QBIoVT 系统研究活动，以改善流行病的检测和保护。
医疗保健数据分析和预测建模
医疗保健中的数据分析可能与许多类别有关，包括但不限于临床数据，索赔数据，患者行为数据，甚至是健康的社会决定因素。这里的目的是将这些信息转换为有可能改善患者护理，优化运营过程并最大程度减少支出的实用见解。对比，预测建模是数据分析中的另一种应用类型，在该数据分析中，统计算法和机器学习方法可用于预测未来将在未来发生的事件，基于历史数据（Badawy，斋月，斋月和Hefny，2023年，2023年）的预测模型，以预测范围内的范围内的范围，以预测范围内的范围，该范围的范围是远期的范围。发生。通过分析数据中的模式，预测模型可以帮助医疗保健提供者预测患者需求，更有效地分配资源，并在出现问题之前实施预防措施。与预测建模集成的医疗保健数据分析是现代医疗保健的主要工具之一，从而使患者从反应性转向主动护理。（Wills，2014年）通过使用此类技术，医疗组织不仅能够改善患者的结果，而且能够提高运营效率，同时最大程度地减少支出。这些工具成为以不断增加的医疗保健需求和有限的资源为特征的时代的必要性。
医疗保健数据分析和预测建模
医疗保健中的数据分析可能与许多类别有关，包括但不限于临床数据，索赔数据，患者行为数据，甚至是健康的社会决定因素。这里的目的是将这些信息转换为有可能改善患者护理，优化运营过程并最大程度减少支出的实用见解。对比，预测建模是数据分析中的另一种应用类型，在该数据分析中，统计算法和机器学习方法可用于预测未来将在未来发生的事件，基于历史数据（Badawy，斋月，斋月和Hefny，2023年，2023年）的预测模型，以预测范围内的范围内的范围，以预测范围内的范围，该范围的范围是远期的范围。发生。通过分析数据中的模式，预测模型可以帮助医疗保健提供者预测患者需求，更有效地分配资源，并在出现问题之前实施预防措施。与预测建模集成的医疗保健数据分析是现代医疗保健的主要工具之一，从而使患者从反应性转向主动护理。（Wills，2014年）通过使用此类技术，医疗组织不仅能够改善患者的结果，而且能够提高运营效率，同时最大程度地减少支出。这些工具成为以不断增加的医疗保健需求和有限的资源为特征的时代的必要性。
Neuropose：使用EMG可穿戴设备
无处不在的手指运动跟踪可以在增强现实，体育分析，康复 - 医疗保健，触觉等方面进行许多令人兴奋的应用程序。本文介绍了神经蛋白，该系统显示了使用柏拉图可穿戴肌电图（EMG）传感器进行3D手指运动跟踪的可行性。EMG传感器可以通过手指激活引起的肌肉感知电势，从而提供丰富的信息，以获得细粒的手指运动感测。然而，将传感器信息转换为3D手指的姿势是微不足道的，因为来自多个手指的信号以复杂的模式在传感器处叠加。为解决这个问题，神经蛋白与机器学习架构在复发性神经网络（RNN），编码器 - 编码器网络和重新NETS上的机器学习体系结构中融合了信息，从而从噪声EMG数据中解释了3D手指运动。生成的运动模式在时间上是光滑的，并且在解剖学上是一致的。此外，要利用一种转移学习算法将一个用户的验证模型调整到具有最小培训开销的新用户。对12位用户的系统研究表明中位错误为6。24◦和90％的误差为18。33◦在跟踪3D指关节角。准确性对于传感器安装位置的自然变化以及用户的腕部位置变化是可靠的。神经蛋白是在智能手机上实施的，其处理延迟为0.101，并且高能开销。
可交付成果 1.6 数据融合指南 - GEOEssential
本交付成果的目标是提供“数据融合”方法的指南，这些方法将构成任务 1.6“数据融合”(DF) 的框架。此任务与任务 1.4“建模和处理服务”密切相关，并使用类似的近似技术，尽管其特定目的是数据融合。总之，这些任务旨在在 WP1 关于“知识管理服务”的行动前提下为基本变量 (EV) 提供增值服务。这份初步报告旨在为 WP1 中开发的建模服务的总体框架做出贡献，并供所有其他 WP 用于其建模需求。该报告介绍了一般的最新技术，并提出了一些具体建议，供未来两年的项目研究。信息（或数据）融合可以定义为研究自动或半自动将来自不同来源和不同时间点的信息转换为一种表示的有效方法，从而为人类或自动决策提供有效支持（Boström 等人，2007 年）。在多传感器图像的背景下，数据融合可以被认为是将不同波长的传感器获得的图像组合起来以形成复合且信息量更大的图像的过程（Jiang 等人，2009 年）。形成和分析图像的目的是改善其信息内容，并使算法更容易检测、识别和确定目标或分析图像本身。根据融合发生的阶段，多传感器数据融合可以在三个不同的处理级别上执行（Zhou 等人，2011 年）：
麦克斯韦棘轮的功能热力学
麦克斯韦棘轮是自主的有限状态热力学引擎，可实现输入输出信息转换。之前对这些“恶魔”的研究主要集中在它们如何利用环境资源来产生功：它们随机化有序输入，利用增加的香农熵将能量从热库转移到功库，同时遵守刘维尔状态空间动力学和第二定律。然而，到目前为止，正确确定这种功能性热力学操作机制仅限于极少数引擎，这些引擎的信息承载自由度之间的相关性可以精确计算并以封闭形式计算出来——这是一个高度受限的集合。此外，棘轮行为的关键第二个维度在很大程度上被忽略了——棘轮不仅改变环境输入的随机性，其操作还构建和解构模式。为了解决这两个维度，我们采用了动态系统和遍历理论的最新成果，这些理论可以有效而准确地计算一般隐马尔可夫过程的熵率和统计复杂性发散率。与信息处理第二定律相结合，这些方法可以准确地确定具有任意数量状态和转换的有限状态麦克斯韦妖的热力学操作状态。此外，它们还有助于分析给定引擎的结构与随机性之间的权衡。结果大大增强了对信息引擎的信息处理能力的视角。作为应用，我们对 Mandal-Jarzynski 棘轮进行了彻底的分析，表明它具有不可数无限的有效状态空间。