XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System定位技术
使用...
摘要。在此项目中，通过考虑硬件和软件体系结构以及电子通信协议，同时提出了采用机器人操作系统的同时本地化和映射机器人的设计和实现。机器人的目的是创建一个未探索的未知室内环境的二维图，以自主浏览并定位对象。问题非常具有挑战性，尤其是当全球定位系统停止在室内地区工作时。为了解决该问题，使用了室内映射和定位技术。它结合了全球定位系统的功能和精确的映射。此技术提供了实时映射和位置信息跟踪的能力。它们是实现它的几种方法，其中包括一些传统方法磁性定位，无线电波和射频标记。我们提出的机器人模型使用同时定位和映射技术来有效地图和本地化。系统组成了理想的机器人车，可以帮助减少映射任何环境并定位对象所需的时间，这是通过算法后的地标提取，路径计划和路径来完成的。通过使用此技术获得的地图将授予处理地图数据的路径规划，并给出最佳的最短路径距离，在该路径计划中，机器人可以自动导航并定位对象。
研究声明
机器学习（ML）正在从研究发展到现实世界的过程中改变了社会。可能会带来巨大的收益，但是在这种用途的公平性上也存在重大关注：不同的绩效，不公平的工作否认，刻板印象的搜索结果等等。到目前为止，我们倾向于在平等方面考虑公平性，这在数学上很方便地制定（例如，作为整个组的平等精度率）。但是，我相信我们现在需要更靠近公平，并认识到不同的人在不平等的情况下需要不同的需求。公平性作为公平性说明社会背景和历史不公正，因此在机器学习模型中量化和运作更加困难。，我们这样做至关重要，在我的工作中，我利用我的技术专长来以在现实世界中更好地实现这些规范性问题来互动这些规范性问题。我这样做是：（1）通过询问规范假设背后的道德问题来重新定位技术ML研究； （2）在计算机科学之外的学科中基础技术工作，例如心理学，具有悠久的研究不平等和伤害的历史； （3）面对研究中出现的实际问题。我因此使用我的技术专长与计算机科学家，社会科学家和现实世界从业者的工作互动，以开发现实且有影响力的ML公平干预措施。
使用多个 k 跳集群实现 WSN 中的源位置隐私
摘要 — 近年来，源位置隐私已成为无线传感器网络中的重大挑战。源位置隐私是隐藏实际源的物理位置，使对手更难追溯到源位置的路径。对手可以使用射频定位技术，以便他们可以逐跳追踪从接收器到源的反向路径并识别源。已经建立了许多与隐私相关的技术，例如幻影路由、基于云的路由、基于树的转移路由等，但在源位置隐私方面仍然存在一些问题。因此，为了保护源位置隐私并保持能源效率，可以使用基于多 k 跳集群的路由策略 (MHCR)。在该方案中，整个网络中形成了各种干扰簇。集群中的每个传感器都充当伪源。因此，对手会感到困惑，无法追踪到源的反向路径。簇头还用于过滤由伪源形成的虚拟流量，以免网络热点的能耗增加。 MHCR 可在不缩短网络寿命的情况下提高能源效率，并保护无线传感器网络中的源位置隐私。关键词-无线传感器网络、基于多 k 跳簇的路由、簇头、网络寿命、能源效率。
基于多频率的 RFID 标签范围估计
摘要 — 射频识别 (RFID) 是一种快速发展的无线通信技术，用于电子识别、定位和跟踪产品、资产和人员。RFID 已成为构建实时定位系统 (RTLS) 的主要手段之一，该系统使用简单、廉价的标签（附在或嵌入物体中）和读取器（接收来自这些标签的无线信号以确定其位置）实时跟踪和识别物体的位置。大多数 RFID 标签定位技术严重依赖于对读取器和标签之间距离的精确估计。传统上，距离信息是从接收信号强度指示 (RSSI) 获得的。这种方法不准确，特别是在复杂的传播环境中。到达相位差 (PDOA) 的最新发展允许相干信号处理以提高距离估计性能。利用多个频率可以进一步提高范围估计性能。在本文中，我们重点研究基于多频的技术，以实现无源或半无源 RFID 标签范围估计的几个重要优势。使用精心设计的多个频率可以实现有效的相位上卷和消除 PDOA 方法中可能遇到的范围模糊问题。在复杂的传播环境中，当信号在某些频率上高度衰落时，基于多频的技术可提供频率分集以实现稳健的范围估计。这些优势不仅可以提高各种应用中 RFID 标签的范围估计精度，还可以在具有挑战性的场景中实现稳健的范围估计。
