XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System引导系统
行程规划系统回顾。
目录 页码 摘要 1.引言 1 2.信息提供系统的现状 2 2.1引言 2 2.2公共交通中的信息提供 2 2.2.1静态信息系统 2 2.2.2实时信息系统 3 2.2.3法国的可视图文 3 2.2.4其他国家的可视图文 4 2.2.5未来趋势 4 2.3私人交通的信息提供 5 2.3.1驾驶员路线引导系统5 2.3.2 无线电数据系统 (RDS) 6 2.3.3 其他系统 6 2.4 综合信息提供系统 7 2.5 EC DRIVE 7 2.6 其他信息系统 8 3. 出行计划系统 8 3.1 对出行计划系统的需求 9 3.2 出行计划系统的潜在影响 10 3.2.1 对旅行者的益处 10 3.2.2 对运营商的益处 11 3.2.3 对交通管理部门的益处 11 3.2.4 出行计划系统的可能缺点 11 3.3 出行计划系统的可行性 12 3.3.1 信息的可用性和供应 12 3.3.2 技术 13 3.4 出行计划系统的功能 13 3.5 信息传播方式 13 3.6 出行计划系统结构 14 4. 结论 14 5. 参考文献16
学位项目 CRISPR-Cas9 与 Prime Editing
摘要 目前有数千种遗传疾病无法通过现有的药物治疗治愈。研究人员正在努力寻找解决方案。两种新的强效基因编辑工具已被开发出来，据信能够治愈和治疗许多目前已知的遗传疾病。这是与 CRISPR 相关蛋白、CRISPR/Cas9 和主要编辑聚集在一起的规律间隔的短回文重复序列。从原核生物的适应性免疫系统发展而来的技术。 CRISPR/Cas9 和 prime editing 都是以 DNA 为目标的 RNA 引导系统，而且它们也是可编程的。本次文献检索的目的是：1）比较 CRISPR/Cas9 和主要编辑技术，2）调查目前正在进行哪些临床试验，其中任一技术用于治疗疾病。 3) 调查哪些疾病被认为可以通过任何一种技术治愈和/或治疗；4) 调查研究人员如何看待这些技术的伦理方面。在工作过程中检索了信息，主要来自 PubMed、Google 和 clinicaltrials.gov。目前有 16 项正在进行的研究使用 CRISPR/Cas9 作为治疗方法。目前还没有正在进行的主要编辑研究。研究人员希望利用这些方法治疗的疾病有很多，但他们在癌症、血液病和眼科疾病药物的研发方面取得的进展最为显著。已经进行过许多道德讨论，其中最大的问题是如何监管技术，使其不被用于可能造成危害的事情。这是两项有望成为治疗遗传病新方法的技术，但目前它们的发展才刚刚起步，在应用于临床之前还需要进行更多的研究和方法的完善。
F-35 第三代 HMDS - 柯林斯航空航天
解决方案，实现技术飞跃。虽然我们的行业尊重传统，但它重视创新。我们知道我们的增长取决于满足客户的需求和愿望——无论是现在还是将来。本期 Horizons 杂志包含几个故事来说明这一点。在封面故事中，您将阅读来自多个技术领域的 140 多名员工如何接受挑战，为 F-35 Lightning II 喷气式战斗机（美国最先进的战术飞机）设计和开发第三代头盔显示系统 (HMDS)。这款未来主义的头盔系统将是第一个提供全天候飞行和任务能力的系统。您将了解有关该计划的杰出技术成就的更多信息。例如，您会发现为什么我们的集成数字夜视解决方案对我们来说是一个真正的差异化因素。有关我们如何在技术上实现飞跃以满足客户需求的更多示例，请参阅文章“正在打造的传奇”。来自美国和巴西的员工共同努力，为巴西航空工业公司中轻型 Legacy 450 和中型 500 公务机提供最先进的驾驶舱。最终成果是 Pro Line Fusion® 驾驶舱，采用我们的 HGS-3500 紧凑型平视引导系统 (HGS™)，能够呈现合成和新型多光谱增强视觉系统 (EVS) 图像。这种新型态势感知技术以前从未在中轻型和中型公务机领域使用过。我在领导商业系统时积极参与传奇计划，在领导政府系统时积极参与 F-35 HMDS 计划，因此这两个故事都让我回想起当团队齐心协力并专注于成功的解决方案时可以取得的成就。当人们齐心协力时，才能产生最好的想法和成果。我非常相信团队合作的力量，因为我知道它将帮助我们保持创新的前沿，我为所有齐心协力使罗克韦尔柯林斯取得成功的员工感到自豪。
APS：以 3D 人体姿势作为姿势指导的基准
