XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据获取
机载激光雷达的应用及分析...
a 中国地质大学工程学院，武汉 430074，中国；b 中国测绘科学研究院，北京海淀区北太平路 16 号，100039，- jianfei1123@sina.com；第三委员会，第三工作组/3 关键词：海岸，应用，激光雷达，DEM，测量 摘要：激光雷达（LIDAR）是一种高精度、高密度获取三维坐标的新技术，集激光测距、计算机、GPS（全球定位系统）和 INS（惯性导航系统）于一体。潮间带地形测量是潮间带保护、开发和管理的基础工作，在我国测绘工程中占有十分重要的地位。本文简要介绍了激光雷达技术；然后在对TFACZ(潮滩与海岸带)特点与需求分析的基础上,指出LIDAR技术是解决TFACZ地理数据获取问题最有效的手段;对LIDAR技术在TFACZ地形测量中的应用进行了大量的探讨;最后利用Trimble GPS RTK系统对LIDAR数据的精度进行了检验。 1.引言
可持续智能城市的人工智能元件：技术，应用，挑战和未来方向
摘要：快速的城市化加剧了对可持续解决方案的需求，以应对城市基础设施，气候变化和资源限制的挑战。这项研究表明，人工智能（AI）启用的元评估为发展可持续的智能城市提供了变革潜力。AI技术，例如机器学习，深度学习，生成AI（GAI）和大型语言模型（LLMS），增强了Metaverse在数据分析，城市决策和个性化用户体验中的能力。该研究进一步研究了这些高级AI模型如何促进关键的元元技术，例如大数据分析，自然语言处理（NLP），计算机视觉，数字双胞胎，物联网（IoT），Edge AI和5G/6G网络。在各种智能城市领域（环境，流动性，能源，健康，治理和经济）以及新加坡，首尔和里斯本等虚拟城市的现实用例中的应用，表明AI在智能城市的元城市中的有效性。 但是，智能城市中启用AI的元元，提出了与数据获取和管理，隐私，安全性，互操作性，可扩展性和道德考虑因素有关的挑战。 讨论了这些挑战的社会和技术含义，突出了对强大的数据治理框架和AI伦理准则的需求。 未来的指示强调推进AI模型架构和算法，增强隐私和安全措施，促进道德AI实践，解决绩效措施并促进利益相关者的协作。在各种智能城市领域（环境，流动性，能源，健康，治理和经济）以及新加坡，首尔和里斯本等虚拟城市的现实用例中的应用，表明AI在智能城市的元城市中的有效性。但是，智能城市中启用AI的元元，提出了与数据获取和管理，隐私，安全性，互操作性，可扩展性和道德考虑因素有关的挑战。讨论了这些挑战的社会和技术含义，突出了对强大的数据治理框架和AI伦理准则的需求。未来的指示强调推进AI模型架构和算法，增强隐私和安全措施，促进道德AI实践，解决绩效措施并促进利益相关者的协作。通过应对这些挑战，可以利用启用AI支持的元元的全部潜力，以增强智能城市的可持续性，适应性和宜居性。
UWI
尽管全球几个政府（193个联合国成员国中的157个）已经制定了立法来保护其公民的隐私权（Greenleaf，2023年），AI和随之而来的工具正在如此迅速地发展，以至于即使是精通技术的人，更少的政府政府也在追赶。斯坦福大学以人为以人为AI为中心的AI的Jennifer King和Caroline Meinhart在2024年2月的白皮书中“重新思考AI时代的隐私 - 以数据为中心的世界的政策挑衅”，观察到AI对隐私带来了一些独特的风险。AI系统需要大量数据才能进行培训。“我们预测的数据需要比我们在“大数据”时代的过去几十年所看到的更大的数据获取竞赛。这一需求反过来又会影响个人和社会信息隐私，而不是仅仅通过对数据的需求，而是由于这种需求将对特定问题（例如同意，出处以及整个数据供应管道和整个数据供应管道和生命周期）产生的影响。” （p.5）
