XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System库克山
Jaist存储库
摘要 - 自主在现实世界环境中进行自主导航，搜索和救援操作的特殊性，无人驾驶飞机（UAVS）需要全面的地图以确保安全。但是，普遍的度量图通常缺乏对整体场景理解至关重要的语义信息。在本文中，我们提出了一个系统来构建一个概率度量图，并富含从RGB-D图像中从环境中提取的对象信息。我们的方法结合了前端的最先进的Yolov8对象检测框架和后端的2D SLAM方法 - 制图师。为了有效跟踪从前端接口提取的语义对象类别类别，我们采用了创新的bot-sort方法。引入了一种新颖的关联方法来提取对象的位置，然后用度量图将其投影。与以前的研究不同，我们的方法在具有各种空心底部对象的环境中可靠地导航。我们系统的输出是概率图，它通过合并特定于对象的属性，包括类别的差异，准确定位和对象高度来显着增强地图的表示形式。已经进行了许多实验来评估我们提出的方法。结果表明，机器人可以有效地产生包含多个对象（尤其是椅子和桌子）的增强语义图。此外，在嵌入式计算机-Jetson Xavier AGX单元中评估我们的系统，以在现实世界应用中演示用例。索引项 - 语义映射，无人机，ROS，度量图。
UWL存储库
han，s，yuan，x，Zhao，f，Manyande，Anne Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0002-8257-0722，Gao，Go，f，wang，j，j，j，Zhang，w and Zhang，w and tian，x（2024）aletiation aletiation neuropsivation neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiunty 2通过PI3K/AKT途径的小胶质细胞极化和突触可塑性。炎症研究，第73页。157-174。ISSN 1023-3830
在非贵族 -基于反转的地热系统结构的3D可视化
摘要。随着能源需求继续上升，位于萨拉克山的地热电厂在增加传递给Java-Bali地区的电力供应方面起着至关重要的作用。这项研究的目的是确定萨拉克山的3D地下结构，特别是使用重力法的储层分布作为地热能的靶标。重力数据，包括重力干扰（GD），Geoid和数字高程模型（DEM），从ICGEM网站获得了总共48740个数据。基于残留异常图的结果，萨拉克山下方的低异常具有-5.15至-1.88 mgal，这被怀疑与岩浆室相关。表现下方的高异常的值在0.92至5.01 mgal中，表明被认为是储层岩石的安第斯山玄武岩侵入性岩石。通过3D反转建模，对萨拉克山地热系统的地下结构，一个粘土盖，密度从2.47到2.5 gr/cc，深度为0至700 m，安第斯山脉玄武岩作为储层，其密度为2.74至2.91 gr/cc的密度在700至30000 m的深度上，已识别为3000 m m dowed。
TU Delft 存储库
在荷兰北部，科学技术教育始于莱顿，1600 年 1 月 9 日，毛里茨亲王宣布了一项由西蒙·斯蒂文设计的教育计划“DuytscbeMathematique”。第二天，数学家 Ludolf van Ceulen 接到任务，负责工程科学 1 学生的数学和测量教育。这所隶属于莱顿大学的工程学院基本上是一所高等专业培训机构。规定课程必须用荷兰语而不是拉丁语授课，这是学术教育的惯例，这强调了新工程教育计划的学生与传统学术计划的学生之间的差异。因此，在莱顿，毕业的工程师经常被描述为“相当普通的服务提供者，
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前言.................... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................. ... .................. ... .................................................................................................................................................................................19 状态指标..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................20 状态质量指标................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 操作员（主页）选项卡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 维护选项卡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 高级属性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 诊断选项卡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 故障选项卡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................... ... .................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................. ... . . . . . . . . . . . . . 43 图形框架概览标题显示. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 过程控制显示. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................... ... .................. ... ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 Studio 5000 View 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SLAC 神经网络库 (SNL)
带有 NN 的 SW • 我们更进一步进行了功率比较。• 表格展示了从实际 KCU105 板获得的 CNN 和 MLP 示例的功率测量值。• 观察结果：• Vivado 估算的功率与在硬件上测得的实际功率之间存在明显差异。• 具体而言，与物理硬件测量值相比，Vivado 对 Tiny CNN 网络的功率估计有 1.4645W 的差异。• 同样，Vivado 对 MLP 网络的功率估计有 1.0645W 的差异。• 对于 MLP，NW 消耗的功率更高，因为它具有更高的参数数量，需要增加内存映射和内存与逻辑单元之间更广泛的计算，从而导致功耗增加。
都灵理工学院机构库
航空工业近几十年来最重要的研究趋势之一是努力设计和生产“更多电动飞机”。在此框架内，电气技术在飞行控制系统中的应用虽然缓慢但正在逐步增加：从引入电传操纵系统开始，然后用纯机电执行器部分替换传统的液压/电液执行器。这种演变使我们能够获得更灵活的解决方案，减少安装问题并增强飞机控制能力。然而，机电执行器 (EMA) 远非成熟的技术，仍然存在一些安全问题，这些问题可以通过增加其设计复杂性并因此增加生产成本来部分限制。开发强大的预测和健康管理 (PHM) 系统可以提供一种无需复杂设备设计即可防止发生严重故障的方法。本文介绍了用于作为主要飞行控制执行器的 EMA 的综合 PHM 系统研究的第一部分；介绍并讨论了该应用的特点，同时提出了一种基于短时间飞行前/飞行后健康监测测试的新方法。电机绕组中的匝间短路被确定为最常见的电气性能下降，并提出了一种用于异常检测和预测的粒子过滤框架，该框架具有自调节非线性模型。因此，通过最先进的性能指标评估了特征、异常检测和预测算法，并讨论了它们的结果。
