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World File Search System射击
不同射击者的电动汽车
摘要：对于越来越多的人使用个人流动设备的人，满足其独特需求的设备的开发对于他们的生活质量至关重要。传统上，那些流动性障碍的人使用轮椅参加活动。传统轮椅的两个问题是他们在用户上肢上施加的压力以及无法积极参与上肢的压力。该项目的目标是为不同的人提供简单的运输方式和换倒手段。目前，在市场上很容易获得下肢残疾人的手动驱动车辆，但下肢残疾人开发了很少的车辆。该项目的目的是为下肢残疾人开发一种车辆，并为车辆使用者提供提高的移动性水平，促进旅行自由和对社区的贡献。设计中最重要的部分是纳入转向机制，该机制将由双手完全操作而无需任何不适，并使身体受到挑战的人更加舒适。为此设计选择了电池供电的发动机，并考虑了重量。关键字：电动汽车，BLDC电动机，CHASIS，BALL BEANEN，控制器，RFID
摩尔堡武器在北部射击场开火
熟练只有通过实践才能获得，在战场上尤其如此。这就是我们的士兵训练的原因；他们必须准备好在战场上保护自己的同时对国家的敌人造成伤害。我们确实通过使用模拟来最大限度地减少噪音和成本，但我们不希望我们的士兵在战场上面对敌人时第一次体验射击 M1 艾布拉姆斯坦克的主炮。相反，我们确保他们在摩尔堡的训练区接受真实的训练和经验，以确保他们的成功。
diter ++：多户户外环境中多机射击导航的各种地形和多模式数据集
摘要 - 多个现场机器人的协作对于大规模环境的导航和映射是必需的。在穿越时，考虑到每个机器人性质的遍历性估算对于确保机器人的安全并确保其性能至关重要。即使在结构化的环境中，不考虑地形信息的行驶也可能导致平台严重损坏，例如由于陡峭的斜坡或由于突然的高度变化而导致的下降。为了应对这一挑战，我们提出了Diter ++，多机器人，多主题和多模式数据集，包括地面信息。使用向前的RGB摄像头和面向接地的RGB-D相机，热相机，两种类型的激光镜头，IMU，GPS和机器人运动传感器获得数据集。数据集和补充材料可在https：//sites.google.com/view/diter-plusplus/上找到。
lvi融合：强大的激光射击惯性大满贯方案
摘要：随着在自动驾驶领域的同时定位和映射技术的发展，当前的同时定位和映射方案不再是单个传感器，并且正在朝着多传感器融合的方向发展，以增强ro骨和准确性和准确性。在这项研究中，提出了一种基于相机，LIDAR和IMU的多传感器融合的定位和映射方案，称为LVI融合。不同的传感器具有不同的数据采集频率。为了解决异质传感器数据紧密耦合中时间不一致的问题，时间对齐模块用于对齐激光雷达，相机和IMU之间的时间戳。图像分割算法用于分割图像的动态目标并提取静态关键点。同时，进行了基于静态关键点的光流跟踪，并提出了强大的特征点深度恢复模型，以实现对特征点深度的强大估计。最后，LIDAR约束因子，IMU前综合约束因子和视觉约束因子共同构造使用基于滑动窗口的优化模块处理的误差方程。实验结果表明，所提出的算法具有竞争力和鲁棒性。
摩尔堡武器在北部靶场射击
熟练只有通过实践才能获得，在战场上尤其如此。这就是我们的士兵训练的原因；他们必须准备好在战场上保护自己，同时对国家的敌人造成伤害。我们确实通过使用模拟来最大限度地减少噪音和成本，但我们不希望我们的士兵在战场上面对敌人时第一次体验 M1 艾布拉姆斯坦克的主炮射击。相反，我们确保他们在摩尔堡的训练区接受真实的训练和经验，以确保他们的成功。
特种猎人射击必须携带下列装备...
所有上述装备均属于标准防御套装。如果有任何缺失，请联系您自己的管理员，他们可以协助您进行采购。其所属部门未提供的设备或数量将在记录过程中被移除。括号内的数字是录音中使用的总数。以下装备可以与民用物品交换
4 月 5 日至 11 日举行的国际狙击手比赛将考验参赛队伍应对远程射击等一系列严格挑战的能力
国际狙击手竞赛于 4 月 5 日至 11 日举行，考验参赛队伍在一系列严格项目中的应对能力，包括远程射击、观察技巧、隐秘移动以及侦察和报告能力。参赛选手必须成功通过 11X 步兵、19D 骑兵侦察兵或 18X 特种部队军事职业专业的狙击手课程才能参赛。狙击手通过支援更大规模的军事力量来提高杀伤力。通过侦察敌方位置并将关键信息传递给更大规模部队的其他组成部分，狙击手可以指挥迫击炮射击、炮击和步兵交战，从而消灭敌军。竞赛采用了狙击手在战场上可能遇到的逼真场景，让观众可以一睹狙击队成功背后的所有因素。
摩尔堡武器在北部靶场射击
熟练只有通过实践才能获得，在战场上尤其如此。这就是我们的士兵训练的原因；他们必须准备好在战场上保护自己的同时对国家的敌人造成伤害。我们确实通过使用模拟来最大限度地减少噪音和成本，但我们不希望我们的士兵在战场上面对敌人时第一次体验射击 M1 艾布拉姆斯坦克的主炮。相反，我们确保他们在摩尔堡的训练区接受真实的训练和经验，以确保他们的成功。
带视觉描述正则化零射击的空中对象检测
现有的对象检测模型主要在大型标记的数据集上进行培训。但是，新型航空对象类的注释数据很昂贵，因为它耗时，可能需要专家知识。因此，希望研究航空效率上的标签有效对象检测方法。在这项工作中，我们提出了一种零拍方法，用于空中对象检测名为“视觉描述正则化”或“下降”。具体而言，我们确定了空中物体的弱语义 - 视觉相关性，并旨在通过先前描述其视觉外观来解决Challenge。否则将描述直接编码为具有差距概率的类嵌入空间，我们建议在描述中传达的先前的阶层间视觉模拟，以将描述传达到嵌入学习中。通过新签名的相似性感知的三重损失完成输注过程，该损失在表示空间上结合了结构的正则化。我们使用三个具有挑战性的空中对象进行数据集进行了广泛的实验，包括Dior，Xview和Dota。恢复表明，下降的表现明显优于具有复杂投影的最先进的ZSD方法，例如，discreg胜过discreg优于未看到类别的dior上的ZSD方法最佳报道的ZSD方法，而HM在HM中是8.1。我们通过将下降集成到生成ZSD方法以及改变检测体系结构中进一步显示了降落的概括性。代码将在https://github.com/zq-zang/descreg上进行重新租赁。
摩尔堡武器在北部靶场射击
熟练只有通过实践才能获得，在战场上尤其如此。这就是我们的士兵训练的原因；他们必须准备好在战场上保护自己，同时对国家的敌人造成伤害。我们确实通过使用模拟来最大限度地减少噪音和成本，但我们不希望我们的士兵在战场上面对敌人时第一次体验 M1 艾布拉姆斯坦克的主炮射击。相反，我们确保他们在摩尔堡的训练区接受真实的训练和经验，以确保他们的成功。