XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感知系统
使用2D激光雷达环境的自适应学习粒子群体优化的移动机器人路径计划
摘要智能逻辑应用程序机器人的加载和卸载操作在很大程度上取决于其感知系统。但是，关于LIDAR图及其在复杂环境导航系统中的评估算法的研究很少。在拟议的工作中，使用二进制占用网格方法对LIDAR信息进行了限制，并实施了改进的自适应学习粒子群群优化（ISALPSO）算法，以进行路径预测。该方法利用2D激光雷达映射来确定后勤应用程序中移动机器人最有效的路线。在机器人操作系统（ROS）平台中使用Hector SLAM方法来实现移动机器人实时位置和地图构建，随后将其转换为二进制占用网格。为了显示所提出方法的路径导航发现，使用2D LIDAR映射点数据在MATLAB 2D虚拟环境中创建了导航模型。根据生成的路径的性能，ISALPSO算法适应其参数惯性重量，加速度系数，学习系数，突变因子和群的大小。与其他五个PSO变体相比，ISALPSO算法具有相当短的路径，快速收敛速率，并且基于使用2D Lidar环境的验证，需要更少的时间来计算运输和卸载环境之间的距离。使用与2D激光雷达连接的Quanser硬件验证了Logistic应用程序中移动机器人的路径规划的效率和效率，并使用拟议的算法在环境3中进行操作，以生产最佳路径。
超越信心：自主系统感知的双阈值共形预测中的自适应弃权
摘要 - 安全至关重要的感知系统都需要可靠的不确定性量化和原则上的弃权机械，以在不同的操作条件下保持安全性。我们提出了一个新颖的双阈值共形框架，该框架可提供统计保证的不确定性估计，同时在高风险场景中实现选择性预测。我们的ap-proch唯一结合了共形阈值，以确保有效的预测集和通过ROC分析优化的弃用阈值，从而提供无分布的覆盖范围保证（≥1-α），同时识别不可靠的预测。通过对CIFAR-100，ImagEnet1k和ModelNet40数据集进行全面评估，我们在不同的环境扰动下展示了跨摄像头和激光痛的较高鲁棒性。该框架在严重的条件下达到了出色的检测性能（AUC：0.993→0.995），同时保持高覆盖率（> 90.0％），并实现适应性弃权（13.5％→63.4％±0.5），作为环境严重程度。对于基于激光雷达的感知，我们的方法表现出特别强大的表现，保持了强大的共识（> 84.5％），同时适当弃权不可靠的预测。值得注意的是，该框架在重扰动下显示出显着的稳定性，检测性能（AUC：0.995±0.001）在所有模式中的现有方法都显着超过现有方法。我们的统一方法弥合了理论保证和实际部署需求之间的差距，为在挑战性的现实世界中运行的安全至关重要的自主系统提供了强有力的解决方案。代码可在https://github.com/divake/conformal预测基于传感器的信任可达检测
预见宣布NVIDIA JETSON ORIN的集成...
以色列Ness Ziona的检测以及能效 - 2025年2月24日 - 预见的自主权Holdings Ltd.（Nasdaq和Tase：FRSX）（FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），3D感知系统中的领先创新者，宣布nvidia segnition invidia invidia segnion conterge invid invid invid invid invidia serge invid jetsone concontion invid oferin concontion invid jetson orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin concomention segrine contery。 合作利用了Nvidia Jetson Orin Nano和Nvidia Jetson Agx Orin平台，以增强各个行业的前瞻性3D感知系统的能力，重点关注自动无人机和无人驾驶飞机（UAV）。 NVIDIA JETSON ORIN平台提供了最先进的视觉系统，并根据自动无人机和无人机的独特要求量身定制了最先进的计算能力。 NVIDIA JETSON ORIN NANO经过优化，可用于紧凑，轻巧的无人机和无人机，提供健壮的人工智能（AI）性能（AI）性能和能源效率，同时最小化重量和尺寸。 这些平台在保持高性能的同时减少了功耗，使其非常适合在大规模或远程应用程序中的无人机。 满足了高性能需求，NVIDIA JETSON AGX ORIN每秒提供多达27.5万亿的操作（顶部），实现了实时数据处理，高级障碍物检测以及在复杂和动态环境中的精确地形映射。 通过利用NVIDIA JETSON平台的高级AI和图形处理单元（GPU）功能，前瞻性继续彻底改变了自主无人机和无人机领域，从而为3D感知解决方案提供了新的基准，以确定性能，效率和适应性的新基准。以色列Ness Ziona的检测以及能效 - 2025年2月24日 - 预见的自主权Holdings Ltd.