XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抓取
人工智能驱动的营销和销售达到新高度...
超越了传统的使用网络抓取和简单优先级的 AI 驱动的潜在客户识别和定位。Gen AI 的高级算法可以利用客户和市场数据中的模式来细分和定位相关受众。借助这些功能，企业可以有效地分析和识别高质量的潜在客户，从而开展更有效、量身定制的潜在客户激活活动（参见“Gen AI 销售用例：动态受众定位和细分”）。此外，Gen AI 可以通过对页面布局、广告文案和 SEO 策略等各种元素进行 A/B 测试来优化营销策略，利用预测分析和数据驱动的建议来确保最大的投资回报。这些行动可以贯穿整个客户旅程，Gen AI 可以根据不断变化的客户模式自动开展潜在客户培育活动。
WRO®2025机器人的未来
- 字段上的路线（例如，以下线或仅标记）。- 任务的技术复杂性（例如，推动，举重，抓取游戏对象）。- 游戏元素的随机性（例如一种或多个随机情况）。- 各种游戏元素（例如，不同颜色和/或形状的对象的数量）。- 要求解决方案的准确性（例如，一个大目标区域或小位置）。- 之前提到的要素组合的总体复杂性。所有这些方面都对机器人的机械设计和代码的复杂性提出了不同的要求。在参加多个赛季的WRO时，团队可以随着计划的发展而发展和发展，随着年龄的增长，他们可以解决越来越复杂的任务。学习是最重要的WRO希望激发全球与STEM相关的学科的学生，我们希望学生通过在我们的比赛中嬉戏的学习来发展自己的技能。这就是为什么以下方面是我们所有竞争计划的关键：
评估智能空中手势语法的接受度的文章
摘要：中手势界面已在特定场景中流行起来，例如通过头戴式显示器与增强现实的交互、通过智能手机或游戏平台进行特定控制。本文探讨了使用位置感知的基于空中手势的命令三元组语法与智能空间进行交互。该语法的灵感来自人类语言，构建为具有命令结构的呼格。在“请打开灯！”这样的句子中，通过模仿其首字母/首字母缩略词（呼格，与句子的省略主语一致）的手势来调用被激活的对象。然后，几何或方向手势识别动作（命令式动词），可能包括对象特征或要与之联网的第二个对象（补语），也由首字母或首字母缩略词表示。从技术上讲，依赖于可训练的多设备手势识别层的解释器使对/三元组语法解码成为可能。识别层适用于可抓取设备（智能手机）和自由手持设备（智能手表和外部深度摄像头）以及特定编译器的加速度和位置输入信号。在 Living Lab 设施的特定部署中，语法已通过使用源自英语的词典（关于首字母和首字母缩略词）进行实例化。对 12 名用户的受试者内分析使我们能够分析手势语法在其三种设备实现（可抓取、可穿戴和无设备）中的语法接受度（就可用性、手势对物体动作的一致性和社会接受度而言）和技术偏好。参与者对学习语法的简单性及其在管理智能资源方面的潜在有效性表示了共识。在社交方面，参与者倾向于在户外活动中使用手表，在家庭和工作环境中使用手机，强调了社交背景在技术设计中的重要性。由于其效率和熟悉度，手机成为手势识别的首选。该系统可适应不同的传感技术，解决了可扩展性问题（因为它可以轻松扩展到新对象和新动作）并允许个性化交互。
在四脑性人>中的皮质grasp电路中解码掌握和语音信号
