XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感知技术
基于多传感信息融合的移动机器人定位与环境感知技术
本文重点介绍了位置准确性低的问题和在复杂环境中移动机器人的不良环境感知性能。它基于IMU和GP的机器人姿势信息和环境知觉信息进行了关键的技术研究，以检测机器人自己的姿势信息，以及激光雷达和3D摄像头，以感知环境信息。在“姿势信息融合层”中，粒子群处理算法用于优化BP神经网络。没有偏见的卡尔曼过滤，并实现了未经意识的卡尔曼滤波器，以实现INS-GPS松散耦合导航，从而减少了INS组件IMU的偏见和噪声。此外，当GPS信号丢失发生时，训练有素的神经网络可用于输出预测信息，以进行惯性导航系统的错误校正，提供更准确的速度，并将信息作为绝对位置约束。在环境感知融合层中，补偿的IMU预一整合性调查分别与次要水平分别与视觉探光仪和激光镜探测融合。这使机器人的实时精确定位和环境图的更精细结构。最后，使用实际收集的轨迹来验证算法，以进行multi传感器信息的两级融合。实验结果表明，该算法提高了机器人的定位准确性和环境感知性能。机器人运动轨迹和原始真实轨迹之间的最大误差为1.46 m单位，而最小误差为0.04 m单位，平均误差为0.60 m。
文章利用物联网感知技术和人工智能技术实现实时关键医疗保健应用
摘要：个性化医疗保健由于引入了健康监测技术而得到了显著改善，这些技术允许可穿戴设备非侵入性地监测生理参数，例如心脏健康、血压、睡眠模式和血糖水平等。此外，在可穿戴设备中利用基于柔性和创新的生物相容性材料的先进传感技术可以高精度和精确地测量生物信号。此外，将实时机器学习算法应用于高精度生理参数可以精确识别数据中的异常模式，从而提供健康事件预测和警告以便及时干预。然而，在主要采用的架构中，基于机器学习的健康事件预测通常是通过利用云基础设施获得的，而云基础设施的特点是响应时间延迟和隐私问题。幸运的是，最近的研究强调，基于边缘计算技术和设备上人工智能的新范式显著改善了延迟和隐私问题。将这种新范式应用于个性化医疗保健架构可以显著提高其效率和功效。因此，本文回顾了利用可穿戴设备的现有物联网医疗保健架构，随后提出了一种可扩展和模块化的系统架构，以利用新兴技术解决已发现的缺点。定义的架构包括超薄、皮肤兼容、灵活、高精度压电传感器、低成本通信技术、设备上智能、边缘智能和边缘计算技术。为了提供开发指南并定义一致的参考架构以改进可扩展的基于物联网的可穿戴关键医疗保健架构，本文根据现有架构和新兴技术趋势的推论概述了基本功能和非功能要求。所提出的系统架构可应用于许多场景，包括环境辅助生活，其中持续监测和及时发出警告可以为老年人和慢性病患者提供独立性。我们得出结论，架构层的分布和模块化、基于本地 AI 的阐述和数据打包一致性是关键医疗保健应用用例更基本的功能要求。我们还将快速响应时间、实用性、舒适性和低成本确定为定义的系统架构的基本非功能性要求。
预见宣布2024年第三季度财务业绩
heavy machinery operations: In July 2024, the Company signed a POC agreement with BuilderX, a Chinese company specializing in remote-controlled heavy machinery for hazardous environments and in September 2024, the Company entered a multi-phase collaboration agreement with BuilderX to develop and commercialize AI-powered tele-operation solutions for heavy machinery in hazardous industrial and mining environments.该协作最初将集中于将远见的3D感知技术集成到Builderx的遥控控制台中。随着时间的流逝，他们旨在合并可见光和热摄像机，以使Builderx机械的完全自主能力能够解决，以应对极端条件下的安全性和操作挑战，例如有毒气体，灰尘，灰尘和可见度不佳。
利用人工智能提高合规性
feras2000@yahoo.com 文章历史： 摘要： 收讫日期：2022 年 1 月 1 日 （人工智能）在武装冲突中的作用引发了激烈的争论，由此产生的争议掩盖了自主性和人工智能在遵守国际人道主义法方面的优势。遵守国际人道法通常取决于对情况的了解，例如有关潜在目标的行为、附近受保护的人和物体以及可能危及计划的制定或判断的情况的信息。这项研究认为，（人工智能）可以帮助开发态势感知技术，使目标选择和附带损害估计更加准确，从而减少对平民的伤害，以便可以完成熟悉的预防措施，例如花费额外的时间和咨询更高级的官员。
基于ROS的双机械臂协同感知抓取系统设计与实现
机器人手臂任务中的感知技术。通过分析机器人臂的运动学并设计双臂合作系统，将视觉点云技术结合起来，实现双臂合作握把，并通过使用ROS平台来验证合作社CON-TROL策略的有效性，从而构建双臂臂系统的实验平台。主要研究内容包括分析机器人ARM运动学的正和反向运动学模型，视觉点云识别在双臂合作任务中的应用，双臂合作控制策略的实现以及合作掌握的实验结果和分析。通过这项研究，成功设计和实现了基于ROS的双机器人臂合作感，并实现了双臂合作控制策略的有效性。
NMR 实验的数字量子模拟
核磁共振 (NMR) 实验的模拟可以成为提取分子结构信息和优化实验方案的重要工具，但在传统计算机上对于大分子（如蛋白质）和零场 NMR 等方案通常难以处理。我们展示了 NMR 光谱的第一个量子模拟，使用捕获离子量子计算机的四个量子比特计算乙腈甲基的零场光谱。我们使用压缩感知技术将量子模拟的采样成本降低了一个数量级。我们展示了 NMR 系统的固有退相干如何在相对近期的量子硬件上实现经典硬分子的零场模拟，并讨论了如何使用实验证明的量子算法在更成熟的设备上有效地模拟科学和技术相关的固态 NMR 实验。我们的工作为量子计算开辟了一个实际应用。
NMR 实验的数字量子模拟 - CDN
核磁共振 (NMR) 实验的模拟可以成为提取分子结构信息和优化实验方案的重要工具，但在传统计算机上对于大分子（如蛋白质）和零场 NMR 等方案通常难以处理。我们展示了 NMR 光谱的第一个量子模拟，使用捕获离子量子计算机的四个量子比特计算乙腈甲基的零场光谱。我们使用压缩感知技术将量子模拟的采样成本降低了一个数量级。我们展示了 NMR 系统的固有退相干如何在相对近期的量子硬件上实现经典硬分子的零场模拟，并讨论了如何使用实验证明的量子算法在更成熟的设备上有效地模拟科学和技术相关的固态 NMR 实验。我们的工作为量子计算开辟了一个实际应用。