XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System器中
改进卡拉模拟器中的边界盒
摘要：Carla模拟器（学习行动）是测试算法并在自主驾驶领域生成数据集（AD）的强大平台。它提供了对各种环境参数的控制，从而可以进行彻底的评估。开发边界框通常是深度学习中通常使用的工具，并且在广告应用中起着至关重要的作用。使用边界盒识别和描述感兴趣的对象（例如车辆），用于识别和描述感兴趣的对象的主要方法。卡拉中的操作需要捕获地图上所有对象的坐标，随后与传感器的坐标系在自我车辆的坐标系统中，然后将相对于自我车辆的透视图包装在边界框中。但是，这种主要方法遇到了与对象检测和边界框注释相关的挑战，例如幽灵盒。尽管这些程序通常可以有效地检测其直接视线内的车辆和其他物体，但它们也可以通过识别被障碍物掩盖的物体来产生误报。我们已经增强了主要方法，目的是滤除不需要的盒子。绩效分析表明，改进的方法已经达到了很高的精度。
电容折纸传感模块用于测量神经外科机器人牵开器中的力
摘要 - 在神经外科手术中，软机器人有可能对传统金属工具引入显着的好处，以便它们能够安全地与精致的组织相互作用。在本文中，我们引入了概念验证柔软的电容折纸传感模块（OSM），该模块可以在神经外科缩回期间测量力。使用折纸风格的设计和制造原理，将OSM易于折叠并集成在软机器人牵开器中，该牵开器与脑组织相互作用，在致动后生成外科工作空间。我们演示了对力和折叠的单个OSM信号响应。我们进一步表征了完全组装的软机器人牵开器中的OSM响应，以折叠和在0-5 n上的折叠和应用程序的应用，显示0.38 N的平均预测误差和分辨率为0.25N。牵开器的传感能力均在维特罗模型上验证，以证明0.06 N和Neurosursursurosursurosursursurosursursursurosursurosursurosur ossurosursursurosursursurosursursurosursurosursursursursursursursursursursursursursursursursursursurosursurosursist。
在Terahertz量子级联激光器中被动模式锁定的理论模型，具有分布式饱和吸收剂
摘要：在研究和工程中，短激光脉冲是计量和通信的基础。由于紧凑的设置尺寸，通过被动模式锁定的脉冲产生特别理想，而无需主动调制需要专用的外部电路。但是，完善的模型并不能涵盖比型往返时间更快的增益媒体中的常规自动化。对于量子级联激光器（QCLS），这标志着其操作中的显着限制，因为它们表现出与间隔过渡相关的picsecond增益动力学。我们提出了一个模型，该模型对最近证明的第一个被动模式锁定的QCL的脉冲动力学提供了详细的见解。存在沿空腔的多层石墨烯所实现的不连贯的饱和吸收器的存在，通过表现出与增益介质相似的快速恢复时间，将激光驱动到脉冲状态。这种激光操作的预先未研究的状态揭示了增益培养基对不均匀分布的腔内强度的良好响应。我们表明，在存在强
使用玻璃珠作为临时浸入生物反应器中植物微繁殖的支撑矩阵的可能性
引言植物组织培养是一种无菌技术，用于快速对健康，无病原体和真实型植物的微繁殖。1目前，在商业植物组织培养实验室中常规大量批量生产及其方案是通过器官发生或胚胎发生建立的。然而，这种方法仍然面临一些局限性，例如微繁殖过程的耗时性质和每个生产的植物的成本高成本。导致成本增加的主要因素是劳动力，材料和化学物质。2此外，许多小型文化船的清洁，归档和处理需要更多的时间和劳动。此外，在适应和转移到土壤期间可能会丢失一些植物。已努力降低成本并提高再生植物的质量和数量。3最有希望的方法是光自养微繁殖（带有无琼脂培养基）和生物反应器。琼脂是昂贵的成分之一，它被添加为胶凝剂，用于凝固培养基并防止外植体浸没。在植物组织培养中测试了不同的支撑矩阵作为琼脂的替代品，例如木薯粉，玉米粉，煮土豆，
设计生成预训练的变压器中的增量知识富集
本文提出了一种针对GPT-Neo量身定制的逐步知识丰富的新方法，解决了在不进行全面培训的情况下使用最新信息进行更新的大型语言模型（LLMS）的挑战。我们引入了一种动态链接机制，该机制可以实时整合不同的数据源，从而增强了模型的准确性，及时性和相关性。通过严格的评估，我们的方法证明了几个指标的模型性能的显着改善。该研究为AI中最紧迫的问题之一贡献了可扩展且有效的解决方案，这可能会彻底改变LLM的维护和适用性。发现强调了创建更自适应，响应和可持续的生成模型的可行性，为该领域的未来进步开辟了新的途径。
大脑、思维和机器中的语言
长期以来，人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在，人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后，我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息，从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后，我们研究了哪些 LM 属性（它们的架构、任务性能或训练）对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要，并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
电动汽车转换和车辆控制器中实施方法：评论
摘要：将汽油驱动的车辆（柴油，汽油或CNG）转换为电动汽车的现代趋势需要适当的重新设计新的电气组件。这些新的方法的新趋势通常应用于制造的车辆，其唯一目的是在没有任何汽油组件的情况下操作全电动汽车。但是，如果将汽油驱动的车辆改造成电池供电的电动汽车（EV），则在已经运行的车辆中使用了不同的方法，该车辆可以转换为功能齐全的电动汽车。这会导致更好的回收利用，对旧车的环境友好使用以及空气污染水平的大幅度改善。拥有电动汽车时的最低维护量是汽车行业引起买家或客户的关注的关键因素。近年来，传统或传统车辆转换为功能齐全的电动汽车已获得偏爱。但是，应讨论电动汽车中使用的组件，以充分评估EV在此转换过程中的工作。在本文中，我们将特别关注通过不同类型的电动汽车控制来实施此类转换和控制电动汽车。电动汽车控制器中每个组件的功能或通常是控制器中的功能，显示出不同的方法可以相互通信，以实现特定电动汽车的有效范围和性能。可以通过其能量，电路及其功能来研究EV控制器内部这些组件之间的关系。控制区域网络（CAN）也被视为确定每个组件上述工作的拓扑。故障诊断，充电状态和电池容量状态是在电动汽车内安装控制器后适用的众多因素中的一些因素。
如何在投资组合管理器中响应数据请求
时间范围：从下拉菜单中选择一个时间范围。如果请求者指定了时间范围，您将无法更改它。注意：投资组合经理生成年度指标；您选择的月份是 12 个月报告期的最后一个月。例如，选择 2024 年 12 月将生成 2024 年 1 月 1 日至 2024 年 12 月 31 日期间的指标。 物业：单击选择物业，然后从列表中选择物业并单击应用选择。如果您的帐户中有许多物业，您可以根据组名、主要功能、位置对它们进行排序，或使用过滤功能，快速识别要包含在响应中的物业。
使用Kalman滤波器中的传感器融合在自动驾驶汽车中
期待，我们建议对高级传感器技术和融合算法进行进一步研究，以增强自动驾驶汽车的感知能力。此外，人工智能和机器学习技术的集成可以基于融合的传感器数据来实现更智能的决策过程。用于评估传感器融合算法的标准化协议和基准对于确保不同自主驾驶平台之间的互操作性和可靠性至关重要，这需要研究人员，行业利益相关者和监管机构之间的协作努力。总而言之，我们的研究通过利用传感器融合技术与卡尔曼过滤方法结合使用传感器融合技术来为更安全，更高效，更可靠的自主运输系统奠定基础。