XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System巡逻
加拿大巡逻护卫舰多源数据融合系统集成优化
自 1991 年以来，洛克希德马丁加拿大公司 (LM Canada) 的研究与开发 (R&D) 小组一直在开发和演示 1、2、3 和 4 级数据融合、资源管理和成像技术，这些技术将为海军和空中指挥与控制 (C2) 提供观察-定位-决策-行动 (OODA) 决策能力/工具，供加拿大巡逻护卫舰 (CPF) 和加拿大 CP-140 (Aurora) 固定翼飞机使用。在过去三年中，LM Canada 与加拿大国防研究机构 Valcartier (DREV) 合作，还建立了一个通用专家系统基础设施，并已证明它适合将这些决策技术集成到实时指挥与控制系统 (CCS) 中。多源数据融合 (MSDF) 技术是这些决策技术中最成熟的，很可能最快集成到目前部署的 CCS 上。在过去的两年中，LM 加拿大研发团队已开始致力于重新构建和优化概念验证 MSDF 算法，以建立一个原型，该原型将准备好集成到现有平台（特别是 CPF）上，并可以在 2000 年底之前执行实时跟踪和识别。这种重组和优化正在分阶段进行。
Regstar：对抗巡逻游戏的高效策略合成
巡逻游戏中的基本算法问题是计算防守方的策略 𝛾，使得 Val ( 𝛾 ) 尽可能大。由于一般的历史相关策略在算法上不可行（参见第 3.1 节），最近的研究 [Kučera 和 Lamser，2016 年，Klaška 等人，2018 年] 专注于计算常规策略，其中防守方的决策取决于有关先前访问的顶点的历史的有限信息。正如 Kučera 和 Lamser [2016] 所观察到的，常规策略比无记忆策略提供更好的保护，在无记忆策略中防守方的决策仅取决于当前访问的顶点。然而，提到的算法仅适用于所有边都具有相同长度（遍历时间）的巡逻图。顶点之间更长的距离只能通过添加一系列辅助顶点和边来建模，从而快速推动
带有实时监控的自主夜巡逻机器人...
摘要 - 该论文引入了一个完全自主的安全巡逻机器人，旨在使用夜视摄像机和声音传感器来增强场所的安全性。机器人使用基于IR的线条遵循系统导航预定义的路径，并在沿路线的设定点停止。当它在下班后检测到声音时，机器人使用其360度旋转的高清摄像头沿着源路径沿源路径进行扫描。如果检测到人的脸或可疑声音，机器人会立即捕获并传输图像。这些图像通过局部网络（LAN）发送，以提醒用户，并附有声音警报。通过在没有人工干预的情况下不断巡逻大面积，机器人提供了实时监控和警报，为设施增加了一层安全性。它提供不懈的监视，确保对房屋进行全面的保护。这个智能巡逻系统有效地结合了物联网技术，声音检测和面部识别，以提供可靠的自主安全。
开发人工智能消防机器人和火灾巡逻的实验调查
摘要：如今，由于人类不负责任，不可预测的气候波动以及家庭和工业环境，火灾事件定期发生。本研究描述了使用人工智能来识别火灾事件的消防机器人，并有能力远程射击，从而最大程度地降低了消防战士的风险。消防机器人根据用户监督和基于传感器的输入的组合进行移动。软件包括集成跟踪，火焰检测，避免障碍物和灭火。可以通过连接到消防软管的伺服电机来调节喷水的方向和量。在最后阶段，使用模拟的消防试验环境来评估消防机器人的性能。在对受灾地区进行自主检查期间，消防机器人有能力实时识别火焰，通过灭火系统启动自动灭火，并在最初的阶段管理火。
通过集成映射和计算机视觉>自主巡逻和威胁检测
摘要 - 本文提出了创新的自主安全机器人的创建，旨在以效率和可靠性执行安全功能。机器人拥有映射的绘制，它用来促进指定区域的自动巡逻。其主要操作涉及使用计算机愿景来检测暴力，识别武器和危险物品并认可个人。关键事件会带有不合格的警报，然后将数据传输到中央安全服务器，然后将通过Web应用程序显示的安全人员生成全面的报告。该应用程序本身具有机器人，事件报告管理，状态更新和事件分析的遥控器。机器人表现出很大的现实应用潜力，尤其是在拥挤的环境中，它可以超越常规监视。该项目结合了工程，计算机科学和网络安全的概念，每个设计都起作用，但具有很大的潜力进行将来的改进和扩展，体现了不断发展的技术解决方案的概念。索引术语 - 自治机器人，安全系统，构造愿景，威胁检测，面部识别，机器人技术，监视技术
