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你的人生旅程 — 变得更轻松 - 奥福特空军基地
老年护理管理 护理对身体、情感和经济都要求很高。这项服务将帮助评估并推荐适合您家庭成员的护理。服务包括上门评估、设施评估、住院后评估和持续护理协调。
战争发展：让北约变得更好
联合作战中心 (JWC) 的座右铭说明了一切：“训练北约。推进理论。整合概念。”从成立之初，联合作战中心的组织宗旨就是确保在整个演习过程中测试和验证概念发展和新理论。事实上，训练和战争发展与联合作战中心在北约内部的变革作用密不可分。该中心的世界级演习以其真实性而闻名，为测试新概念和新想法以及在战争的作战层面实施新理论提供了完美的平台。因此，联合作战中心的战争发展被定义为“为教育、训练和发展北约指挥官和参谋而采取的所有行动，同时实施理论、促进实验和强调经验教训”。
帮助您的孩子的学校变得安全
青少年心脏监视是费城儿童医院（CHOP）的ProjectAdam®计划的分支机构，旨在提高人们对心脏骤停（SCA）的认识，并在儿童学习和玩耍的任何地方建立心脏紧急响应计划。心脏安全的学校，老师，护士，教练，培训师，父母和其他社区成员知道，如果发生心脏紧急情况，如何挽救生命。
让人工智能在全球南方国家变得可解释
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正迅速普及，影响着全球所有人的生活。为了让原本“黑匣子”的 AI/ML 系统更易于理解，可解释人工智能 (XAI) 领域应运而生，其目标是开发算法、工具包、框架和其他技术，使人们能够理解、信任和管理 AI 系统。然而，尽管 XAI 是一个快速发展的研究领域，但大部分工作都集中在全球北方的背景下，对于 XAI 技术是否或如何在全球南方社区进行设计、部署或测试，人们知之甚少。这种差距令人担忧，尤其是考虑到政府、公司和学术界对使用 AI/ML “解决”全球南方问题的热情日益高涨。我们的论文首次系统地回顾了全球南方的 XAI 研究，为该领域的新兴工作提供了初步的了解。我们从 15 个不同的会场中确定了 16 篇论文，这些论文针对广泛的应用领域。所有论文均在过去三年内发表。在这 16 篇论文中，有 13 篇专注于应用技术 XAI 方法，所有这些方法都涉及使用（至少一些）本地数据。但是，只有三篇论文与人类合作或让人类参与工作，只有一篇尝试向目标用户部署他们的 XAI 系统。最后，我们反思了全球南方 XAI 研究的现状，讨论了在这些地区构建和部署 XAI 系统的数据和模型考虑因素，并强调了全球南方需要以人为本的 XAI 方法。
一款让在线流媒体变得经济实惠的独立解决方案
如果没有 Airmont，应用程序将原生使用每个流媒体服务提供商指定的带宽。由于卫星延迟，视频流经常处于暂停状态并面临“缓冲”问题。此外，带宽不足以支持许多同时进行的流，并且每个流的成本都很高。
当社会变得平等时，经济就会变得更有韧性
WBL 通过衡量 190 个经济体中限制女性经济参与的法律和法规，研究了性别平等的进展情况。该项目提出了八项指标，这些指标围绕女性在生活和职业生涯中与法律的互动：流动性、工作场所、薪酬、婚姻、生育、创业、资产和养老金。它确定了阻碍女性参与经济的障碍，并强调了改革的机会。最新的研究《2022 年女性、商业和法律》于 2022 年 3 月启动。3 研究发现，在 WBL 指数衡量的领域表现越好，发展成果中的性别差距就越小，女性劳动力参与率越高，脆弱就业率就越低，女性在国家议会中的代表性就越大。2021 年 WBL 衡量的 190 个经济体的全球平均得分为 76.5 分（满分 100 分），这表明平均而言，女性只享有男性享有的四分之三的合法权利。4
让战略规划变得有趣！
疫情使得人们在开会时需要保持距离，但多年来我们一直提倡为人们提供更多活动和思考空间。虽然我们从未称之为社交距离，但我们知道为人们提供更多物理空间和不同的环境意味着让他们的思想得到解放，从而进行更具创新性的思考。考虑为小组提供单独的大房间，以保持空间并控制噪音。如果无法外出，另一种选择是使用在线平台，这样小组就可以在家里或自己的办公室工作。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、