XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System半自动
先进制造与应用机器人（AMAR）
AMAR 260 应用先进制造 4 个学分 先决条件：AMAR 160（成绩为 C- 或更高）、MATH 119 或 MATH 120、MECH 100、PHYS 202A 或 PHYS 204A。推荐：MATH 105。通常提供：仅春季减材制造和增材制造的工业应用。传统和先进的材料去除技术，包括金属切削物理学、切削刀具材料和几何形状、传统和半自动机床以及电火花加工 (EDM)。增材制造主题包括 3D 打印、快速成型和新兴的增材制造、工艺和技术。还包括应用于工业规模制造的成本估算和电源管理。3 小时实验室，3 小时讲座。（005212）评分基础：评分可重复性：您最多可以选修 4 个学分课程属性：低年级
职位空缺通知编号 HCSL/HR/RECTT/PERMA/2024/5，日期为 2025 年 1 月 7 日
必需条件：获得资格后，至少有两年在 造船/船舶修理公司，或 工程公司，或 政府或半政府工程公司/国防机构操作弯管机的经验 期望：a) 熟悉 CNC 或半自动弯管机的操作。b) 熟悉弯管机的液压系统/电气图纸。c) 熟悉弯管图纸的研究。d) 具备良好的沟通技巧和印地语/孟加拉语工作知识。职位要求：执行弯管的所有功能，确保按分配的轮班操作中的安全、质量和生产力。弯曲管道时不得出现任何弯曲（在压力下塌陷），并且尽可能减少卷边和压扁。使用适当的测量和检查设备检查弯曲部件是否符合图纸规格和公差。识别、正确标记和去除不合格材料，监控
过滤器比较
作为快速地形特征提取的工具之一，随着更可靠、更准确的系统的开发，机载激光扫描 (ALS) 的商业用途在过去几年中得到了更广泛的认可 (Flood 1999、Flood 2001a、Flood 2001b)。虽然机载激光扫描系统已经取得了长足的进步，但针对特定应用的适当数据处理技术的选择仍在研究中。这里的资料处理被理解为半自动或自动，包括“系统误差建模”、“过滤”、“特征检测”和“细化”等任务。在上述任务中，人工分类（包括过滤）和质量控制是最大的挑战，估计耗费 60% 到 80% 的处理时间 (Flood 2001a)，因此强调了在该领域进行研究的必要性。当考虑到许多应用需要区分裸露地面和其上的特征时，过滤的重要性就变得更加明显。
用于野火检测和监测的机载光学和热遥感
摘要：几十年来，森林和其他野火的探测和监测严重依赖飞机（和卫星）。传感器和传感器平台的技术进步和价格的提高有望彻底改变飞机探测、监测和帮助扑灭野火的方式。以前由于成本或技术原因而使用受限的高光谱相机、图像增强器和热像仪等传感器系统现在已变得广泛可用且价格合理。同样，新的机载传感器平台，特别是小型无人驾驶飞机或无人机，正在为机载火灾传感提供新的应用。在这篇评论中，我们概述了有人驾驶和无人驾驶飞机平台的直接、半自动和自动火灾探测的最新技术。我们讨论了这些传感器系统提供的操作限制和机会，包括在现实环境中对这些系统的客观评估的讨论。
伦敦证券交易所市场数据
6.4.1。半自动化或自动化订单/引用6.4.2。订单固定，包括反向固定6.4.3。中间出价 /固定固定的6.4.4。限制顺序固定6.4.5。价格参考出于交易目的（不包括ATP的操作）6.4.6。自动化或半自动贸易前风险验证或评估过程6.4.7。智能订单路由以促进交易6.4.8。套利6.4.9。订单管理6.4.10。执行管理6.4.11。电子订单流量和流动性管理系统6.4.12。市场制造6.4.13。“黑匣子”交易6.4.14。计划交易6.4.15。算法交易6.4.16。操作多边贸易设施/深色池，系统的内部设备。申请的权利数量6.5。计数单位出于非显示使用许可类别的目的，“作为本金交易”和“客户促进”是
道路交叉口的辅助汽车排和拥塞控制
智能运输系统（ITS）是一种多系统结构，结合了管理，控制，信息收集和驱动系统，必须完全关联并同步才能实现整个系统的目标。它代表了信息和通信技术（ICT）的集成和应用，目的是通过实现未来的自动驾驶[1-2]来提高道路安全性，交通流量效率并增强通勤经验。学术团体和一些工业汽车制造商（例如特斯拉和Waymo Company）在技术上准备提供完全自主驾驶。在未来几年中，自动驾驶汽车设想有深远的申请，而不仅仅是将人们从一个位置派往另一个位置[3]。半自动驾驶到完全自主驾驶之间的软过渡是普遍的，在此过程中，高级驾驶员援助系统（ADAS）中的控制能力在此过渡过程中起着非常重要的作用。