监控技术使用情况审查自动车牌读取器 (ALPR) 巡逻 2023
每辆配备 ALPR 系统的 SPD 车辆都安装了三个摄像头，当车牌上的字母和数字进入视野时，它们会对其进行扫描 - 这些被称为读取。最初看起来与热门列表中的项目匹配的读取被称为未经验证的匹配 - 该热门列表的车牌信息来源于华盛顿犯罪信息中心、FBI 的国家犯罪信息中心、华盛顿州许可证管理部和 SPD 调查。这是因为匹配必须由警官和/或调度员验证为真正匹配。并非所有匹配都是真正匹配，需要警官确认。在某些情况下，ALPR 系统可能会误读数字（例如，将“1”误认为“I”或将“8”误认为“B”）。在其他情况下，车牌包含与已知被盗车辆相同的数字，但来自不同的州。因此，警官必须通过比较读取的内容和潜在匹配来目视确认每个匹配，以确保数字和发行州与热门列表中的记录完全匹配。读取、命中和误读的图像会自动存储在 ALPR 数据库中，SPD 会将其保留 90 天，然后再清除。
评估隐形游戏中的玩家经验：动态后卫巡逻行为研究
在隐形游戏中，后卫巡逻行为构成了玩家遇到的主要挑战之一。大多数隐形游戏都采用了硬编码的后卫行为，但对于程序生成的环境来说，相同的AP可以是可行的。先前的研究引入了各种动态后卫巡逻行为；但是，需要进行更多的游戏测试，以定量测量其对玩家的影响。本研究论文介绍了一项用户研究，以评估游戏玩家在隐身游戏原型中对抗几种动态巡逻行为时的享受和困难方面的经历。这项研究旨在确定比赛是否可以区分不同的后卫行为并评估其对球员体验的影响。我们发现，玩家通常能够在与他们竞争时以难度和享受来区分各种动态的后卫巡逻行为。这项研究阐明了玩家感知和具有不同后卫行为的经验的细微差别，为寻求创造能力和具有挑战性的隐身游戏玩法的游戏开发人员提供了宝贵的见解。
国际法律对使用巡逻机器人努力的自主目标的要求：来源和文献审查
除了寻求信号 - 寻求巡逻机器人外，如今开发的巡逻机器人的目的（如果有的话）以巡逻机器人自主的目的为目的，也就是说，如果没有操作员的效果，则应该选择目标并开始控制。8未经证实的信息清楚地表明，有两个具有此功能的俄罗斯系统。9也有信息，至少有一种土耳其巡逻类型能够面部识别，10，以色列类型有能力识别特殊的车辆类型和某些类型的武器11。但是，这两种后一种巡逻机器人类型似乎没有启动控制的功能，而没有操作员的效果。实验操作也正在进行中，巡逻机器人飞向目标区域，在目标库中寻找目标，并在不监视操作员的情况下完全自主启动控制。12
pers-42 鼓声 (2023 年 4 月) - MyNavyHR
如果在分部军官分段巡逻期间，一艘船进入或退出延长可用期，以便满足此计划的目的，该分部军官很可能不会分段巡逻。 分部军官应在首次巡逻时获得潜艇资格。这包括分配到 SY 单位的军官。 如果分部军官第一次尝试未通过 PNEO，他们将继续留在其第一个指挥部上。未通过的分部军官将在既定计划要求内尽快返回 PNEO。 如果分部军官第二次未通过 PNEO，他们将与 PERS-42 合作，确定后续详细说明选项。 该计划将包括从 2023 年 6 月 30 日起向其首次巡逻报告的分部军官。 军官将在康涅狄格州格罗顿的首次分部军官巡逻命令中被确定为 DIVO STEP。
2025运营预算2025-2029
我们的巡逻部门对重大事件做出了回应并调查犯罪，但同样重要的是，它们在使劳伦斯成为所有人感到安全和安全的社区中起着主要作用。足够的人员配备和巡逻的存在已被确定为核心社区的愿望，通过这项预算，我们将确保在社区中有适当的巡逻。由于资源有限，虽然可能会减少对低级呼叫的服务，但我们致力于快速响应高优先级呼叫。