XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System定位
带有光束的5G信号的机会性定位
Zaher（Zak）M。Kassas是智能运输系统的TRC主席，也是俄亥俄州立大学的教授。他是阿斯平实验室的主任。他还是美国运输部中心的主任：卡门（具有多模式保证导航的自动化车辆研究中心），重点是导航弹性和高度自动化运输系统的安全性。他获得了B.E.获得了黎巴嫩美国大学电气工程的荣誉，在俄亥俄州立大学的电气和计算机工程中，以及M.S.E.航空工程和博士学位德克萨斯大学奥斯汀分校的电气和计算机工程专业。他是国家科学基金会（NSF）职业奖，海军研究办公室（ONR）年轻研究员计划（YIP）奖，空军科学研究办公室（AFOSR）YIP奖，IEEE WALTER FRIED奖，IEEE HARRYE HARRYE ROWE MIMNO AWARD，IN他是IEEE的院士，离子的研究员，也是IEEE航空航天和电子系统协会和IEEE智能运输系统协会的杰出讲师。他的研究兴趣包括网络物理系统，导航系统，低地球轨道卫星，认知传感和智能运输系统。
新闻发布Bertrandt为未来定位
为了保持竞争力，该小组正在更广泛和国际上定位自己的产品组合，从而适应不断变化的市场状况和客户需求。Bertrandt通过在夏季已经宣布的收益优化计划来应对当前市场趋势，其中包括德国的结构和基础设施调整以及投资组合措施。在检查了各种重组方案并提前启动密集措施后，在所有部门中以800至1,200的顺序在德国进行裁员是不可避免的。其中一些已经在最近几个月实施。尤其是，Tappenbeck（沃尔夫斯堡附近）的Bertrandt网站现在受到了约600个工作的影响。Bertrandt认为，这些步骤将使它具有防前和竞争性，以便它可以继续对Megat趋势和客户需求进行灵活而快速的反应，并投资于重要的未来技术。作为全球工程服务提供商，跨国家边界的合作将大大增加。Bertrandt在2027年战略中尤其描述了全球交付的话题，并正在为进一步的国际定位提供可持续的工作。该小组在这里看到了进一步增长的好机会。在以下网址了解更多信息：www.bertrandt.com/en/
我们的新中期商业计划的定位...
Isuzu参加了由日本政府带头的L4计划的道路，在该道路上，它有助于从2026年开始在Expressways上实现实际应用和社会实施4级自动卡车的努力。该公司还在推进2020型型号的Giga卡车的商业化和市场推出，该卡车配备了主动巡航控制和一条车道保持援助系统，同时研究了专门针对重型卡车的自主驾驶技术，其中一些技术被用于大型汽车开发中。
瑞萨电子定位 2.0 先进技术
■ 高可靠性——在大多数消费、商业和工业应用中，用户理想情况下希望在任何时候和任何条件下都能达到规定的精度。许多定位系统将在不利于 RF 传输的环境中运行：RF 信号可能受到室内多径效应的影响，或受到砖石、金属或其他阻挡或反射物体引起的衰减。基于蓝牙的定位系统还经常会受到在同一 2.4GHz 频段运行的其他无线电系统的干扰。瑞萨定位解决方案（如 WiRa™ 技术）包括高分辨率定位算法，可减轻多径效应和干扰的影响。
被动智能灰尘基于无人机的危险化学物质定位
摘要：在1990年代后期首次提出了在特定区域上的微小传感器的分布，称为一种称为智能灰尘的概念。几项努力主要集中在计算和网络功能上，但迅速遇到了与电源，成本，数据传输和环境污染有关的问题。为了克服这些局限性，我们建议使用基于纸张的（五彩纸屑样）化学传感器来利用化学试剂的固有选择性，例如比色指标。在这项工作中，由纤维素制成的廉价和可生物降解的被动传感器可以成功地表明存在有害化学物质，例如强酸，通过重大的颜色变化。连接到无人机的传统彩色数码相机可以轻松地从安全距离检测到这一点。处理收集的数据以定义危险区域。我们的工作介绍了智能粉尘概念，化学感应，基于纸张的传感器技术和低成本无人机，可在高风险场景中对危险化学物质的灵活，敏感，经济和快速检测。
