XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System库尔诺
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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。
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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
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量子法诺不等式
我们先从经典信息论中的法诺不等式说起。一个马尔可夫链 X → Y → ˆ X，其中一个随机变量 X，以及从观测 Y 中得到的估计 ˆ X。最简单的理解是，这个马尔可夫链就是一个通信信道，其中 Y 等于噪声加上 X，ˆ X 是基于 Y 做出的估计。因此，最好的情况是 H(X|ˆ X)=0，这意味着我们的估计完全恢复了原始的 X 而没有错误，但是在大多数其他情况下这基本上是不可能的，因此我们感兴趣的是通过信道丢失了多少信息，换句话说，H(X|ˆ X)，给出了估计 ˆ X 时 X 还有多少不确定性。因为它不是理想的，所以出错是不可避免的，我们定义 P e=P(ˆ X ̸= X) 和一个新的随机变量 Z [2]。