AI-Track-tive：使用计算机视觉（人工智能）自动识别和计算地面半轨迹的开源软件
摘要。本文描述并介绍了一种自动计数矿物中蚀刻裂变径迹的新方法。训练了深度神经网络和计算机视觉等人工智能技术来检测图像上的裂变表面半径迹。深度神经网络可用于名为“AI-Track-tive”的半自动裂变径迹测年的开源计算机程序。我们定制训练的深度神经网络使用 YOLOv3 对象检测算法，该算法是目前最强大、最快的对象识别算法之一。开发的程序成功地在显微镜图像中找到了大多数裂变径迹；然而，用户仍然需要监督自动计数。所提出的深度神经网络对磷灰石（97%）和云母（98%）具有很高的精确度。磷灰石（86%）的召回率低于云母（91%）。该应用程序可以在 https://ai-track-tive.ugent.be 在线使用（最后访问时间：2021 年 6 月 29 日），也可以作为 Windows 的离线应用程序下载。
107 人工智能在工程中的应用
在国家安全领域具有潜在的重要作用，并且正在迅速发展。人工智能因其综合的计算和决策能力而被用于改善国防领域关键系统的功能（Hoadley & Lucas，2018；Bistron & Piotrowski，2021）。情报收集和分析 (Hoppa et al., 2019; Xi, Lingyu, & Jiapeng, 2021)、信息作战 (Telley, 2018; Paterson & Hanley, 2020)、网络安全 (Alhayani et al., 2021)、物流和运输 (Bujak, Smolarek, & Gębczyńska, 2011; Amir & Ahmad, 2019)、目标识别 (Min et al., 2019; d'Acremont et al., 2019)、模拟和训练 (Ernest et al., 2016; Fawkes 2017)、指挥和控制领域 (Schubert et al., 2018; Wang 2019) 以及各种半自动和自动驾驶汽车 (Gare 2016, Mori 2018; Amir & Ahmad 2019)人工智能的使用研究仍在继续。
相机之间的多任务学习和联合改进...
抽象的视觉定位和对象检测在各种任务中都起着重要作用。在许多室内应用方案中，某些检测到的对象具有固定位置，这两种技术紧密合作。但是，很少有研究人员同时考虑这两个任务，因为缺乏数据集以及对这种环境的很少关注。在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。 为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。 数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？ 针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。 对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。 JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。 此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。 要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的
金融服务中高级分析和人工智能的道德原则
然而，许多行业越来越多地使用高度复杂（有时不透明）的算法进行自动和半自动决策，这可能会引发人们对数据和 AAAI 的使用及其产生的结果的担忧和怀疑。随着专注于通过产品和服务创造收入的数据战略日益突出，维护并增强公众信任至关重要。例如，在英国，资格和考试监管办公室 (Ofqual) 使用算法确定 2020 年 A-level 考试成绩，这说明了挑战，以及媒体对 AAAI 可能不道德用途的关注度不断提高。在这个特定的案例中，人们担心该算法存在社会经济偏见，而且学生成绩的计算方式缺乏可解释性，这使得审查或挑战具有重大影响的决策变得困难。考虑到这种不断发展的数字格局，金融服务业正在成为数据和人工智能道德方面的领导者。我们看到公司对产品的优点进行了细致入微的辩论