XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System光检测
小规模自动赛车 - 以色列查尔斯
●概述：Indy Autonomous挑战是一项全球竞赛，大学团队设计自动赛车以在全面赛车赛道上竞争[1]。●关键技术：自动驾驶依赖于高端传感器，例如光检测和射程（LIDAR），无线电检测和射程（雷达）和摄像机。自主驾驶还依靠深度学习来实时感知，以及针对高速操纵而优化的控制系统。●相关性：尽管全尺寸，但该项目展示了自动驾驶汽车赛车的尖端，包括使用实时人工智能（AI）和在高速条件下控制。Indy Autonomous挑战的一些竞争对手最初是从小型赛车自动驾驶汽车开始的。因此，我们认为那里使用的技术可以缩减到我们的项目。
漫相关光谱：并行化和深度鉴别技术的最新进展回顾
摘要：漫反射相关光谱是一种用于实时测量脑血流的非侵入性光学方法，在临床监测和神经科学中具有重要的潜在应用。因此，许多研究小组最近一直在研究提高漫反射相关光谱的信噪比、成像深度和空间分辨率的方法。这些方法包括多斑点、长波长、干涉、深度鉴别、飞行时间分辨率和声光检测策略。在这篇评论中，我们详尽地评估了这些最新进展，这些进展可用于评估局限性并指导未来实施漫反射相关光谱的创新，这些创新将在未来几年利用技术改进。
森林物流规划策略 - 维护
然而，由于地形和气候在复杂的社会经济框架内设置了强大的制约因素，因此管理山区森林是一项艰巨的任务。特别是，精确绘制森林生物量特征和动员条件（采伐和可达性）是实施木材行业高效供应链的先决条件。通常，目前可用的信息不足以以合理的成本提供木材供应及其可持续性所需的保证。随着最近新遥感技术的发展，例如光检测和测距 (LiDAR)，以及基于使用数字地形模型 (DTM) 并在地理信息系统 (GIS) 中实施的建模工具，现在可以对森林生长蓄积量和可达性的评估进行重大改进。
中美新兴技术领域的竞争：激光雷达
美国政府和中华人民共和国政府都将战略性和新兴技术视为经济竞争力和国防的关键要素。争取在这些技术领域占据领先地位是中美战略竞争的核心方面。一些新兴技术既有民用用途，也有军用用途。这些技术中包括光检测和测距 (LiDAR)，这是一种用于汽车、农业、制造、气象和其他系统的遥感技术。LiDAR 市场及其用途正在迅速发展。迄今为止，美国公司在 LiDAR 领域处于领先地位，但中国公司在中国产业政策的支持以及美国市场和技术的准入下也取得了进展。一些中国公司使用可疑的做法来获取美国 LiDAR 知识产权 (IP)。
汽车零件的智能裂纹检测系统
汽车零件中的裂纹检测确保车辆安全性，可靠性和耐用性。传统的裂纹检测方法在很大程度上依赖于手动检查或非破坏性测试（NDT），这可能无法有效地识别小型，表面级别或隐藏的裂纹。随着人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉（CV），图像处理和光检测传感器技术的快速进步，智能裂纹检测系统（SCDS）正在作为对此问题的有效，自动化的解决方案。本文回顾了应用于汽车零件的智能裂纹检测系统的当前方法，技术，挑战和未来方向，重点是实时监控，基于AI的裂纹分类以及与IOT启用的诊断系统集成。
关于汽车雷达点云的数据压缩技术的调查
摘要：在自主驾驶技术不断发展的景观中，光检测和范围（LIDAR）传感器已成为增强环境感知的关键仪器。他们可以在车辆周围提供精确的，高分辨率的实时3D表示，以及在弱光条件下进行远程测量的能力。但是，这些优势是以传感器生成的大量数据为代价的，导致了传输，处理和存储操作的几个挑战，目前可以通过对点云中使用数据压缩技术来减轻这些挑战。本文介绍了用于压缩汽车LIDAR传感器的点云数据的现有方法的调查。它提出了一种全面的分类法，将这些方法分为四个主要群体，并在几个重要指标中进行比较和讨论。