XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System卸载操作
提高加载和卸载操作中的盈利能力和安全性。
符合所有行业和法律标准的安全保管转移认证 - 艾默生的产品转移加载系统解决方案提供了完整，可扩展，生产的加载和卸载系统，这些系统与领先的技术相关联，以减少托管转移错误。这可以通过基于标准化和模块化的设计来降低成本和交货时间，同时以综合证明能力保持问责制。
增强医疗保健访问：基于无人机的药物和疫苗在印度东北部的艰难地形地形
总共选择了19个站点，其中3个被指定为有效分配医疗用品的接收点，所有这些站点都与国家卫生当局密切合作。在曼尼普尔和那加兰邦的五个地区，有73个HCW进行了全面的培训，以处理运营商盒，并促进无人机的装载和卸载操作。同时，无人机运营商还接受了9次培训，以了解医疗用品的运输，确保两个团队都可以熟练执行其任务。总共确定了在曼尼普尔邦的11个中心，纳加兰的8个中心被确定为与各个州协调的研究地点。在这19个中心中，总共73个HCW接受了培训，每个中心都有不同的培训：DH Bishnupur（7），PHC Karang（3），PHC Thanga（4），CHC Moirang（3），PHC Kumbi（4），PHC Sekmaijin（3），PHC PHAD（3），pHC phay phay（3）
使用2D激光雷达环境的自适应学习粒子群体优化的移动机器人路径计划
摘要智能逻辑应用程序机器人的加载和卸载操作在很大程度上取决于其感知系统。但是，关于LIDAR图及其在复杂环境导航系统中的评估算法的研究很少。在拟议的工作中，使用二进制占用网格方法对LIDAR信息进行了限制，并实施了改进的自适应学习粒子群群优化（ISALPSO）算法，以进行路径预测。该方法利用2D激光雷达映射来确定后勤应用程序中移动机器人最有效的路线。在机器人操作系统（ROS）平台中使用Hector SLAM方法来实现移动机器人实时位置和地图构建，随后将其转换为二进制占用网格。为了显示所提出方法的路径导航发现，使用2D LIDAR映射点数据在MATLAB 2D虚拟环境中创建了导航模型。根据生成的路径的性能，ISALPSO算法适应其参数惯性重量，加速度系数，学习系数，突变因子和群的大小。与其他五个PSO变体相比，ISALPSO算法具有相当短的路径，快速收敛速率，并且基于使用2D Lidar环境的验证，需要更少的时间来计算运输和卸载环境之间的距离。使用与2D激光雷达连接的Quanser硬件验证了Logistic应用程序中移动机器人的路径规划的效率和效率，并使用拟议的算法在环境3中进行操作，以生产最佳路径。