FPGA中的实时对象检测和识别
收到：2024年2月27日修订：2024年4月2日接受：2024年4月20日发布：2024年4月30日摘要 - 本研究论文提出了一种创新的方法，用于识别和检测自动驾驶系统中使用现场编程的栅极阵列（FPGAS）中的对象。通过将深度学习方法与FPGA硬件加速度集成，该方法成功地达到了安全导航所需的最小延迟和最佳精度。通过进行数据获取，预处理和模型培训，这可以完善系统的性能。通过采用并行计算和硬件优化技术，FPGA实现实现了这些目标。基于实验数据，基于FPGA的方法在功率效率，推理延迟和检测精度方面优于常规的CPU和GPU实现。，由于它们与自主驾驶系统的出色兼容性，因此在自动驾驶汽车中广泛采用了可增强对象识别和识别的现场可编程栅极阵列（FPGA）。
AI和牙科组织工程：再生的潜在强国
AI提供了一个强大的DTE工具包，但需要解决某些限制。AI模型的准确性在很大程度上取决于培训数据的质量和数量。需要进一步的研究来创建特定于DTE的大型，标准化的数据集，包括多样化的患者人群和生物材料特征。此外，随着AI更加集成到临床工作流程中，需要解决有关患者数据隐私和AI预测的解释性的道德考虑。将AI整合到DTE中具有改变口服再生场的巨大潜力。通过克服生物材料设计，细胞行为预测和治疗个性化的当前局限性，AI为未来铺平了道路，使患者可以通过个性化的DTE治疗体验新的功能恢复和改善的生活质量。持续的研发工作集中在数据获取，道德考虑和AI模型的解释性上，对于实现DTE中这种强大技术的全部潜力至关重要。
贫穷，大脑发育和心理健康
贫困与大脑发育的变化有关，并提高了儿童，青春期和成年期心理病理学的风险。尽管该领域正在迅速扩展，但有方法上的挑战引发了有关当前发现的有效性的问题。这些挑战包括可靠性，效果大小，个体异质性和可复制性的相互关联的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种跨越短期，中和长期解决方案的多收益方法，包括对数据管道的更改以及对环境，大脑和心理健康的更全面的数据获取。其他建议是使用开放科学方法，更强大的统计分析和复制测试。此外，我们建议在干预研究中使用大型样本和神经科学模型之间的高级分析方法之间的整合，以增强发现的解释性。总体而言，这些措施将扩大神经成像发现的应用，并为最终的政策变更奠定了基础，旨在改善贫困儿童的条件。
蛋白质组学网络研讨会| 18.02.2025
引入晚期质谱技术的引入使人们可以更深入地了解复杂的生物系统。星体质谱仪代表了高通量蛋白质组学的新时代，具有提高灵敏度，速度和定量准确性。本届会议将涵盖星体仪器的能力，其对蛋白质识别和定量可能性的影响以及其在加速生物医学研究中的作用。除了技术进步，优化的实验设计和制备实践以及强大的数据分析策略外，对于在蛋白质组学研究中获得有意义的结果至关重要。会议将探讨实验计划，样本准备，数据获取，统计验证和蛋白质组学数据解释的最佳实践。会议2 |彻底改变了您的生物标志物发现 - 在规模时通过未靶向的质谱蛋白质组学揭示蛋白质组：18.02.2025，11：30 am（GMT+1）链接到会话2： https://seerbio.zoom.us.us/j/94880841661?pwd=g61dxljlvor4rh0242ffqvda4tflh.1&from = addon发言人：Maik M. Pruess博士：
![arxiv：2402.04580v2 [cs.ro] 2024年8月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d930df60d6b65f8972beb8c847aa187a16e6ee32.webp)
arxiv：2402.04580v2 [cs.ro] 2024年8月27日
