XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System定位功能
MK UWB标签 - 产品简介
MK UWB标签以额外的小型形式提供准确的定位功能。，由于Murata's Type 2DK，这是一个多合一的UWB +Bluetooth®LE组合模块，它非常适合低功率应用。
SSLV-D3 - EOS-08
通信、基带、存储和定位 (CBSP) 是一个单一封装，具有使用 COTS 组件和评估板设计的冷冗余系统，可执行通信、基带、存储和卫星定位功能，支持 400 Gb 的存储。
AN/SSQ-62F DICASS 声呐浮标
AN/SSQ-62F 还集成了命令功能选择功能，允许操作员在部署声纳浮标后修改其操作模式。AN/SSQ-62F 使用标准锂二氧化硫电池组。AN/SSQ-62F 增加了 GPS 定位功能。声纳浮标在以 33.5 KHz 为中心的副载波上传输 CFS 请求的 GPS 消息。AN/SSQ-62F 可从固定翼或旋翼飞机上空中发射，也可以从水面舰艇的甲板上部署。声纳浮标的下降由降落伞稳定和减速。
AN/SSQ-62F DICASS 声呐浮标
AN/SSQ-62F 还集成了命令功能选择功能，允许操作员在部署声纳浮标后修改其操作模式。AN/SSQ-62F 使用标准锂二氧化硫电池组。AN/SSQ-62F 增加了 GPS 定位功能。声纳浮标在以 33.5 KHz 为中心的副载波上传输 CFS 请求的 GPS 消息。AN/SSQ-62F 可从固定翼或旋翼飞机上空中发射，也可以从水面舰艇的甲板上部署。声纳浮标的下降由降落伞稳定和减速。
Leidos设计的低调船参加了美国陆军项目Contergence Capstone 4练习，美国。海军和JSDF进行战斧土地攻击导弹训练，联合行动导致可卡因癫痫发作，3月28日红海更新，Kraken与Auterion建立了伙伴关系，以提高美国安全船业的自主能力。海军提供第一架P-8A POSEIDON飞机进行增量3块修改，3月27日红海更新，无人系统帮助海岸警卫队成员导航未来，海军的高级官员训练，与Red Sea Mission的物流，与Red Sea Mission，Krakaken团队，具有Auterion的Kraken团队，以提高安全船的自动驾驶功能
P-8A是国防部唯一的远程全频谱ASW，Cue-to-Kill平台，具有实质性的ASUW和网络ISR功能。增量3块2提供了对P-8A机身和航空电子系统的显着升级，其中包括新的机身架子，辐射，天线，天线，传感器和接线。修改结合了一个新的战斗系统套件，具有改进的计算机处理和更高的安全架构功能，宽带卫星通信系统，ASW信号智能能力，轨道管理系统以及其他通信和声学系统，以增强搜索，检测和定位功能。
Leidos 设计的低调船只参与美国......
P-8A是国防部唯一的远程全频谱ASW，Cue-to-Kill平台，具有实质性的ASUW和网络ISR功能。增量3块2提供了对P-8A机身和航空电子系统的显着升级，其中包括新的机身架子，辐射，天线，天线，传感器和接线。修改结合了一个新的战斗系统套件，具有改进的计算机处理和更高的安全架构功能，宽带卫星通信系统，ASW信号智能能力，轨道管理系统以及其他通信和声学系统，以增强搜索，检测和定位功能。
基于人工智能的自动定位
AI 技术正在迅速发展，并被应用于各个行业。医疗设备也不例外，供应商正在应用这些技术进行开发。对于作为主要医学成像设备之一的计算机断层扫描，通过广覆盖探测器技术，扫描时间得到了显着改善。另一方面，过去患者定位没有重大创新，操作员花费大量时间，影响了整个工作流程。另一个挑战是操作员的差异。患者定位的准确性会影响图像质量和辐射剂量，并且需要操作员的技能。为了解决这些临床挑战，GE Healthcare 使用 AI 技术和 3D 摄像头开发并商业化了自动定位功能。本报告旨在描述自动定位技术。
AIoT 赋能智能物流 - 研华
模式，研华持续追求技术与应用开发创新。研华智能物流管理业务拥有成熟广泛的产品线，有效满足工业移动工作者对移动便携式工业可穿戴和平板电脑计算系统等多样化的需求。研华还开发了传感器和手持设备，以满足垂直行业对环境管理的需求。以食品工厂和仓库传感器为例，除了标准的温度和湿度检测功能外，它们还必须能够识别二氧化硫水平。而对于港口、机场和仓库的智能资产管理解决方案，超宽带 (UWB) 定位功能至关重要，因为港口、机场和仓库的空间广阔，精确定位货物资产的复杂性。
体现了对驾驶场景的理解
摘要。体现的场景理解是自主代理人感知，解释和应对开放驾驶场景的基石。这种理解通常建立在视觉模型（VLM）上。尽管如此，现有的VLM仅限于2D领域，没有空间意识和长匹马外推过程。我们重新审视了自主驾驶和适当的专栏的关键方面。特此，我们介绍了体现语言模型（ELM），这是一个针对代理商量身定制的综合框架，该框架对具有较大空间和暂时的跨度的驾驶场景的理解。ELM结合了空间感知的预训练，以赋予代理具有强大的空间定位功能。此外，该模型还采用时间感知的令牌选择来准确询问时间提示。我们可以在重新重新的多面基准上实现Elm，并且在各个方面都超过了先前的最新方法。所有代码，数据和模型均可在https://github.com/opendrivelab/elm上访问。