XiaoMi-AI文件搜索系统
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摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）对关键应用（例如搜索和救援操作）具有巨大的潜力，在搜索和救援行动中，对室内环境的准确感知至关重要。然而，本地化，3D重建和语义细分的同时融合呈现出一个明显的障碍，尤其是在配备有限的功率和计算资源的UAV背景下。本文提出了一种新的方法，可以解决无人机操作中语义信息提取和利用方面的挑战。我们的系统集成了最先进的视觉大满贯，以估计后端的全面的6多姿势和高级对象分割方法。为了提高框架的计算和存储效率，我们采用了简化的基于体素的3D地图表示 - OctOmap来构建工作系统。此外，融合算法是不合适的，可以从前端大满贯任务和相应点获得每个帧的语义信息。通过利用语义信息，我们的框架增强了无人机在室内空间中感知和导航的能力，从而解决了姿势估计准确性和降低不确定性的挑战。通过凉亭模拟，我们验证了我们提出的系统的功效，并将我们的方法成功地嵌入了用于现实世界应用的Jetson Xavier AGX单元中。索引项 - 语义映射，S3M，无人机，ROS，SLAM。
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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
格罗宁根大学 人工智能...
机器学习 (ML) 是常用术语，涵盖一系列计算机应用，例如基于 ML 的临床决策支持、基于深度学习 (DL) 的计算机视觉和自然语言处理 (NLP)。本质上，计算机使用人类创建的算法来分析数据中的模式，并通过从自己的错误中学习来提高其性能。(廉价) 功能强大的计算机的增加以及更大、更强大的数据的可用性推动了 ML 在医疗保健领域的使用。1 几十年来，数据驱动的算法作为有价值的诊断工具，已显示出有希望的结果，可协助许多各自专业的临床医生。早在 20 世纪 80 年代，数据驱动的临床预测工具就已出现，用于确定哪些因胸痛到急诊室 (ED) 的患者可以安全出院回家，哪些心肌梗死风险高的患者需要进入重症监护病房 (ICU) 2,3，从而克服了医生不一致且效率低下的入院策略。这极大地改善了急诊室的工作流程，减少了入院人数，同时改善了患者的治疗效果。30 年后，许多医院都以类似的临床预测工具为基础，并采用数据驱动的算法来改善工作流程，从急诊室的简单任务到 ICU 的复杂决策。4 在人工智能时代，这些数据驱动的算法通过机器学习得到增强，具有两个理论上的好处：(1) 为模型添加非线性相关性；(2) 最终实现自我学习以提高性能。然而，根据 Gartner 炒作周期，5 我们已经越过曲线的顶端，正在走下坡路，意识到 AI 并不能解决所有患者和医生的问题（图1）。尽管如此，许多成功的应用是众所周知的：计算机视觉 DL 模型每年在波士顿的麻省总医院筛查超过 50,000 张乳房 X 光检查，以检查乳腺癌。6 在骨科，我们位于麻省总医院的 SORG（骨骼肿瘤学研究组）处于
卡根的合作学习策略
结构的神奇之处在于，在老师可以点名并回答班上两三个学生（每个学生给出一个答案）的相同时间内，老师可以让每个学生给出几个答案。在传统的一次点名一个学生的教学方法中，让每个学生说一分钟话大约需要一个小时，因为老师提出问题，学生回答，然后老师回答答案，给予纠正或表扬。此外，由于往往是同一组学生一直在回答，许多学生很少参与，甚至根本不参与。在传统方法中，我们最终会点名最多的是那些最不需要练习的学生，而最少点名的是那些最需要练习的学生。相比之下，有了结构，因为所有的学生都在同时回答，所以只需要两分钟就可以让每个学生有一分钟的积极参与时间，而且不仅仅是成绩优异的学生在回答——每个人都在回答。参与度上升，学习乐趣和成绩分数也上升了。