XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System定位精度
文章 使用低精度异构声纳浮标传感器的纯角度测量来定位水下目标
摘要：本文考虑了水下目标的定位，其中放置了许多声纳浮标来测量目标声音的方位。声纳浮标的方位精度非常低，例如 10 度。在实践中，我们可以使用多个异构声纳浮标，这样传感器噪声的方差可能与另一个传感器的方差不同。此外，一个传感器的最大感应范围可能与另一个传感器的最大感应范围不同。如果传感器检测到目标的方位，则真实目标必须存在于传感器的感应范围内。为了基于低精度的方位测量来估计目标位置，本文介绍了一种基于多个虚拟测量集 (VMS) 的新型目标定位方法。这里，每个 VMS 都是考虑到每个声纳传感器的方位测量噪声而得出的。据我们所知，本文在考虑传感器的最大感应范围的情况下，基于低精度的异构声纳浮标传感器对目标的 2D 位置进行定位方面是新颖的。通过使用计算机模拟将所提出的定位方法与其他最先进的定位方法进行比较，验证了所提出的定位方法的优越性（同时考虑时间效率和定位精度）。
具有基于双峰电阻感官输入的人工串扰的仿生触觉特征的感官皮肤
生物生物体中的触感是一种依赖各种专业受体的教师。这项研究中介绍的双峰传感皮肤，结合了将皮肤归因于机械和热感受器功能的软电阻复合材料。模仿不同自然受体在皮肤层的不同深度中的位置，可以实现软电阻式组合的多层布置。然而，信号响应的大小和刺激的定位能力随双峰皮肤的较轻压力而变化。因此，采用了一种基于学习的方法，可以帮助您对4500探针的刺激进行预测。类似于人脑中的认知功能，两种类型的感觉信息之间的感觉信息的串扰使学习体系结构可以更准确地预测刺激的定位，深度和温度。使用8机械感受器和8个热感应感应元素的定位精度为0.22 mm，温度误差为8.2°C，对于较小的元素间距离实现了。将双模态感测多层皮肤与神经网络学习方法结合起来，使人造触觉界面更接近地模仿生物皮肤的感觉能力。
RFID本地化的强化学习
摘要 - 我们目前RL2是一种机器人系统，用于有效，准确的UHF RFID标签。与过去的机器人RFID定位系统（主要集中在位置精度上）相比，RL2学会了如何共同优化定位的准确性和速度。为此，它引入了基于增强学习的轨迹优化网络，该网络学习了机器人安装的读取器天线的下一个最佳轨迹。我们的算法从多个RFID标签中编码孔径长度和位置置信度（使用合成驱动 - 雷达公式）到状态观测值，并使用它们来学习最佳轨迹。我们构建了RL2的端到端原型，其天线在天花板安装的2D机器人轨道上移动。我们评估了RL2，并证明了中位3D定位精度为0.55m，它与基线策略相比，它更快地定位了多个RFID标签2.13倍。我们的结果表明，基于RL的RFID本地化有可能提高跨越制造，零售和物流领域的RFID库存流程的效率。索引术语 - 增强学习，RFID本地化，机器人技术，自主定位，RF传感
2018 年 1 月 1 日
在“罗马-伦纳亚论坛”展览（2016 年 11 月，基辅）中，几乎所有类型都得到了展示。激光切割是现代金属切割技术方法之一，它是在激光束对工件的强烈直接影响下进行的，其主要尊严是最小切割宽度（0.5 毫米起）和出色的边缘质量；与等离子和氧燃料切割相比，消除了金属的临界过热（不会变形或氧化）。Aramis Technologies (�е�IA)。它是“Aramis”（欧洲和乌克兰）联合公司集团的成员，是东欧最大的激光切割系统制造商之一。位于 Herkass 市和 Kaličków Rod (E�ia) 市，该综合体在插入 ����� A�� 中得到了展示使用来自世界领先制造商的精密运动系统和最优质的组件。激光切割复合机可以切割金属板材凭借高生产率和最高的加工质量，Sfera-Techno公司展示了来自全球钣金加工市场领先者Trump公司的设备。 “提供生产链所需的全系列设备，包括机器、源、自动化和软件。该公司提供 ������ 系列的 Tru�aser 机器。 ���� ���� 和 ����� 机器定位精度从 ���� 到 ���� 毫米� 最大切割厚度取决于系列，对于结构钢为 ������ 毫米，对于不锈钢
产品信息ZHN-S - 用于行业和研究应用中的质量控制和标准测试任务的强大纳米Indententer
优点和功能•在测试准备和测试性能期间，Inspectorx中的动画和预定义应用程序支持操作员。这减少了操作错误，并确保短期培训期。•受过训练的专业人员，而不仅仅是科学和研究员工，可以操作该工具并评估结果，从而降低了测试的总体成本。•与市场上的任何其他仪器相比，最简单，最强大的尖端变化，而无需再现：校准数据明确分配给了测量提示。•出色的动力学模块可以特别准确，快速校准测量尖端以及涂料所需的深度分辨测量值。•带有18百万像素颜色相机的光学元件允许4倍缩放，而不会损害分辨率。这涵盖了多达三个经典左轮手枪镜头的放大范围，从而消除了更换镜头的需求。•由于自动拟合功能和测量数据分析的范围选择，对图层的测量值非常容易评估。•Zwickroell根据ISO 14577：2015在Inspectorx中实施了标准符合标准的径向位移校正。•刚性轴的刚性框架设计正好在运动轴中（无倾斜矩）•光学和凹痕器之间的高定位精度，大于1µm。
卫星变化检测的体积方法...