2024-2025 CWU 高中学院课程描述和先决条件科学学院 ANTH 107：人性：过去和现在 (5)。
2024-2025 CWU 高中课程描述和先决条件科学学院 ANTH 107：人类：过去和现在 (5)。使用考古学、生物学、文化和语言人类学方法和观点探索从最早的人类祖先到今天世界各地的人类。BIOL 101：生物学基础 (5)。介绍应用于人类、社会和环境的分子、细胞、有机体、群落和生态系统层面的科学研究和生物学基本原理。BIOL 201：人体生理学 (5)。介绍人体细胞、器官和器官系统与健康和福祉、当前发展和社会的关系。ENST 201：地球作为生态系统 (5)。介绍我们的星球是一个有限的环境，具有某些对生命至关重要的特性，并将探索地球的物理、化学、地质和生物过程的动态性质及其相互关联的“系统”。ENST 202：环境与社会（5）。环境问题的物理和文化维度，特别强调生态系统、基本资源、人口动态和文化之间的相互作用。GEOG 101：世界区域地理（5）。介绍世界主要地区的动态景观，研究社会经济、政治、人口、文化和环境模式、过程和问题。GEOG 107：我们的动态地球（5）。复杂的天气、气候、水、地貌、土壤和植被构成了地球在空间和时间上的物理环境。结合地图解释和科学分析来了解各种景观以及人类对这些景观的影响。GEOG 111：地图的力量（4）。探究地图和定位技术（包括在线地图、GPS、地理信息系统 (GIS)、Google Earth 和虚拟现实）的解决问题潜力和社会影响。讨论批判性地图阅读、隐私和社会正义制图。
基于UWB室内定位系统中的基于XGBoost的多类NLOS通道
超宽带（UWB）基于位置的服务中的视力（NLOS）识别技术准确的非线识别技术对于无人机通信和自动导航等应用至关重要。然而，使用二进制分类（LOS/NLOS）的当前方法过多地简化了现实世界中的复杂性，具有有限的概括和对变化室内环境的适应性，从而降低了定位的准确性。本研究提出了一个极端的梯度提升（XGBOOST）模型，以识别多级NLOS条件。我们使用网格搜索和遗传算法优化模型。最初，网格搜索方法用于确定整数超参数的最有利值。为了实现优化的模型配置，遗传算法用于微调浮点高参数。模型评估利用了使用Qorvo DW1000 UWB设备获得的广泛的现实测量数据集，涵盖了各种室内场景。实验结果表明，我们提出的XGBoost在开源数据集中达到了99.47％的最高总体准确度，精度为99％，召回99％，F-SCORE为99％。此外，基于本地数据集，该模型的性能最高，精度为96％，精度为96％，召回97％，F评分为97％。与文献中当前的机器学习方法相反，该建议模型提高了分类精度，并有效地解决了NLOS/LOS识别作为多类传播通道。这种方法提供了一种强大的解决方案，具有在各种数据集类型和环境中的概括和适应性，以提供更可靠，准确的室内定位技术。
GNSS 软件定义接收器元数据标准