皮质抓紧网络编码语言的grasps和流程的规划和执行。该网络中的高级皮质区域是用于脑麦克氨酸界面（BMIS）的有吸引力的植入物。 虽然四边形患者执行了掌握运动图像和发声的语音，但从超肉眼回去（SMG），腹侧前的皮层（PMV）和So-超感染性皮质（S1）记录了神经活动。 在SMG和PMV中，五个想象的grasps在视觉提示呈现过程中由神经元种群的结构很好地表示。 在运动图像期间，这些抓取物在所有大脑区域都可以显着解码。 在语音生产过程中，SMG编码了口语掌握类型和五种颜色的名称。 虽然PMV神经元在掌握过程中显着调节其活性，但SMG的神经种群广泛编码运动图像和语音的特征。 一起，这些结果表明，来自人类皮层高级区域的大脑信号可用于抓握和语音BMI应用。该网络中的高级皮质区域是用于脑麦克氨酸界面（BMIS）的有吸引力的植入物。虽然四边形患者执行了掌握运动图像和发声的语音，但从超肉眼回去（SMG），腹侧前的皮层（PMV）和So-超感染性皮质（S1）记录了神经活动。在SMG和PMV中，五个想象的grasps在视觉提示呈现过程中由神经元种群的结构很好地表示。在运动图像期间，这些抓取物在所有大脑区域都可以显着解码。在语音生产过程中，SMG编码了口语掌握类型和五种颜色的名称。虽然PMV神经元在掌握过程中显着调节其活性，但SMG的神经种群广泛编码运动图像和语音的特征。一起，这些结果表明，来自人类皮层高级区域的大脑信号可用于抓握和语音BMI应用。
Ellucian 参与报告模板
• ILP 5 概述 • 审查并更新了 Banner 设置 • 在 Ethos Integration 中添加了 ILP 作为应用程序 • 审查并更新了 ILP 设置 我们审查了 ILP 软件，并讨论了从 Banner 向 Moodle 配置课程的最佳方法。可以使用实时配置和批量配置，并根据某些标准创建课程站点。实时配置是通过 Ethos Integration 发布更改通知供 ILP 使用来实现的。实时生成器服务监控 Ethos 检查新消息，这些消息由处理器服务抓取并发送到适当的 ILP API，然后发送到 Moodle。批量配置服务由 ILP 控制台管理。ILP 批量服务向 Ethos Integration 发送请求，Ethos Integration 通过 Banner API 从 Banner 请求数据，然后将请求的数据返回到批量服务，处理器服务抓取这些数据并发送到适当的 ILP API，然后发送到 Moodle。批量配置通常用于新 ILP 安装的初始配置。它还可以在学期开始时用于该学期已创建的课程、教师作业和学生注册。以及在正在进行的处理中断或数据损坏时恢复和重新同步 LMS。实时配置用于在 Banner 中创建或更新记录时立即更新 Moodle，当这些更改发生时。实时配置的一个常见用途是在 ILP 实施开始时首次批量加载数据后监控 Banner 的所有未来更改。我们还讨论了如何在 Moodle 中将用户配置到课程站点。在 Moodle 中创建站点后，教师变更和学生注册将触发将用户配置到 Moodle 站点的组中。然后我们讨论了 ILP 的其他功能。这包括教师向 Colleague 提交成绩的能力以及学生将 Moodle 数据拉入他们的门户、移动和体验应用程序的能力。我们介绍了 ILP 的可配置组件。我们在您的测试环境中进行了此操作。我们审查并更新了以下 GORICCR 设置：
陆地巡检机器人关键技术及其在水产养殖中的应用前景
陆地巡检机器人在执行各种任务时，需要感知周围 环境、定位自身位置、识别目标对象等，这些功能的实 现都依赖于传感器为机器人提供与外部环境交互的 “ 感 知器官 ” 。传感器是陆地巡检机器人的重要组成部分， 能够感知周围环境并获取相关信息，帮助机器人感进行 自主导航、避障、监测、抓取等工作。曹现刚等 [ 13 ] 设计 一种固定柔性轨道式悬挂巡检机器人平台，以解决煤矿 井下特种巡检机器人在三维环境重建和非结构环境运动 轨迹规划等关键技术，利用轨道，降低轨道铺设，为煤 矿环境巡检提供新的特种巡检平台。张书亮等 [ 14 ] 研究了 室内移动机器人的定位问题，提出融合轮式里程计、惯 性测量单元 IMU(inertial measurement unit) 、超宽带 UWB(ultra wide band) 和激光雷达定位数据的方法，依次 对不同传感器的定位数据进行融合，提高室内移动机器 人的定位精度。