XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System匹配技术
展望未来：生成式人工智能对医疗保健意味着什么
2024 年 6 月 8 日 — 第一批聊天机器人（最著名的是 Eliza，由 Joseph Weizenbaum 于 1966 年发明）能够尝试图灵测试。基本的模式匹配技术...
最小二乘匹配与机载激光扫描数据...
机载激光扫描中的许多任务都需要建立相邻条带点数据之间的对应关系，或在点云和物体模型之间建立参考。这些任务可以通过将激光扫描仪数据（通常是不规则分布的 2 1 / 2 -D 点）插入到规则网格并应用标准摄影测量匹配技术来解决。相反，本文提出了一种基于三角不规则网络结构中的原始数据点的最小二乘匹配公式，从而避免了插值引起的降级效应。该技术确定所有三个坐标方向的偏移及其协方差矩阵。可以证明，在部分遮挡的情况下，将匹配技术应用于激光扫描仪数据会导致偏移参数出现较大的系统误差。基于 TIN 结构的所提出的公式允许进行多种扩展以解决此问题。
第七讲 人工智能与人力资源管理
人工智能是一套广泛的机器学习算法和工具，可以快速获取数据、识别模式并优化或预测趋势。该系统可以识别语音、分析照片，并使用模式匹配技术来确定情绪、诚实度甚至性格特征。这种算法不依赖“直觉”，但运行速度非常快，可以在几秒钟内分析数百万个信息源，并快速进行分类。 [4； 3]人工智能是现代数字经济范式的重要组成部分之一，它是处理和分析数据的新系统的产生的结果。人工智能由于其功能性和运行速度，能够
地球遥感图像的多传感器配准
假设系统校正系统在几个像素内给出近似配准，我们开发了用于多传感器数据的自动图像配准方法，目标是实现亚像素精度。自动图像配准通常由三个步骤定义：特征提取、特征匹配和数据重采样或融合。我们之前的工作重点是基于使用不同特征的图像相关方法。在本文中，我们研究了不同的特征匹配技术，并提出了五种算法，其中特征是原始灰度或小波类特征，特征匹配基于梯度下降优化、统计稳健匹配和互信息。这些算法在多个多传感器数据集上进行了测试和比较，这些数据集覆盖了 EOS 核心站点之一，即堪萨斯州的 Konza Prairie，来自四个不同的传感器：IKONOS（4m）、Landsat-7/ETM+（30m）、MODIS（500m）和 SeaWIFS（1 000m）。
![arxiv：2312.05989v2 [cs.lg] 15 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4a113b15883d212e8cc7acc710d29df13fa90cfd.webp)
arxiv：2312.05989v2 [cs.lg] 15 Sep 2024
有两种主要的扩散模型方法：降解扩散概率模型（DDPMS）（Sohl- Dickstein等，2015； Ho等，2020）和基于得分的生成模型（Song＆Ermon，2019）（SGMS）（SGMS）。以前的DDPM逐渐通过向前过程将样品从目标分布转换为噪声，并训练向后的过程逆转转换并用于生成新样品。另一方面，SGM使用得分匹配技术（Hyvärinen＆Dayan，2005; Vincent，2011）来学习数据生成分布的得分函数的近似，然后使用Langevin Dynamics生成新样本。由于对于现实世界的分布，得分功能可能不存在，Song＆Ermon（2019）建议在训练样本中添加不同的噪声水平以覆盖整个实例空间，并训练神经网络以同时学习所有噪声水平的得分函数。
机载短驻斜视雷达传感器的性能因素
5.3 简单 CAD 模型特征预测 75 5.3.1 简介 75 5.3.2 试验数据 76 5.3.3 合成 CLTG 数据 77 5.3.4 CLTG 模型 79 5.3.5 CLTG 与真实图像的比较 81 5.3.6 Snake 分割 83 5.3.7 模型匹配技术 83 5.3.8 幅度模型匹配 85 5.3.9 应用于 MRMS 数据 86 5.3.10 杂波抑制 88 5.3.11 模型匹配摘要 90 5.4 雷达灵敏度/衰减的性能影响 91 5.4.1 导引头灵敏度 91 5.4.2 雨杂波后向散射 91 5.4.3 大气衰减 94 5.4.4 图像中的灵敏度影响 96 5.4.5建模降低灵敏度 97 5.4.6 灵敏度对采集性能的影响 98 5.5 属性测量能力 99 5.6 导引头灵敏度结论 108
基于谐振电感耦合和阻抗匹配的微型机器人无线电力传输框架 Kin Yun Lum、Jyi-Shyan Chow、Kah Haur Y
微型机器人属于微型机器人领域，尺寸为几厘米甚至几毫米。传统上，这些小型机器人通常由电池供电。电池会占用大量空间并导致系统笨重。将储能组件与机器人本身隔离是进一步缩小机器人尺寸的良好替代方案。这可以通过结合无线电力传输 (WPT) 技术来实现。然而，小型 WPT 的研究通常报告效率较低。本文的目的是通过采用谐振电感耦合和阻抗匹配技术为微型机器人提供一种高效的无线电力传输框架。将讨论理论和设计过程。然后，进行了一个简单的原型实验来验证提出的框架。结果表明，在 0.5 厘米的传输距离上实现了 35% 的传输效率。该框架还成功为 4 瓦微型机器人原型供电，传输效率约为 16%，其接收线圈位于发射线圈上方 3.5 厘米处。
用于定位、导航和跟踪的粒子过滤器
开发了使用粒子滤波器（递归蒙特卡罗方法）解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说，我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配，将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下，都可以实时实现，测试表明，其准确度可与卫星导航（如 GPS）相媲美，但完整性更高。基于模拟，我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后，粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案，这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
Gatekeeper-GPU：简短读取映射中快速准确的预订过滤
摘要 - 在简短读取映射的最后一步中，验证了参考基因组上读取的候选位置，以使用序列比对算法从相应的参考段中计算它们的差异。计算两个序列之间的相似性和差异在计算上仍然很昂贵，因为传统上近似的字符串匹配技术继承了具有二次时间和空间复杂性的动态编程算法。我们介绍了Gatekeeper-GPU，这是一种快速准确的预一致过滤器，可有效地减少对昂贵序列比对的需求。Gatekeeper-GPU提供了两个主要贡献：首先，提高了网守的过滤精度（轻巧的预先对准过滤器），其次，利用了由现代GPU的大量GPU螺纹提供的巨大平行性，以快速检查众多序列。通过减少工作，Gatekeeper-GPU提供2.9倍的加速度至序列比对，最高为1。4×加速到全面阅读映射器（MRFAST）的端到端执行时间。Gatekeeper-GPU可从https://github.com/bilkentcompgen/gatekeeper-gpu