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混合延长自行车：高动车轨迹计划的简单模型
摘要 - 虽然高度自动化的驾驶大部分时间都依赖于平稳的驾驶假设，但车辆进行刺激性操纵的可能性很可能是面对意外事件的高动力驾驶的可能性。在这些事件中，车辆行为的建模对于适当的计划和控制至关重要；使用的模型应呈现准确和计算上有效的属性，以确保与车辆动力学的一致性并在实时系统中使用。在本文中，我们提出了一个基于LSTM的混合动力扩展自行车模型，能够针对正常和侵略性情况提供对车辆状态的准确描述。引入的模型用于模型预测路径积分（MPPI）计划和控制框架，用于在高动力场景中执行轨迹。所提出的模型和框架证明了他们计划可行轨迹的能力，即使在处理范围内，也可以确保精确的车辆行为。
关于人脑的工作速度
关于人脑的工作速度Karimov N. Ph.D.在技术学院，托什普拉托夫（Toshpulatovd.sh）的农业与农业技术学院副教授。副教授，信息技术和数学系主管，Andijan农业与农业技术学院，Kobulov N. Ph.D. Andijan机器构建学院，Akhmedovsh.A的技术部门负责人。高级老师。“机器建筑生产的自动化”部门，Andijan机器构建研究所。annotatio n。本文涉及人类大脑的研究，人脑的系统如何工作，其性能，如何衡量表现。给出了其他对象和其他系统中测量系统和测量单位。根据对象或过程进行控制过程的分析，基于获得的信息，根据获得的信息，开发了算法和控制软件。算法和控制软件t a，t a的临时开发少于控制时间t con。这些算法是在实时系统中开发的。关键词：控制，研究，大脑，人，测量，算法，程序，时间，对象，过程
使用机器学习技术在银行业中的欺诈检测
摘要 - 在过去的几十年中，银行业经历了代际转型。现代银行在为客户提供安全且无缝的银行业务方面更大，更专业。机器学习（ML）和人工智能（AI）技术已经有助于准确识别和减轻银行基础设施内的欺诈活动。在本文中，我们利用多种ML技术来检测金融交易数据中的欺诈活动。根据我们的发现，诸如梯度增强和随机森林之类的技术比回归和决策树等遗产技术具有更好的准确性。这项研究通过为AI和ML在增强欺诈检测方面的潜力提供了宝贵的见解，从而有助于保护金融交易免受欺诈的更广泛目标。这项研究还强调了模型选择和超参数调整对于提高检测率和最小化假阳性速率的重要性。为了增强未来研究中欺诈检测框架的鲁棒性，我们将考虑合并实时系统并探索深度学习技术
实时使用深度学习
在各种条件下进行严格测试，包括不同的照明环境和各种面部表情，以确保稳健性和可靠性2。我们的方法涉及一个从数据收集和预处理开始，然后进行模型培训和优化的全面过程，并在实时系统部署和评估中达到顶点。该系统旨在处理实时视频提要的动态性质，从而立即提供情感的反馈和分类2。该项目的预期结果包括： - 情绪识别的高精度：实现可与现有状态的方法相当或超过现有状态方法的高度准确性。- 实时性能：确保系统可以实时处理和对情绪进行分类，而无需大量延迟。- 稳定性和概括性：证明系统在不同方案和各种数据集2上表现良好的能力。这项研究不仅涉及实时FER的当前局限性，而且还为未来在该领域的进步奠定了基础。该系统的成功实施有可能显着影响诸如交互式系统，监视，心理健康监测等领域。通过提高现实情感识别的能力，我们旨在为
使用Raspberry Pi
摘要 - 能够在没有人工干预的情况下运行的车辆的出现彻底改变了汽车行业，从而提供了更安全，更有效的运输系统的前景。现在有几天，事故正在增加，并且没有特定的道路安全程序。在这个项目中，我们提出了一个在Raspberry Pi平台，自动驾驶汽车，车道检测，功能上实施的自动驾驶系统。系统使用覆盆子Pi，与PI配对，相机模块可以轻松捕获图像视频以实时捕获和处理。车道检测，以检测道路上的车道标记，从而使车辆能够在车道内保持并安全行驶。拟议的系统旨在提供全面的自动驾驶解决方案，该解决方案可以在低成本硬件和轻量级深度学习模型上实施，从而使其可用于研究，教育和原型设计。该系统展示了自动驾驶汽车的潜力，旨在在其自己的现实环境中安全，智能地导航。关键字 - 自动驾驶，Raspberry Pi，车道检测，实时系统，开放式简历。
计算机工程课程.pdf
COME306 数字信号处理 3 0 0 3 5 ARB124 阿拉伯语 II 3 0 0 3 5 COME310 实时系统 3 0 0 3 5 CHN123 中文 I 3 0 0 3 5 COME311 数据安全 3 0 0 3 5 CHN124 中文 II 3 0 0 3 5 COME312 用户界面设计 3 0 0 3 5 ESP123 西班牙语 I 3 0 0 3 5 COME313 数学建模 3 0 0 3 5 ESP124 西班牙语 II 3 0 0 3 5 COME314 控制系统简介 3 0 0 3 5 FRN123 法语 I 3 0 0 3 5 COME317 智能机器人 2 0 2 3 5 FRN124 法语 II 3 0 0 3 5 COME318 计算机图形学 3 0 0 3 5 GER123 德语 I 3 0 0 3 5 COME319 移动编程 2 0 2 3 5 GER124 