随着姿势感知技术的出现，人体姿势有可能取代和增强现有的输入方式，如触觉和语音。这种范式转变得益于传感技术的进步，这使得跟踪用户的身体运动变得更容易、更便宜。例如，可以使用一系列 RGB 图像 [4]、深度图像 [20]（例如，Microsoft Kinect）和 IMU 数据 [13, 26] 来感知身体姿势。在人机交互（HCI）文献中，基于身体的交互的常见用例是运动引导：全身运动训练 [2, 12, 25]；学习体育活动，如舞蹈 [6]、武术 [7] 和体育 [22]；手势指导 [21] 和学习 [8]；与公共展示的互动 [1, 27]；空间引导[10，11]和物理治疗[23]。由于提出的系统和方法众多，涉及的身体部位、使用的方式、技术设置和评估指标各不相同，因此很难在各种方法之间得出结论。例如，虽然Anderson等人[2]提出的YouMove和Tang等人[23]提出的Physio@Home都采用增强现实来引导运动，但它们使用不同的可视化进行增强反馈，从不同视角捕捉用户并训练/引导不同的身体部位（YouMove中的全身运动和Physio@Home中的肩部运动）。虽然人机交互中的动作和姿势引导系统经常用于体育和体育活动，但交互技术可直接应用于辅助环境，例如用于培训工人完成制造任务[5]。由于所使用的姿势不同，目前无法在不同方法和交互技术之间得出结论。在本文中，我们引入了 APS（APS 姿势集），这是一个 3D 人体姿势数据集。APS 旨在作为姿势训练和系统评估的基线。HCI 社区已经建立了预定义的标准评估基准的好处。例如，MacKenzie 和 Soukoreff [17] 为
F-35 第三代 HMDS - 柯林斯航空航天
解决方案，实现技术飞跃。虽然我们的行业尊重传统，但它重视创新。我们知道我们的增长取决于满足客户的需求和愿望——无论是现在还是将来。本期 Horizons 杂志包含几个故事来说明这一点。在封面故事中，您将阅读来自多个技术领域的 140 多名员工如何接受挑战，为 F-35 Lightning II 喷气式战斗机（美国最先进的战术飞机）设计和开发第三代头盔显示系统 (HMDS)。这款未来主义的头盔系统将是第一个提供全天候飞行和任务能力的系统。您将了解有关该计划的杰出技术成就的更多信息。例如，您会发现为什么我们的集成数字夜视解决方案对我们来说是一个真正的差异化因素。有关我们如何在技术上实现飞跃以满足客户需求的更多示例，请参阅文章“正在打造的传奇”。来自美国和巴西的员工共同努力，为巴西航空工业公司中轻型 Legacy 450 和中型 500 公务机提供最先进的驾驶舱。最终成果是 Pro Line Fusion® 驾驶舱，采用我们的 HGS-3500 紧凑型平视引导系统 (HGS™)，能够呈现合成和新型多光谱增强视觉系统 (EVS) 图像。这种新型态势感知技术以前从未在中轻型和中型公务机领域使用过。我在领导商业系统时积极参与传奇计划，在领导政府系统时积极参与 F-35 HMDS 计划，因此这两个故事都让我回想起当团队齐心协力并专注于成功的解决方案时可以取得的成就。当人们齐心协力时，才能产生最好的想法和成果。我非常相信团队合作的力量，因为我知道它将帮助我们保持创新的前沿，我为所有齐心协力使罗克韦尔柯林斯取得成功的员工感到自豪。
自动驾驶汽车感知能力的进步：从数据集收集到场景解释
自动驾驶汽车（AV）应为我们的最终地面运输形式。无疑，要实现完全自主驾驶还有很长的路要走。然而，我们对AV的探索的历史也很长，可以追溯到1920年代的第一个繁荣时期[1]。从技术上讲，早期的尝试不是自动驾驶，而是在某种程度上是遥控的，这只是将驾驶员移开车辆。当时，此任务需要集成同样智能的车辆和道路[2]。标志性的开创性实验之一发生在1950年代；通用汽车将电路嵌入公共高速公路的一部分，以展示自我引导系统[3]；尽管自动驾驶系统不在汽车内部，但它实现了AV的基本图像。通用电动机的实验反映了当时的研究浓度，AVS使用道路干扰车辆的行为以实现自动驾驶并消除驾驶员错误[4]。20世纪下半叶，综合电路的兴起将AV研究的范围从建造所谓的道路转变为开发智能车辆，因为计算机和传感器足够小，可以在普通的生产车中使用。计算机视觉和机器学习的出现标志着AV的快速进步，这被视为独立的运输能够感知环境并浏览多种传感器读数。对AV的期望正在解决与普通车辆相关的问题问题，包括污染，拥塞和交通总额[5]。随着AV的自动化和智力的发展，研究人员提出了超过技术观点的关注[6]。在所有道德和道德问题中，AV的安全引起了最大的关注[7]。安全的承诺要求AV技术已提高并与所有功能视角集成在一起，这些视角被归类为工作中的四个障碍[8]：感知，计划和决策，措施，动力和车辆控制以及系统监督。本文的重点是AV的感知能力。尽管AV的历史已经准备好了几十年，但AV感知的视野模棱两可，并且随着新兴技术的发展而发展。在一开始，感知通过分析AV和其他物体的距离来驱散周围环境的地图扮演辅助作用[9]。例如，同时定位和映射（SLAM）算法模糊了感知和映射之间的边界。但是，由于计算机视觉技术的快速发展，AVS的感知定义正在发展。快速而精确的对象检测和分类功能导致了整合感知和计划/决策阶段的建议。工作[10]是一种著名的早期尝试，它采用了整合思想，名为“直接感知”范式。与我所介绍的感知[11]和行为反射感知[12]相比，在本文中提到的直接掌握将更多的计算资源分配给环境感知，并旨在通过很少的经典映射和本地化阶段实现自主驾驶。工作的本质[10]是基于卷积神经网络（CNN）模型，该模型将图像映射到几个关键的预测指标，例如车辆对道路的方向以及与其他与道路相关的物体的距离。显然，由于神经网络在早期的局限性上，该建议是解析整个场景（介导的感知）和将图像直接映射到驾驶动作（行为反射感知）之间的贸易。因此，全局映射和本地化仍然存在于其过程中。尽管如此，直接受访方法激发了研究人员在AV感知领域中利用深度学习技术的潜力的兴趣[13]。