（Nasdaq和Tase：FRSX）（FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），3D感知系统中的领先创新者，宣布nvidia segnition invidia invidia segnion conterge invid invid invid invid invidia serge invid jetsone concontion invid oferin concontion invid jetson orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin concomention segrine contery。合作利用了Nvidia Jetson Orin Nano和Nvidia Jetson Agx Orin平台，以增强各个行业的前瞻性3D感知系统的能力，重点关注自动无人机和无人驾驶飞机（UAV）。NVIDIA JETSON ORIN平台提供了最先进的视觉系统，并根据自动无人机和无人机的独特要求量身定制了最先进的计算能力。NVIDIA JETSON ORIN NANO经过优化，可用于紧凑，轻巧的无人机和无人机，提供健壮的人工智能（AI）性能（AI）性能和能源效率，同时最小化重量和尺寸。这些平台在保持高性能的同时减少了功耗，使其非常适合在大规模或远程应用程序中的无人机。满足了高性能需求，NVIDIA JETSON AGX ORIN每秒提供多达27.5万亿的操作（顶部），实现了实时数据处理，高级障碍物检测以及在复杂和动态环境中的精确地形映射。通过利用NVIDIA JETSON平台的高级AI和图形处理单元（GPU）功能，前瞻性继续彻底改变了自主无人机和无人机领域，从而为3D感知解决方案提供了新的基准，以确定性能，效率和适应性的新基准。使用可见光和热长波红外摄像机都可以在各种且具有挑战性的条件下，包括弱光环境，浓雾和极端天气情况，实现了全面的环境感知。该技术为需要可靠和
语音感知中的并行处理以及语言上下文的局部和全局表示
摘要 语音处理是高度渐进的。人们普遍认为，人类听众不断使用语言语境来预测即将出现的概念、单词和音素。然而，先前的证据支持两种看似矛盾的模型，即预测语境如何与自下而上的感官输入相结合：经典的心理语言学范式表明这是一个两阶段的过程，其中声学输入最初导致局部、与语境无关的表征，然后迅速与语境约束相结合。这与大脑构建单一连贯、统一的输入解释的观点形成对比，大脑完全整合了跨表征层次的可用信息，因此使用语境约束来调节甚至最早的感官表征。为了区分这些假设，我们测试了对连续叙述语音的脑磁图反应，以寻找局部和统一预测模型的特征。结果证明听众同时使用这两种类型的模型。两个局部上下文模型独特地预测了早期神经反应的某些部分，一个基于亚词汇音素序列，另一个仅基于当前单词中的音素；同时，即使是对音素的早期反应也反映了一个统一的模型，该模型结合了句子级约束来预测即将到来的音素。神经源定位将不同预测模型的解剖起源置于双侧颞上叶的非相同部分，右半球显示出对更多局部模型的相对偏好。这些结果表明，语音处理同时招募了局部和统一的预测模型，从而调和了先前不同的发现。并行模型可能会使感知系统更加健壮，促进意外输入的处理，并在语言习得中发挥作用。
iveco，加上DM-Drogerie Markt和DSV开始...
for DSV to demonstrate improved safety and efficiency on the road Turin, Italy & Karlsruhe and Bremen, Germany – July 2 nd 2024 – IVECO, the commercial vehicle brand of Iveco Group, and Plus announced today with dm-drogerie markt, Europe's largest home and personal care retail company, and DSV, one of the world's leading transport and logistics providers, the start of their德国的半自动卡车飞行员。经过几个月的严格测试和验证，该计划将使用配备Plus驾驶员驾驶员高度自动化的高度自动化驾驶软件PlusDrive®的Iveco S-Way重型卡车的新生产意图设计。这使启用了驱动器的Iveco S-Way一步更接近系列制作的开始。该测试在Waghäusel的DM配送中心与Gernsheim的DSV配送中心之间的路线上运行。在第一阶段，Iveco的驾驶员将进行测试，并由DSV驱动程序进行培训。此后，训练有素的驾驶员将能够驾驶自己。通过为托运人的客户提供商业货物，该计划将使人们能够收集有关启用了驱动器的Iveco S-Way的运营收益的现实数据。在其他全球客户部署中证明的好处包括减少驾驶员疲劳，改善道路安全性和提高燃油效率，从而减少了碳排放。这些最终导致舰队拥有总拥有成本的降低。在优化的设计中，已经集成了高级传感器，而LIDAR对于以视觉为中心的感知系统是可选的。加drive继续该计划还将验证最新代基于驱动器的Iveco S-Way的准备，该公司已针对高性能自动驾驶功能进行了优化，并针对串联生产和交付。
FY23太空军研究发展测试与评估
