XiaoMi-AI文件搜索系统
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摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）对关键应用（例如搜索和救援操作）具有巨大的潜力，在搜索和救援行动中，对室内环境的准确感知至关重要。然而，本地化，3D重建和语义细分的同时融合呈现出一个明显的障碍，尤其是在配备有限的功率和计算资源的UAV背景下。本文提出了一种新的方法，可以解决无人机操作中语义信息提取和利用方面的挑战。我们的系统集成了最先进的视觉大满贯，以估计后端的全面的6多姿势和高级对象分割方法。为了提高框架的计算和存储效率，我们采用了简化的基于体素的3D地图表示 - OctOmap来构建工作系统。此外，融合算法是不合适的，可以从前端大满贯任务和相应点获得每个帧的语义信息。通过利用语义信息，我们的框架增强了无人机在室内空间中感知和导航的能力，从而解决了姿势估计准确性和降低不确定性的挑战。通过凉亭模拟，我们验证了我们提出的系统的功效，并将我们的方法成功地嵌入了用于现实世界应用的Jetson Xavier AGX单元中。索引项 - 语义映射，S3M，无人机，ROS，SLAM。
Jaist存储库
摘要 - 自主在现实世界环境中进行自主导航，搜索和救援操作的特殊性，无人驾驶飞机（UAVS）需要全面的地图以确保安全。但是，普遍的度量图通常缺乏对整体场景理解至关重要的语义信息。在本文中，我们提出了一个系统来构建一个概率度量图，并富含从RGB-D图像中从环境中提取的对象信息。我们的方法结合了前端的最先进的Yolov8对象检测框架和后端的2D SLAM方法 - 制图师。为了有效跟踪从前端接口提取的语义对象类别类别，我们采用了创新的bot-sort方法。引入了一种新颖的关联方法来提取对象的位置，然后用度量图将其投影。与以前的研究不同，我们的方法在具有各种空心底部对象的环境中可靠地导航。我们系统的输出是概率图，它通过合并特定于对象的属性，包括类别的差异，准确定位和对象高度来显着增强地图的表示形式。已经进行了许多实验来评估我们提出的方法。结果表明，机器人可以有效地产生包含多个对象（尤其是椅子和桌子）的增强语义图。此外，在嵌入式计算机-Jetson Xavier AGX单元中评估我们的系统，以在现实世界应用中演示用例。索引项 - 语义映射，无人机，ROS，度量图。
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han，s，yuan，x，Zhao，f，Manyande，Anne Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0002-8257-0722，Gao，Go，f，wang，j，j，j，Zhang，w and Zhang，w and tian，x（2024）aletiation aletiation neuropsivation neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiunty 2通过PI3K/AKT途径的小胶质细胞极化和突触可塑性。炎症研究，第73页。157-174。ISSN 1023-3830
战争游戏创作技能和战争游戏构建工具包
NWC 选修课主要针对兵棋创作领域的新手，但也涉及中级技能。它对高级水平的讲解较少 — — 对于这类综合课程来说这并不奇怪。该选修课采用讲座、课堂活动（其中大部分围绕使用 WCK 构建课堂兵棋）和独立研究项目相结合的方式，涵盖与兵棋创作相关的所有任务和技能。项目似乎尤为重要。虽然它们并不要求学生创建完整的兵棋 — — 事实上，这样的任务不切实际 — — 但项目确实有助于将兵棋创作的各个任务联系在一起，并“填补”与过程中一些不太明显的元素相关的“空白”。
第374宪兵连开展反主动射击演习
1月10日，第374宪兵队在横田空军基地客运大楼参加了实战射击训练，训练其应对实战的准备程度。 “这些演习有助于急救人员练习他们的准备情况并找出需要改进的地方，”第 374 空运联队指挥官安德鲁·拉丹上校说。“我们找出挑战并从中学习。”“与同事分享很重要。”第一反应人员肩负着保护基地人员和资产的重要使命。定期磨练技能并维护基地的安全非常重要。 （照片 1）1 月 10 日，在横田空军基地举行的实弹射击演习中，第 374 宪兵队队员持枪进入客运大楼，搜寻模拟大规模枪击事件的枪手。