XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System排序算法
视觉排序算法
摘要：车辆事故通常是由于驾驶时突然出现障碍物而发生的。驾驶员的不同响应时间可能会导致制动延迟或无法及时停止，从而导致碰撞。为了解决此问题，我们提出了一个使用高级机电技术技术的自主制动系统（ABS），该系统在车辆前部使用超声波发射器来发送超声波波。当这些波撞到障碍物时，它们会向后反弹并被超声接收器检测到。通过分析这些反射信号，系统可以通过微处理器计算到障碍物的距离，并通过微处理器相应地调整车辆的速度。在紧急情况下，微控制器可以控制并激活制动系统以快速有效地施加制动器，从而提高安全性。对该系统的重要增强是使用烧瓶的基于Python的应用程序的集成。此应用程序可以动态确定事件的位置，并使用实时地理数据将其传达给最近的紧急服务。通过GSM技术来促进此通信，该技术将警报信号和车辆的GPS位置发送给适当的当局，以确保迅速的响应和帮助，此外，可以扩展该系统以包括车间间通信功能。此功能使汽车可以共享有关其位置和速度的信息，从而提高道路合作和意识。这不仅减少了碰撞，而且有助于创造流量流畅。总体而言，自动制动系统旨在通过减少响应时间和停止距离来提高道路安全性，从而防止事故并显着增强紧急响应能力。
RV32IMAC RISC-V SOC 的ASIC实施 探索... 的基于能量的模型 “ sanjeevini”基于机器学习的阿育吠陀药物系统 最坏情况的基于机器学习的框架... 眼控制鼠标光标 卷积瑜伽姿势估计器 使用OpenCV和... 实时姿势估算 E ... 中增强现实和虚拟现实影响分析 语音控制的自动驾驶汽车在身体上挑战平民 一项关于大学植物群生物多样性的调查... 自动驾驶车（自动驾驶... ） 自闭症支持系统 视觉排序算法 自动破坏系统和驾驶员安全 自主的有效框架... 铁氧体超导性 人工智能及其在印度政治中的作用 某些替代密码的进化关系 入侵检测的网络流量分析 AI驱动灾难响应和恢复系统
本文深入研究了RV32IMAC RISC-V System-Chip（SOC）的ASIC实施，重点介绍了其对各种监视应用的适应性。通过利用RISC-V架构的功能，SOC旨在为各种环境（包括工业部门，战区和放射性领域）提供灵活，高效的平台。通过细致的建筑设计和优化策略，Soc在绩效，功率效率和成本效益之间取得了平衡。值得注意的是，它集成了针对监视操作的专门说明，以及对传感器集成和实时数据处理的强大支持。此外，SOC的实施利用高级技术来确保与新兴监视系统的可靠性，可扩展性和兼容性。具有自主处理复杂任务并通过基于IoT的服务来促进无缝沟通的能力，RV32IMAC RISC-V SOC的ASIC实施代表了监视技术领域的重大进步，有望增强情境意识和威胁能力。
DeepDicomSort：一种针对脑磁共振成像数据的自动排序算法
摘要 随着医学成像研究中使用的数据集规模不断扩大，对自动化数据管理的需求也随之增加。一项重要的数据管理任务是对数据集进行结构化组织，以保持完整性并确保可重用性。因此，我们研究了此数据组织步骤是否可以自动化。为此，我们设计了一个卷积神经网络 (CNN)，可根据视觉外观自动识别八种不同的脑磁共振成像 (MRI) 扫描类型。因此，我们的方法不受扫描元数据不一致或缺失的影响。它可以识别造影前 T1 加权 (T1w)、造影后 T1 加权 (T1wC)、T2 加权 (T2w)、质子密度加权 (PDw) 和派生图（例如表观扩散系数和脑血流）。在第一次实验中，我们使用了脑肿瘤患者的扫描结果：719 名受试者的 11065 次扫描用于训练，192 名受试者的 2369 次扫描用于测试。CNN 的总体准确率达到 98.7%。在第二个实验中，我们用第一个实验中的所有 13434 张扫描图训练 CNN，并用 1318 名阿尔茨海默病患者的 7227 张扫描图测试 CNN。在这里，CNN 的总体准确率达到了 98.5%。总而言之，我们的方法可以准确预测扫描类型，并且可以快速自动地对脑部 MRI 数据集进行分类，几乎无需人工验证。通过这种方式，我们的方法可以帮助正确组织数据集，从而最大限度地提高数据的可共享性和完整性。