未分类空军部 2023 财年总统预算附件 R-1 2023 财年总统预算总义务权力 2022 年 3 月 25 日（单位：千美元）拨款：3620F RDTE、太空部队 2022 财年 2022 财年 B 分部 2022 财年 2022 财年 2022 财年计划减去 C 分部 B 分部 A 分部 N 分部 S 线要素 2021 财年补充 P.L.117-43 P.L.117-70 P.L. 117-86 P.L. 117-103 e 编号 项目 法案（基础 + OCO） 颁布 颁布* 颁布** 颁布*** 颁布**** c -- ------ ---- --- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- - 14 1206438SF 空间控制技术 04 42,400 35,931 U 15 1206458SF 技术转型（空间） 04 50,000 U 16 1206730SF 空间安全与防御计划 04 56,311 53,896 U 17 1206760SF 受保护战术企业 04 105,718 100,320 U 服务（PTES） 18 1206761SF 受保护战术服务（PTS） 04 193,291 229,329 U 19 1206855SF 演进战略卫星通信（ESS） 04 69,009 172,089 U 20 1206857SF 太空快速能力办公室 04 104,796 73,193 U ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- 先进组件开发与原型 1,335,818 1,598,560 21 1203269SF GPS III 后续系统（GPS IIIF） 05 275,819 246,332 U 22 1203940SF 太空态势感知 05 35,749 42,008 U 作战 23 1206421SF 反空间系统 05 55,592 48,063 U 24 1206422SF 天气系统后续 05 2,440 1,438 U 25 1206425SF 空间态势感知系统 05 165,008 127,026 U 26 1206431SF 先进 EHF MI
如何引用完整的有关此信息的更多信息... div>
背景：在许多国家 /地区，助产士和护士在支持有效的围产期心理健康（PMH）护理方面起着至关重要的作用，包括围产期抑郁症（PPD）管理。在我们的研究中，我们旨在评估PMH培训在增加认证的助产士（CMS）和认证的护士 - 米德维夫（CNMS）中对初级保健环境中PPD管理的知识。培训是波兰卫生部实施的产后抑郁症（PPD）预防计划的一部分。此外，我们研究了CMS与CNMS对系统性困难的感知，对与患有精神健康问题的患者合作的态度以及对PPD筛查程序的坚持之间的联系。方法：参加PPD管理培训的初级卫生中心和医院的总共379个CMS和CNM完成了PMH培训前后的产前和产后抑郁症知识的测试以及培训后的推理量表。结果：在培训之前，只有17％（n = 66）的CMS和CNM被认为是对PPD管理的教育。培训后参与者对PPD的了解显着增加了三分。效果大小非常强，d = 0.84。然而，PPD患者的围产期精神障碍的患病率和自杀率仍然误解。我们还发现，年龄在控制PPD管理，工作任期和有关PPD管理的实际知识之间的教育准备工作之间具有重大影响。自我报告的工作场所中较高的感知系统问题，并且对与遇到情感困难的人有更多的负面态度与宣布较低的测量PPD严重程度，使用筛查工具，辅导以及向专家推荐的频率有关。讨论：即使训练结果有效，也观察到低估PPD负面后果的趋势。参与者对系统问题和个人态度的看法与遵守PPD筛选程序有关。强制性PPD筛查的实施可能不足以改变CMS和CNM的日常实践。进一步培训，考虑到对医疗保健专业人员的个人态度，以及需要系统性更改，以确保对PPD患者进行最佳管理。
辩护书
非机密空军部 2022 财年总统预算附件 R-1 2022 财年总统预算总义务权力 2021 年 5 月 5 日（单位：千美元）拨款：3620F RDTE，太空部队计划 S 线元素 2020 财年 2021 财年 2022 财年 e 编号项目法案实际*颁布**请求 c -- ------ ---- --- ---------- ---------- ---------- - 1 1206601SF 空间技术 02 216,874 175,796 U ---------- ---------- ---------- 应用研究 216,874 175,796 2 1206616SF 空间先进技术开发/演示 03 76,653 U ---------- ---------- ---------- 先进技术开发76,653 3 1203164SF NAVSTAR 全球定位系统（用户设备）（SPACE） 04 380,704 434,194 U 4 1203710SF EO/IR 气象系统 04 131,000 162,274 U 5 1203905SF 空间系统支持 04 37,000 U 6 1206422SF 气象系统后续产品 04 83,384 61,521 U 7 1206425SF 空间态势感知系统 04 33,359 123,262 U 8 1206427SF 