摘要 越来越高的分辨率卫星图像引起了人们对自动检测某个区域随时间推移的非常精细的变化的兴趣，这是一种分析人口密集城市地区活动特别有用的工具。然而，由于高架结构的运动视差，尝试以这种分辨率自动检测变化非常困难。本文提出了一种全面的解决方案，使用一种称为体积外观建模 (VAM) 的新框架来检测具有显著 3D 起伏的区域的变化。这种方法可以通过维护一个基于 3D 体素的模型来管理未知和变化的世界表面的复杂性，其中表面占用和图像外观的概率分布存储在每个体素中。这些分布会在使用自适应学习程序接收新图像时不断更新。事实证明，这种表示可以在卫星图像中存在可变照明和视点以及雾霾条件的情况下产生准确的变化检测结果。体积表示还支持自动传感器模型校正，以将传入图像与通用地理参考对齐。事实证明，这种配准方法可以实现与地面采样距离（GSD）相当或更好的地理定位精度。
一款用户友好的耳机，用于基于雷达的静默语音识别
静默语音接口允许在没有声学语音信号的情况下进行语音通信。在这种应用中，使用在说话者脸上安装无线电天线的雷达感应可用作测量语音清晰度的非侵入式方式。这种方法的主要挑战之一是不同会话之间的差异性，主要是由于天线在说话者脸上的位置不同。为了减少这个影响因素的影响，我们开发了一种可穿戴耳机，它可以用柔性材料 3D 打印而成，重量仅为 69 克左右。为了进行评估，进行了一项基于雷达的单词识别实验，其中五位说话者在多个会话中录制了语音语料库，交替使用耳机和双面胶带将天线贴在脸上。通过使用双向长短期记忆网络进行分类，使用耳机和胶带分别获得了 76.50% 和 68.18% 的平均会话间单词准确率。这表明，使用耳机的天线（重新）定位精度并不比使用双面胶带的差，同时还具有其他优势。索引词：静音语音接口、可穿戴耳机、BiLSTM、雷达成像、语音相关生物信号
无GPS的精度：在复杂环境中自动无人机导航的多传感器融合
摘要 - 无人机技术的快速发展已扩大了其应用程序，包括递送服务，环境监控以及搜索和救援操作。然而，这些应用中的许多应用在受GPS污染的环境中遇到了重大挑战，例如密集的城市地区和森林森林森林茂密的地区，传统导航方法却摇摇欲坠。本文提出了一种新型的多传感器融合算法，旨在提高自主无人机的定位准确性而不依赖GPS。通过整合来自惯性测量单元（IMU），LIDAR和视觉传感器的数据，提出的方法有效地补偿了单个传感器的局限性，从而在复杂的环境中实现了可靠的导航。实验结果表明，该算法在城市地区达到1.2米的平均定位精度，在森林环境中达到1.5米，从而展示了其针对传感器噪声和环境挑战的弹性。循环封闭技术的实施进一步提高了长期导航准确性，使其适合长时间的任务。这项研究有助于自动无人机导航的知识越来越多，并为增强现实情况下无人机的操作能力带来了重大影响。未来的工作将集中于整合其他传感器，探索机器学习技术以进行自适应融合，并进行广泛的现场试验以验证系统在动态环境中的性能。
阿米塔·吉里 CV
2017 年 7 月 - 2022 年 3 月 • 印度理工学院 (IIT) 德里分校电气工程系博士学位，CGPA 为 8.85/10。 • 获得享有盛誉的总理研究奖学金 (PMRF)，该奖学金颁发给该国追求其研究的优秀博士生。 • 我的论文“基于空间和解剖谐波领域的脑源定位”围绕两个极点构建：基础研究极点和应用研究极点。 • 基础研究极点 (FRP)：我致力于开发新型低计算成本脑源定位算法，使用非侵入性 EEG 信号来定位神经系统疾病癫痫发作的位置。我利用高级信号处理知识将正向和逆数据模型转换为球面和头部谐波域，以实现低计算成本和高定位精度。 • 应用研究极点 (ARP)：FRP 增强的空间和时间信息用于揭示神经肌肉障碍和人类运动学习能力的机制，以促进和支持人机之间的通信。对于系统开发，传统的基于分类的 BCI 通过向执行器提供离散控制信号来控制外部设备。开发了新颖的深度学习模型，用于从 EEG 信号中连续解码手部运动参数，以供实际 BCI 应用使用。
基于序列到序列变压器结构
摘要：近年来，图像复制移动伪造（CMFD）的检测已成为验证数字图像的真实性的关键挑战，尤其是随着图像操纵技术的迅速发展。虽然深度卷积神经网络（DCNN）已被广泛用于CMFD任务，但它们通常受到一个显着限制的阻碍：编码过程中空间分辨率的逐步减少，这导致了关键图像细节的丢失。这些细节对于图像复制移动伪造的准确检测和定位至关重要。为了克服现有方法的局限性，本文提出了一种基于变压器的CMFD和本地化方法，作为传统DCNN技术的替代方法。所提出的方法采用变压器结构作为编码器来以序列到序列方式处理图像，用自我发项计算代替以前方法的特征相关计算。这使该模型可以捕获图像中的远程依赖性和上下文细微差别，从而保留了通常在基于DCNN的方法中丢失的更细节。此外，还利用了适当的解码器来确保图像特征的精确重建，从而提高了检测准确性和定位精度。实验结果表明，所提出的模型在USCISI等基准数据集上实现了出色的性能，用于图像复制移动伪造的检测。这些结果表明了变压器体系结构在推进图像伪造检测领域的潜力，并为未来的研究提供了有希望的方向。