德语 II 3 0 0 3 5 COME324 可视化编程 2 0 2 3 5 RSN123 俄语 I 3 0 0 3 5 COME326 网络编程 2 0 2 3 5 RSN124 俄语 II 3 0 0 3 5 COME401 数据挖掘 3 0 0 3 5 COME402 人工神经网络 3 0 0 3 5 COME403 软件工程 3 0 0 3 5 COME404 模糊控制器 3 0 0 3 5 COME405 人工智能 3 0 0 3 5 COME406 并行计算 3 0 0 3 5 COME407 图像处理 3 0 0 3 5 COME408 网络安全 3 0 0 3 5 COME409 自动机理论 3 0 0 3 5 COME410 系统编程 3 0 0 3 5 COME411 系统分析与设计 3 0 0 3 5 COME412 嵌入式系统 3 0 0 3 5 COME414 优化技术 3 0 0 3 5 COME416 编译器设计 3 0 0 3 5 COME418 自然语言处理 3 0 0 3 5 COME420 生物医学和实验室仪器 3 0 0 3 5 COME422 脑机接口简介 3 0 0 3 5
使用增强的Yolo进行实时行人和物体检测
许多技术和系统，包括自动驾驶汽车，监视系统和机器人应用，都依赖能力来准确检测行人以确保其安全性。随着对实时对象检测的需求不断上升，许多研究人员致力于开发有效且值得信赖的算法以供行人识别。通过将学习复杂性意识到的级联反应与增强的级联集成，您只看一次（YOLO）算法，该论文提供了一个实时系统，用于识别项目和行人。使用Karlsruhe技术研究所和丰田技术学院（KITTI）行人数据集评估了所提出的方法的性能。优先考虑速度和准确性，增强的Yolo算法的表现优于其基线。在Kitti行人数据集上，建议的技术在现实世界中的有效性强调了其有效性。此外，复杂性感知的学习级联反应为简化的检测模型做出了贡献，而不会损害性能。当应用于需要对象和个人实时识别的方案时，提出的方法会始终提供有希望的结果。
人工智能、机器人和物联网助力 ICT 无障碍和 AT
辅助设备可以帮助患有痴呆症的老年人安排服药时间，快速与亲人联系，等等。专门设计的时钟可以帮助 ADRD 患者克服与昼夜区分相关的困惑，从而减少伴随该病症的焦虑和恐惧症状。可穿戴跟踪设备长期以来一直被痴呆症患者用来保护他们免受迷路的风险。这些设备连接到警报系统，可以帮助护理人员了解亲人的位置。这项技术在人员紧急情况下也发挥着重要作用。智能家居技术，如虚拟助手，如 Amazon Alexa 和 Google Assistant，可以设置为接收用户的命令和问题。这些命令可以包括控制照明、电源插头、供暖和制冷系统以及安全摄像头。日常技术也可用于联系和帮助人们管理他们的日常生活，从而让他们的护理人员得到喘息。正在积极探索的技术包括口头直播系统、数字电视和简单的手机界面，这些界面可以向个人提供提示，帮助他们应对日常生活活动。基于视频监控的实时系统旨在跟踪从事特定任务（例如泡茶）的人，以识别他们是否在某个特定点卡住，然后给他们口头提示。（Dishman & Carillo，2016）
深入了解英特尔资源调配技术 (RDT)
内存层次结构不同层级上对共享资源的无仲裁争用是时间干扰的主要来源。硬件制造商越来越容易接受时间干扰问题，并开始提出缓解该问题的具体解决方案。英特尔资源管理器技术 (RDT) 就是这样一种尝试。鉴于英特尔平台的广泛采用，RDT 功能对于在复杂的多核和众核机器上整合实时系统而言是一笔无价的财富。不幸的是，到目前为止，尚未对 RDT 框架引入的功能进行系统分析。此外，对于跨处理器代的 RDT 原语的实现特定行为，尚未形成清晰的理解。最终，RDT 提供实时保证的能力尚未确定。在我们的工作中，我们从实时角度对 RDT 机制进行了系统研究。我们通过实验评估了最近两代处理器中 RDT 辅助分配和监控控制的功能和可解释性。我们的评估表明，虽然缓存分配技术 (CAT) 等某些功能取得了令人鼓舞的结果，但其他原语（如内存带宽分配 (MBA)）的实现仍有很大改进空间。此外，在某些情况下，所呈现的接口范围从模糊到不完整，例如 MBA 和内存带宽监控 (MBM) 的情况。
使用通用影响阈值对美国海岸线涨潮洪水的模式和预测
美国国家海洋局 (NOS) 业务海洋产品和服务中心 (CO- OPS) 提供国家基础设施、科学和技术专业知识，以收集和分发水位和洋流的观测和预测数据，确保安全、高效和环保的海上贸易。该中心提供一套水位和潮流产品，以支持 NOS 的战略计划任务要求，并协助提供 NOAA 其他战略计划主题所需的业务海洋数据/产品。例如，CO-OPS 提供国家气象局履行其洪水和海啸预警职责所需的数据和产品。该中心管理国家水位观测网络 (NWLON)、美国主要港口的物理海洋实时系统 (PORTS ® ) 国家网络，以及国家洋流观测计划，包括利用底部安装的平台、水下浮标和水平传感器在近岸和沿海地区进行洋流调查。该中心：制定水位和洋流数据收集和处理标准；收集并记录用户需求，作为所有最终项目活动的基础；设计新的和/或改进的海洋观测系统；设计软件以提高 CO-OPS 的数据处理能力；维护和操作海洋观测系统；执行操作数据分析