XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System本地化
2024 年最佳实践研讨会
• 体制框架：描述政府的不同部门以及在协调、监测和实施可持续发展目标方面的非政府利益相关者 • 实施、协调和融资过程：概述自 2015 年后成果谈判至今的进程，强调团体的组建、本地化努力、宣传和融资议程（国内和官方发展援助），包括里程碑（采用、本地化、整合、评估、自愿国家评估、行动十年，……） • 行动审查：以可持续发展目标实施路线图为起点，讨论为在当地实现 2030 年议程而采取的行动和步骤。
3D激光雷达扫描到地图长期定位的可推广稳定点细分
摘要 - 动物机器人越来越多地在实际会随着时间而变化的现实环境中运行。准确且健壮的本地化对于自动移动系统的有效运行至关重要。在本文中，我们仅使用3D LIDAR数据来应对基于扫描到地图匹配的长期本地化开发可推广的学习过滤器的挑战。我们的主要目标是提高动态环境中移动机器人本地化的可靠性。为了获得学习过滤器的强大概括能力，我们利用扫描和MAP数据之间的差异。我们的方法涉及将稀疏的4D卷积应用于包含扫描素及其相应地图体素的关节稀疏体素电网上。这使我们可以根据每个扫描点的长期稳定置信分数将扫描点分为稳定且不稳定的点。我们的实验结果表明，利用稳定点进行定位 - 证明了扫描匹配算法的性能，尤其是在外观变化频繁的环境中。通过利用扫描和地图体素之间的差异，我们增强了稳定点的分割。因此，我们的方法概括为新的，看不见的环境。
完整的亚历山大·亚历克西耶夫教授完整的Lingfang歌曲教授
Song，L。（2016）。 供应链本地化：在中国运营的外国公司的前所未有的战略重音。 in：Kulwant S Pawar，Yu，M.，Zhao，X.，Chandra Lalwani Eds。 通过全球供应链的竞争优势。 第一版。 诺丁汉：诺丁汉大学，pp。 150-155。Song，L。（2016）。供应链本地化：在中国运营的外国公司的前所未有的战略重音。in：Kulwant S Pawar，Yu，M.，Zhao，X.，Chandra Lalwani Eds。通过全球供应链的竞争优势。第一版。 诺丁汉：诺丁汉大学，pp。 150-155。第一版。诺丁汉：诺丁汉大学，pp。150-155。
北欧资源匮乏语言的语言技术
尽管所有主流操作系统都识别法罗语并实现数字键盘兼容性，但法罗语在任何操作系统（Windows、macOS、Linux、Android、iOS）中都不支持作为系统范围的本地化语言。大型软件套件（Microsoft Office、Google Docs、Libre Office）也是如此。虽然这些系统和软件的某些组件显示出为法罗语本地化的迹象，但这种情况只是偶尔发生且是次要的（例如，表情符号的名称是法罗语，但所有主要功能都不是）。鉴于这些操作系统和软件套件在教育和专业领域的广泛应用，法罗语使用者被迫在所有个人或专业设备上选择非母语的语言界面。
在陡峭的高山地形中安全的低空导航，带固定翼无人机
[1] Heck，Matthias等。“结合阵列分类和本地化的雪崩自动检测。”地球表面动力学7.2（2019）：491-503。地球表面动力学7.2（2019）：491-503。
5G网络中的同步：一种混合贝叶斯的方法，用于时钟偏移/偏斜估计及其对本地化的影响
1简介移动网络的第五代（5G）预计将提供广泛的基于位置的服务[1]。为了为这些服务铺平道路，文献中已经引入了无数确切的位置技术，其中大多数依赖于为移动用户（MUS）[2]的访问点（APS）之间的合作（APS）之间的合作。，特别是为了估算位置，这些技术利用了代理之间（即MUS和AP之间进行的时间测量），要求它们具有共同的时间群[3]。因此，对于合作的功能方法，需要在彼此之间以及与MUS相互准确同步AP [4，5]。已经付出了巨大的努力来设计从不同网络的快速，连续和精确的同步算法，从无线传感器网络（WSN）到无线通信网络[6]。通常，最新同步
Curt Robots
自主导航可以根据应用程序进行调整，并专门为粗糙的地形设计，在带有坑洼，水坑和障碍物的路径上。在障碍的情况下，在户外应用中尤其重要，以区分可以穿越的障碍（例如灵活的障碍，例如草）和那些无法的障碍（例如大刚性障碍）。为了确保在不同环境中具有高度的灵活性，Curt具有多功能的定位方法（如有必要）（完全）替换GNSS或车轮探光仪。为了确保使用高度的灵活性，Curt可以在没有GNS的情况下进行本地化。为了实现完全自主的导航，需要几种单个技术的相互作用。这些技术是本地化，路径计划（全球和本地），映射和环境感知。
基于GPS/ ... div>的基于预测的机器学习的错误校正
摘要。精确的定位对于自动驾驶汽车的安全至关重要因素和有效导航至关重要。这项应用研究研究了机器学习模型的使用，用于估计，预测和纠正全球定位系统（GPS）/惯性测量单元（IMU）在室内和室外应用程序中的本地化。这种正在进行的开发旨在通过利用探索性数据分析（EDA）和实施诸如线性回归，随机森林回归和决策树回归器等模型来提高本地化准确性。评估是用平方误差（MSE）度量进行的，对于决策树，线性回归和随机森林模型，得出1.7069427028104143𝑒-05的值。结果表明，具有最高性能的模型是通过评估平均平方误差（MSE）值来确定的。