空间系统原型转换 (SSPT) 04 151,595 101,851 U 9 1206438SF 空间控制技术04 40,575 32,931 U 10 1206730SF 太空安全与防御计划 04 56,311 56,546 U 11 1206760SF 受保护战术企业服务（PTES） 04 109,390 100,320 U 12 1206761SF 受保护战术服务（PTS） 04 200,178 243,285 U 13 1206855SF 演进战略卫星通信（ESS） 04 71,395 160,056 U 14 1206857SF 太空快速能力办公室 04 108,518 66,193 U ---------- ---------- ---------- 先进部件开发与原型 1,366,409 1,579,433 15 1203269SF GPS III 后续产品（GPS IIIF） 05 285,496 264,265 U 16 1203940SF 太空态势感知作战 05 36,897 56,279 U 17 1206421SF 反太空系统 05 57,189 38,063 U 18 1206422SF 天气系统后续产品 05 2,526 1,438 U R-122BAS：2022 财年总统预算（总基础发布版本），截至 2021 年 5 月 5 日 14:49:13 页码 F-19未分类 第 1 卷 - vi
大脑研究表明为什么在计算机时代应该教授手写
目标字母（James & Gauthier，2006）（见图 1）。然而，还需要研究儿童与手写有关的自发动作是否有助于建立感知系统（梭状回和顶叶皮质）和运动系统（额叶皮质区域）之间的联系。4 岁之前，大多数儿童都不能说出字母表上的所有字母，更不用说通过手写打印它们了。因此，我们对四岁儿童进行了研究，以确定 a) 手写字母的经验是否会创建感知运动大脑网络，而该网络是字母识别和单词阅读的基础，以及 b) 哪种手工生产对于创建这些大脑网络很重要。为了回答第一个问题，我们训练四岁儿童通过两种方式学习字母：通过听和说出字母名称（看和说的方法）或通过打印相同的字母（James，2010）。第一种条件是“看和说”法，这是在教学龄前儿童学习字母时最常用的方法，因为人们认为在这个年龄段用手写字母太难了。参与者在接受字母训练的四周之前和之后接受了 fMRI 脑部扫描，训练方式包括“看和说”法或打印相同的字母（不说出来）。在训练之前，大脑中没有字母特定的激活。也就是说，这些孩子的大脑对字母和简单形状（如三角形和正方形）的反应相同。只有在印刷训练之后，识字者后来专门用于字母识别的视觉区域才会活跃起来。这一发现是支持以下观点的初步证据：手写字母实际上形成了字母的神经特化，也许为创建用于后续阅读的大脑系统铺平了道路。参见图 2。随后，对四五岁的儿童进行了第二项研究，比较了通过看和说法、印刷、键盘打字或描摹学习字母的方式（James & Engelhardt，2012 年）。只有在印刷训练之后，儿童的大脑才会启动在成人中观察到的字母识别/阅读网络。这一发现对于确定并非任何自我生成的行为都会导致系统的形成非常重要
与Sunway的预见合作
ness Ziona，以色列 - 2024年7月8日 - 远见自主控股有限公司（NASDAQ和TASE：FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），一项自动愿景系统的创新者，是自动化视觉系统的创新者，今天宣布了与Sunway -ai Technology（Sunway -ai Weeconser）的现有协议签署的一致性（Changzhou）的现有协议（自主和无人智能车辆解决方案。根据修正案，该公司的ScaleCam™是一种尖端的立体视觉系统，将纳入Sunway的自主物流和机器人车辆的创新线。该公司于2022年11月16日宣布的这一与Sunway签署的联合开发和供应协议的修正案指出，远见卓识最初将为Sunway的无人驾驶仓库和材料处理车辆，自动咖啡机货车，无线咖啡机以及无线机器人汽车提供高级3D感知系统，以供其自动录制机器人和自动录制机构。这种整合将使Sunaway的无人物流和机器人车能够无缝浏览复杂的环境，从而提高了各种行业和应用程序的后勤操作的效率和安全性。如果Sunway批准了根据其特定要求进行定制的预知型鳞片解决方案，则预计将在2024年底之前提供第一批Scalecam系统。2022年敏捷性新兴市场物流指数根据物流机会和商业基础知识将中国排名中国作为领先的全球物流市场。Sunway的这一成功在很大程度上归因于中国强大的物流基础设施，包括广泛的仓库和存储设施网络，再加上先进的IT服务。此外，根据Modor Intelligence 2023年的一项研究，中国汽车物流市场规模估计为2024年的525.8亿美元，预计到2029年，预计到2029年将达到702.2亿美元，在预测期内以5.96％的复合年增长率增长（2024-20299）。关于Sunway-Ai Technology Sunway-ai技术（Changzhou）有限公司，专注于智能车辆技术和产品的研发，设计，制造和销售。该公司的员工包括中国科学院自动化研究所，Tsinghua汽车研究所，BAIC和中国汽车的技术人员。