凯文·丹尼希 美国宇航局的搜救技术曾在地球上拯救了数千人的生命，在未来的月球和火星任务中，这些技术将得到增强，以确保宇航员安全返回。 美国宇航局的搜救 (SAR) 办公室正在开发系统并整合 GNSS，以支持阿尔忒弥斯月球任务。 登月、着陆和返回需要始终具备搜救能力。美国宇航局搜救办公室国家事务任务经理 Cody Kelly 在 1 月份的 ION 国际技术会议上表示，由于距离和不确定性，这意味着必须结合使用 GNSS 和其他地理定位技术，才能在极具挑战性的环境中寻找和营救宇航员。 “在[国际]空间站，你乘坐火箭回家的时间不超过 90 分钟。然而，月球离这里有三天时间，”他说。“通过任何通讯方式，火星离你有 21 分钟的路程，因此，地球上的任务控制中心能够在整个任务期间找到你变得尤为重要。”凯利负责所有载人航天搜救行动，并支持 SpaceX、波音和 Artemis/Orion 任务，他已经提供了专门的搜索和救援数据，用于在低地球轨道 (LEO) 着陆后定位载人航天舱和宇航员。凯利说，当宇航员开始在月球上行动时，由于地形崎岖，搜索和救援将极其困难。“在第一次阿波罗登月期间，宇航员并没有在相对平缓的倾斜地形上远离着陆器。然而，新兴技术计划将采用类似温尼贝戈的探测车，它将穿越着陆区以外的广阔区域，包括月球南极的广阔区域，”他说。
基于ROS2的AMR系统用于在未知室内环境中映射和导航
自主系统和自动化技术的快速发展继续彻底改变工业流程，与行业4.0的目标保持一致。本文提出了一个增强的自主移动机器人（AMR）系统，该系统旨在用于高级室内导航和勘探，这是基于CIM4.0 FixIT项目建立的基础工作的基础。这项研究的主要目的是利用ROS2的最新功能（机器人操作系统2）开发和实施强大的SLAM（同时本地化和映射）算法。这项研究的重点是使用ROS2框架中NAV2库的不同SLAM方法的全面比较。此分析涵盖了NAV2中可用的各种算法，包括基于网格的和拓扑映射方法，以及不同的定位技术，例如AMCL（自适应蒙特卡洛本地化）和EKF（扩展的Kalman滤波器）。比较根据映射准确性，计算效率和对动态环境的适应性评估这些方法。基于此分析，开发了先进的SLAM方法，从而整合了比较方法中最有效的元素。此自定义解决方案利用NAV2的模块化体系结构和ROS2改进的分布式计算功能，从而可以有效地进行路径计划和映射优化。使用ROS2实现整个系统，利用其增强的工具进行仿真，可视化和现实部署。严格的测试是在各种模拟环境中使用RVIZ和GAZEBO的更新版本进行的，这些版本现在与中间件更加紧密地集成在一起。这些模拟证明了机器人在主动探索，避免障碍和有效映射方面的提高功能，展示了这种方法的好处。最后，在CIM 4.0的经过精心控制的实验室环境中，进行了实际实验以评估创建的AMR系统的鲁棒性和性能。结果表明，AMR可以独立于各种情况，包括未知区域和动态障碍。
喀拉拉邦洪水案例
摘要 - 2018 年 8 月袭击喀拉拉邦的洪水已造成 370 多人死亡，80 多万人流离失所，估计基础设施损失达 30 亿美元。为了应对这场史无前例的悲剧，许多聪明才智和协作的例子应运而生，个人的慷慨解囊得以扩大。人们还目睹了喀拉拉邦在本世纪最严重的洪水中如何采用新的救援和康复模式。喀拉拉邦洪水展示了信息技术 (IT) 和社交媒体在开发自我发展的数据众包平台方面的作用，该平台极大地帮助了救援和康复。众包是一种通过利用大量人员或设备的服务（有偿或无偿）来获取信息或任务投入的方法，通常是通过互联网。喀拉拉邦是印度数字素养较高的邦之一，拥有大量智能手机用户。电信运营商努力保持网络完好无损，这对救援工作大有裨益。许多运营商在洪水期间宣布在其网络上提供免费通话和数据包，以避免对救援行动造成任何阻碍。IEEE（电气和电子工程师协会）在国营喀拉拉邦 IT 使命的支持下，开发了一个门户网站 keralarescue.in，以收集全州的帮助。随着救援行动的进展，可以协助行动的新功能被添加，并使用流行的基于云的协作平台 Slack 进行协调。具有区域影响力的热门活跃 Facebook 页面使用他们的平台发布求助请求。印度国内外都成立了大大小小的团体来收集信息，并在通过电话核实后传播这些信息，根据受困人数和年龄分配优先级，并准备带有地理标签的适当 SOS 信息，通过区级行政部门的志愿者传递给救援队。