XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基准标记
通过人类无法看见的基准标记将物理对象与其数字孪生联系起来
摘要 对以数字形式表示的世界资产进行标记和跟踪的能力是许多复杂系统的基础。条形码和二维码等简单但功能强大的方法已经非常成功，例如在零售领域，但由于缺乏安全性、信息内容有限以及无法与环境无缝集成，阻碍了将物理对象大规模链接到其数字孪生。本文建议使用具有由胆甾型球面反射器 (CSR) 定义图案的基准标记将通过建筑信息模型 (BIM) 创建的数字资产与其物理对应物联系起来，CSR 是使用液晶自组装产生的选择性回射器。这些标记利用 CSR 的能力来编码信息，这些信息很容易被计算机视觉检测和读取，同时几乎对人眼不可见。我们从 BIM 的角度分析了基于 CSR 的基础设施的潜力，批判性地审查了应用这类新型功能材料所面临的突出挑战，并讨论了在协助自主移动机器人可靠地导航人类居住环境以及增强现实方面出现的扩展机会。
机器学习时代的贫困制图
“这些结果超过了较早的工作中使用高分辨率图像或手机数据作为输入的类似任务的表现，并超过了或超过基准标记，用于从地统计模型中，用于预测健康结果，生活水平和非洲住房质量的地统计学模型”（Yeh等人”（Yeh等人，2020）
2800nm在900rpm，最佳行业。2800nm在900rpm，最佳行业。
Scania Super在最低rpm处的最高扭矩无与伦比，将新的基准标记为业内最好的基准。其13升六缸发动机以900rpm的价格提供了出色的2,800nm，燃料节省了8％。具有高级工程，例如双顶凸轮轴，优化的喷油器，精密涡轮增压以及最先进的发动机管理系统，Scania超级定义功率，效率和每一旅程的可靠性。
Stroud Canals Vision＆Strategy：
作为过渡到净零碳的未来的地方，人们认同并在其中运作的社区和地区将适应周围的生态系统。未来的地点方法促进了对运河走廊的不同区域如何受到这种过渡所施加的压力影响的理解。变革的驱动力为未来的地点身份提供了基准标记，每个区域在这一未来中的作用都可以建立。应用此方法有助于使每个组件的角色在走廊的整体功能和身份中发挥独特的作用。
用于飞行测试的高速标记跟踪
摘要 — 飞行测试是确保正常运行期间安全并在认证阶段评估飞机的强制性过程。由于试飞可能是一种高风险活动，可能导致飞机损失甚至生命损失，因此模拟模型和实时监控系统对于评估风险和提高态势感知和安全性至关重要。我们提出了一种基于 CNN 的新型检测和跟踪模型，该模型使用基准标记，称为 HSMT4FT。它是光学弹道系统 (SisTrO) 的主要组件之一，负责在飞行测试期间检测和跟踪飞机外部存储、吊架和机翼中的基准标记。HSMT4FT 是一种实时处理模型，用于测量存储分离测试中的轨迹，甚至评估振动和机翼偏转。尽管有多个库提供基于规则的方法来检测预定义标记，但这项工作通过开发和评估三个用于检测和定位基准标记的卷积神经网络 (CNN) 模型做出了贡献。我们还比较了在 OpenCV 库中实现的角点检测的经典方法和在 OpenVINO 环境中执行的神经网络模型。评估了这些方法的执行时间和精度/准确度。在测试和基准模型中，其中一个 CNN 模型实现了最高的吞吐量、较小的 RMSE 和最高的 F1 分数。最好的模型足够快，可以在嵌入式系统中实现实时应用，并将在未来的实际飞行测试中用于实际检测和跟踪。
用于飞行测试的高速标记跟踪
摘要 — 飞行测试是确保正常运行期间安全以及在认证阶段评估飞机的强制性过程。由于试飞可能是一种高风险活动，可能会导致飞机损失甚至人员伤亡，因此模拟模型和实时监控系统对于评估风险、提高态势感知和安全性至关重要。我们提出了一种基于 CNN 的新型检测和跟踪模型，该模型使用基准标记，称为 HSMT4FT。它是光学弹道系统 (SisTrO) 的主要组件之一，负责在飞行测试期间检测和跟踪飞机外部存储、吊架和机翼中的基准标记。HSMT4FT 是一种实时处理模型，用于测量存储分离测试中的轨迹，甚至用于评估振动和机翼偏转。尽管有多个库提供基于规则的方法来检测预定义标记，但这项工作通过开发和评估三个用于检测和定位基准标记的卷积神经网络 (CNN) 模型做出了贡献。我们还比较了在 OpenCV 库中实现的经典角点检测方法和在 OpenVINO 环境中执行的神经网络模型。评估了这些方法的执行时间和精度/准确度。在测试和基准模型中，其中一个 CNN 模型实现了最高的吞吐量、较小的 RMSE 和最高的 F1 分数。最佳模型足够快，可以在嵌入式系统中实现实时应用，并将在未来的实际飞行测试中用于实际检测和跟踪。
避免废物和资源恢复策略2030
根据《 2007年废物避免和资源恢复法》，废物管理局负责促进西澳大利亚州更好的废物管理实践。该法案中当局的职能之一是为环境部长的批准部长起草，这是整个国家的长期废物战略，用于持续改善废物服务，浪费和资源恢复，基于对最佳浪费，资源恢复的最佳实践和目标的基准标记，并将废物转移到垃圾填料中。必须至少每五年对该策略进行审查。此咨询策略草案是废物策略审查过程的一部分。
神经外科 - 重点
目的随着3D建模技术和可视化设备的进步，基于增强现实（AR）的导航（AR导航）正在积极开发。作者开发了他们新开发的由内而外跟踪AR导航系统的试验模型。方法基于视觉惯性里程计（VIO）算法开发了由内而外的AR导航技术。创建快速响应（QR）标记并将其用于图像特征检测算法。由内而外的AR导航通过可视化设备识别、标记识别、AR实现和在运行环境中注册的步骤进行。创建了用于AR渲染的虚拟3D患者模型和用于验证注册精度的3D打印患者模型。由内而外跟踪用于注册。通过使用直观、可视化和定量的方法来通过匹配误差识别坐标来验证注册精度。开发了微调和不透明度调整功能。结果开发了基于ARKit的由内而外的AR导航。 AR模型的基准标记与3D打印患者模型的基准标记在所有位置均正确重叠，没有错误。AR导航的肿瘤和解剖结构与3D打印患者模型颅内放置的肿瘤和结构精确重叠。使用坐标量化配准精度，x轴和y轴的平均移动误差分别为0.52±0.35和0.05±0.16毫米。x轴和y轴的梯度分别为0.35°和1.02°。视频证明了微调和不透明度调整功能的应用。结论作者开发了一种基于内向外跟踪的新型AR导航系统，并验证了其配准精度。该技术系统可应用于针对特定患者的神经外科手术的新型导航系统。
使用变分量子电路的策略梯度
各种量子电路被用作多功能量子机学习模型。一些经验结果在监督和生成的学习任务中具有优势。但是，当应用于加固学习时，却少知道。在这项工作中，我们认为是由低深度硬件效果ANSATZ组成的变异量子电路，是增强学习代理的参数化策略。我们表明，可以使用对数数量的参数总数来获得策略梯度的ϵ- approximation。我们从经验上验证了这种量子模型的行为与标准基准标记环境中使用的典型经典神经网络和仅使用一小部分参数所使用的典型经典神经网络。此外，我们使用Fisher Information矩阵频谱研究量子策略梯度中的贫瘠高原现象。