将印度定位为药品创新中心
从世界上一些最具标志性的公司中绘制相似之处，印度有可能创建制药界的Google或Microsoft，这将需要大量重点，尤其是对研发和确定的投资推力。需要研究和重点的领域范围很多 - 仅举几例但不限于 - AI /ML /Genai驱动的科学和业务流程，数据科学驱动的分析，细胞和基因疗法，再生药物，再生药物，更高的效率，药物发现和临床试验的效率较高，增强了市场的速度等。这些是尖端的领域，科学知识和技术专业知识继续发展和融合，行业必须发现并铺平自己的道路，以便提出可行，负担得起且一致的可靠解决方案。一个很好的案例研究是在海得拉巴附近的基因组谷，许多全球创新药公司已经建立了他们的研发和创新中心，该中心正迅速成为我国的药物发现热点。
将印度定位为药品创新中心
从世界上一些最具标志性的公司中绘制相似之处，印度有可能创建制药界的Google或Microsoft，这将需要大量重点，尤其是对研发和确定的投资推力。需要研究和重点的领域范围很多 - 仅举几例但不限于 - AI /ML /Genai驱动的科学和业务流程，数据科学驱动的分析，细胞和基因疗法，再生药物，再生药物，更高的效率，药物发现和临床试验的效率较高，增强了市场的速度等。这些是尖端的领域，科学知识和技术专业知识继续发展和融合，行业必须发现并铺平自己的道路，以便提出可行，负担得起且一致的可靠解决方案。一个很好的案例研究是在海得拉巴附近的基因组谷，许多全球创新药公司已经建立了他们的研发和创新中心，该中心正迅速成为我国的药物发现热点。
定位策略
1.0简介负担得起的农村发展农业发展（AAFORD）项目旨在支持粮食安全并提高小农户的生活水平和韧性，特别关注贫穷和脆弱的妇女和青年。这些目标是通过改进的营销联系，可持续和气候变化改善的农业强化，技能，农业价值链中的企业发展，增加获得负担得起的财务的机会并支持包容性政策参与。该项目还旨在改善所选地区受益人的营养状况。AHAFO，BONO，BONO，Bono East，Northern，Northern，North-East和Savannah的六个地区的12个地区的AFORLERY目标是50,000名女性，男性和青年。2.0与IFAD的2023年针对性政策保持一致的目标方法，AFORD将专注于在农村地区生活在贫困中的人们以及在农村地区陷入贫困风险的脆弱人群，在最贫穷，最贫穷和最受排斥的人中，包括食品不安全的人。作为Aford是一个需求驱动的价值链项目，强烈专注于获得负担得起的财务，该项目还将使价值链参与者拥有足够的资产来与市场互动，并充当榜样，早期采用者或主要农民。对这些价值链参与者的投资旨在支持较贫穷的小农户。
使用自适应奖励增强方法的深度强化学习来改进 GNSS 定位校正
由于多径干扰和非视距接收的影响，城市环境中自动驾驶的高精度全球导航卫星系统 (GNSS) 定位仍是一个未解决的问题。最近，基于数据驱动的深度强化学习 (DRL) 的方法已被用于学习定位校正策略，这些方法适用于非平稳城市环境，而无需对模型参数进行严格的假设。然而，DRL 的性能严重依赖于训练数据的数量，而由于信号衰减和随机噪声大等问题，在城市环境中收集的高质量可用 GNSS 数据不足，导致 DRL 性能不佳和训练效率低下。在本文中，我们提出了一种基于 DRL 的定位校正方法，该方法结合自适应奖励增强方法 (ARAM)，以提高非平稳城市环境中的 GNSS 定位精度。为了解决目标域环境中训练数据不足的问题，我们利用在源域环境中收集的足够数据来弥补训练数据不足，其中源域环境可以位于与目标环境不同的位置。然后我们