积极部署技术挽救了许多人的生命，再次证明了 GIS 和地理空间技术在灾害管理中的实用性。在世界各地，遥感、GIS 和卫星图像越来越多地被用于评估灾后情况、确定损失程度并提供人员的准确信息。在喀拉拉邦洪水事件中，这些技术也在灾害管理中发挥着至关重要的作用。一组遥感卫星和雷达卫星被用于拍摄受洪水影响最严重地区的高分辨率图像。在这些不可预见的情况下，使用微波卫星进行遥感也大有裨益。没有比定位技术和 GPS 更好的方法来了解洪水或其他自然灾害地区人员的下落。借助 Google 的定位和跟踪服务，救援人员和志愿者能够找到偏远和交通不便地区的人员。交互式地图和公民倡议有助于每个人了解损失程度、受影响最小的区域
差异私有随机凸的速度更快...
保留培训数据的隐私已成为一个重要的考虑因素，现在对于机器学习算法来说是一项艰巨的任务。要解决隐私问题，依从于密码学的差异隐私（DP）（Dwork等，2006）是一个强大的数学保存计划。它允许进行丰富的统计和机器学习分析，现在正成为私人数据分析的事实上的符号。保证差异隐私的方法已被广泛研究，最近在行业中采用（Tang等，2017； Ding等，2017）。作为机器学习和差异隐私社区中最重要的问题之一，在过去的十年中，DP模型中的经验风险最小化问题（即DP-erm）在（Chaudhuri等人，2011年）开始，已经在过去的十年中进行了很好的研究，例如（Bassily等，2014; Bassily等，2014; Wang et ant; Jin，2016年，Kifer等人，2017年，Wang等人，2018a，2019b；dp-dp-erm，其人口（或预期）版本，即私人的固定式凸优化（DP-SCO），近年来从（Bassily等，2014）开始受到很多关注。特定于（Bassily等，2019）首先提供了DP-SCO的最佳速率，具有（ϵ，δ）-DP的一般凸损耗函数，这与DP-MERM中最佳速率不同。后来（Feldman等，2020）通过提供一般性定位技术，将此问题扩展到强烈凸出和（或）非平滑案例。此外，如果损耗函数平滑，它们的方法具有线性时间复杂性。对于非平滑损失函数，（Kulkarni等，2021）最近提出了一种仅需要亚限级梯度复杂性的新方法。虽然已经有大量有关DP-SCO的研究，但问题仍然远远不够知名度。一个关键的观察结果是，所有以前的作品仅着眼于损失函数是一般凸或强凸的情况。但是，还有许多问题甚至比强凸功能强，或者落在凸功能和强烈凸功能之间。在非私人对应物中，各种研究试图通过对损失函数施加其他假设来获得更快的速度。并且已经表明，实现比一般凸损失函数速率快的速率确实可以（Yang等，2018; Koren and Levy，2015; van Erven等，2015），或者甚至可以达到与强凸的强劲速率相同的速率，即使函数也不强劲，karimi et al al an al al an al al and act al and act al and act an al al an al an al an al al an al al an al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al a al al a al al act 201 v exe et a al and lie et as act 2010 8。 Al。，2017）。以此为动机，我们的问题是，对于具有特殊类别的人口风险功能的DP-SCO问题，是否有可能比一般凸的最佳人口和（或（或）强烈凸出案例的最佳人口风险率更快？在本文中，我们通过研究一些类别的人口风险功能来提供有效的答案。尤其是，我们将主要关注种群风险功能满足Tysbakov噪声条件（TNC）1的情况，其中包括强烈凸功能，SVM，SVM，ℓ1频繁的随机性优化和线性回归为特殊情况