XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System台面
by-slam：基于台面和语义信息提取的动态视觉大满贯系统
摘要：SLAM是一种至关重要的技术，用于实现无人车辆的自主导航和定位。传统的视觉同时本地化和映射算法建立在静态场景的假设上，从而忽略了动态目标在现实世界环境中的影响。来自动态目标的干扰可以显着降低系统的定位精度，甚至导致跟踪故障。为了解决这些问题，我们提出了一个名为S-Slam的动态视觉大满贯系统，该系统基于“同样和语义信息提取”。最初，引入了词汇描述符来描述定向的快速特征点，从而提高了特征点匹配的精度和速度。随后，fasternet替换了Yolov8的骨干网络以加快语义信息提取。通过使用DBSCAN聚类对象检测的结果，获得了更精致的语义掩码。最后，通过利用语义面膜和表现约束，可以辨别和消除动态特征点，从而仅利用仅利用静态特征点进行姿势估计，并构建了不包括动态目标的密集3D地图。在TUM RGB-D数据集和现实世界情景上进行了实验评估，并证明了拟议算法在滤除场景中的动态目标方面的有效性。与Orb-Slam3相比，TUM RGB-D数据集的本地化准确性提高了95.53％。针对经典动态大满贯系统的比较分析进一步证实了通过lam的定位准确性，地图可读性和鲁棒性的提高。
染料的完全添加性制造的台面...
摘要：在染料敏化的太阳能电池（DSSC）中，反电极（CE）作为电子传递剂和氧化还原夫妇的再生剂起着至关重要的作用。与通常由玻璃基底物（例如FTO/玻璃）制成的常规CE，聚合物底物似乎是新兴的候选物，这是由于它们的内在特性轻巧，高耐用性和低成本。尽管有很大的希望，但当前的CES在聚合物基板上的制造方法遭受了严重的局限性，包括低电导率，可伸缩性，过程复杂性以及对专用真空设备的需求。在本研究中，我们采用并评估了一条完全的加性制造路线，该路线可以以高通量和环保的方式为DSSC制造CE，并提高性能。提出的方法顺序包括：（1）材料挤出3-D打印聚合物底物； （2）通过冷喷雾颗粒沉积的导电表面金属化； （3）用石墨铅笔过度涂层薄层催化剂。制造的电极的特征是微结构，电导率和光转换效率。由于其有前途的电导率（8.5×10 4 S·M-1）和微区岩石表面结构（rA≈6.32µm），与由FTO/Glass制成的传统C相比，具有添加性生产的CES的DSSC导致了繁殖的CES，导致了约2.5倍的光率效率。研究结果表明，提出的添加剂制造方法可以通过解决常规CE制造平台的局限性来推动DSSC的领域。
便携式台面制冰机 AI-250W
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利用双台面结构电容电压测量确定 II 型超晶格中的背景掺杂类型
我们提出了一种确定半导体背景掺杂类型的方法，即在过度蚀刻的双台面 pin 或 nip 结构上使用电容电压测量。与霍尔测量不同，此方法不受基板电导率的限制。通过测量具有不同顶部和底部台面尺寸的器件的电容，我们能够最终确定哪个台面包含 pn 结，从而揭示本征层的极性。当在 GaSb pin 和 nip 结构上演示时，此方法确定该材料是残留掺杂的 p 型，这已由其他来源充分证实。然后将该方法应用于 10 单层 InAs/10 单层 A1Sb 超晶格，其掺杂极性未知，并表明该材料也是 p 型。