梁莉娟等 [ 15 ] 建立场景环境坐标系，利用 传感器探测出障碍物信息，对探测到的障碍物进行定位， 制定激光近场探测传感器的动态避障行为。李琳等 [ 16 ] 提 出基于条纹式激光传感器的机器人焊缝跟踪系统，采用 机器人末端安装条纹激光传感器，通过小波变换模极大 值理论分析焊缝轮廓，确定焊缝特征点。王正家等 [ 17 ] 提 出一种基于多传感器的机器人夹取系统，融合机器人内 置传感器所测量的位置、速度和角度等信息，利用外置 传感器完成对目标物的自动识别与定位。 2.1.1 传感器的使用场景及应用分类
通过单目摄像头跟踪人体姿势，实现经济高效的机械臂远程操作
摘要。机器人远程操作是执行复杂任务的重要工具，这些任务需要超出最先进算法能力的灵活性。现有的远程操作方法通常对人类操作员来说不直观，或者需要特殊的传感器和设备，这使得它们在许多情况下成本低且不切实际。在本文中，我们提出了一种依赖单目相机图像的机械臂远程操作框架。所提出的框架首先使用轻量级神经网络来估计人类操作员的身体姿势并识别他们的手势。然后，一种高效的逆运动学算法找到所需的机械臂配置，实现模仿操作员手腕运动的末端执行器运动。我们的远程操作框架可以在普通笔记本电脑上使用网络摄像头和任何具有 ROS 接口的机械臂执行。我们在 Kinova Jaco 机械臂的实际实验中验证了它的性能，展示了在环境中抓取和移动物体的能力。
使用机器学习评估和预测合同绩效：可行性研究
抓取阶段包括构建数据集。在此分析阶段，收集并处理合同。1 所选合同列于 1997 年 12 月至 2018 年 12 月期间的精选采购报告 (SAR) 中，并且来自截至 2019 年 11 月不再报告的 MDAP。检查此期间的合同可确保每个计划的完成度超过 90%。此外，数据集仅限于此期间，以便了解计划绩效结果，这在使用机器学习算法进行预测时是必要的。我们收集了 24,364 个 PDF 格式的合同文件，涵盖 149 个合同编号和 34 个 MDAP。（MDAP 及其相关合同编号在附录 B 中。）最后，我们使用国防分析研究所文本分析 (IDATA) 功能将收集的文件转换为机器可读的数据集。
衡量数字、平台和共享经济 - SIAP
平台经济衡量的挑战和部分解决方案 • 平台经济是跨部门的，不易分类。 另一个挑战是交易并不总是金融交易。由于平台将供应分散到小规模非专业提供商，因此收入和就业等经济变量也难以追踪。传统的商业/劳动力调查可能低估了这些平台的收入和就业情况。许多平台不公布其账户或将其跨国界分解。 在线平台和提供商可能不在相关国家境内，因此他们的经济交易不直接成为国家统计数据的一部分 另一个挑战是企业并不是平台经济的唯一参与者；大量个人也参与平台 政府以外的数据提供商（如 Statista、GlobalWebIndex、GSMA Intelligence、App Annie）使用临时方法，例如网页抓取网站使用情况以及开展新调查。方法和覆盖范围的偏差方向和程度未知。
机器学习可以支持数据目录开发吗？
美国劳工部首席评估办公室 (DOL CEO) 致力于使用创新工具来满足该部门的研究、评估和数据分析需求。2021 年 12 月，DOL CEO 委托 Westat Insight 和美国研究机构® (AIR®) 研究团队探索使用机器学习方法促进劳工相关数据自动收集的潜在机会。2022 年 5 月至 2023 年 12 月期间，研究团队与机器学习、网页抓取和劳工相关数据方面的专家合作，以了解 DOL CEO 如何使用机器学习方法来自动化数据收集工作。具体来说，该团队探索了使用机器学习来创建和维护面向公众的劳工相关数据目录的选项，该目录将作为一般自动数据收集的用例。在这项工作中，研究团队—