机器人学习和体型AI的新兴领域触发了对大量数据的需求不断增长。但是，由于昂贵的数据收集过程和严格的安全要求，从目标域收集足够的公正数据仍然是一个挑战。因此，研究人员经常诉诸于易于加速源域（例如仿真和实验室环境）的数据，以进行具有成本效益的数据获取和快速模型迭代。尽管如此，这些来源的环境和实施方案可能与他们的目标行动完全不同，这强调了有效的跨域政策转移方法的需求。在本文中，我们对存在的跨域政策转移方法进行了系统的审查。通过域间隙的细微分类，我们将每个问题设置的总体见解和设计构成。我们还对跨域政策转移概率中使用的关键方法进行了高级讨论。最后，我们总结了超出当前范式的能力的公开挑战，并讨论了该领域的潜在未来方向。
使用机器人解决方案Ezzedeen Alfataierge*，Pavel Golikov，Ahmad Ramdani，Abdulrahman Alshuhail -expe
使用机器人解决方案Ezzedeen Alfataierge*，Pavel Golikov，Ahmad Ramdani，Ahmad Ramdani，Abdulrahman Alshuhail -Expec高级研究中心，Saudi Aramco Aramco Seismic Seismic数据获取是一个劳动力密集的过程。利用机器人技术和自动化的进步，我们能够显着减少收购人员的环境足迹。本文介绍了已经开发并正在开发的技术，以实现自主地震数据采集系统的土地勘探系统。沙特阿美（Saudi Aramco）的地球物理机器人（SAGR）利用无人驾驶汽车（UAV）来扫描表面并提供准确的侦察报告。此信息用于部署一群配备了板载地震传感系统的自定义无人机，该系统称为自主地震采集设备（ASAD）。也得到了自主地震源船只的支持，以实现完全自主的采集系统。我们提出了过去几年所取得的进步，以支持自主收购系统各个组成部分的某些领域结果。引言机器人技术和人工智能/机器学习的进步使得能够开发出铺平道路数字化转型的伟大技术。这些努力在自治地震采集设备的土地和海洋探索方面很明显（Sudarshan等，2017; Chutia等，2017;Blacquiêedreand Berkhout，2013）。本文介绍了已开发的集成解决方案，这些解决方案是为了实现完全自主的地震收购人员。SAGR是一种无人飞行的飞机，旨在有效的侦察和测量（Golikov等，2023）。该技术利用AI/ML来实现自主分类和表面特征的识别，以优化有效的地震数据获取的地震调查设计（Ramdani等，2023）。SAGR系统的输出馈入ASAD的飞行和调查计划（Yashin等，2023）。目前正在开发其他技术以进一步发展这一愿景；开发可以在温和的地形（尤其是沙漠环境）中自动部署淋巴结系统的陆地漫游者。同样，陆虎可以与地震源设备耦合，这些设备将充当自主地震源船只，因此，完成了必要的工具，以在土地上实现自主地震采集系统，以高效，可持续性，更安全的地下图像和资源探索。
多域，自主测量浮标，作为水质监测的元素和河流和水库中的预警系统
摘要：本文介绍了一个新颖，创新的开放多域平台，用于预警，以防止水库和水库中的不良事件，该平台可以测量温度，pH，氧化还原，电导率，浊度，叶绿素和植物蛋白。这些参数是蓝细菌开花的关键指标。此平台允许对湖泊和河流上重要位置的远程和分布式监视。电台的设计使两个有线传感器都可以直接连接到站点，并从与车站建筑物通信的本地分散测量点进行了无线数据收集。数据聚合系统是开放的，并且该站的技术解决方案是通用的，这意味着它可以使用不同的化学和生物学参数使用不同的传感器，例如，从市场和行业标准来看，例如《水框架指令》。该平台还具有内置的机器学习和数据分析机制，可以优化实现所需数据获取水平所需的电台数量。传感器分散和站自主权确保测量的灵活性和可扩展性。关键词：水体，水化学和生态状况，蓝细菌的开花，测量平台