XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System校准
使用校准环境的感知系统的联合固有和外在校准
摘要 - 基本上所有多传感器系统都必须校准其传感器，以利用其全部潜力进行状态估计，例如映射和本地化。在本文中，我们研究了感知系统的外在和内在校准的问题。传统上，以围板或独特身份标签的形式的目标用于校准这些系统。我们建议将整个校准环境用作支持不同类型传感器的内在和外在校准的目标。这样做，我们能够校准具有不同配置，传感器类型和传感器方式的多个感知系统。我们的方法不依赖于传感器之间的重叠，这些传感器通常在使用经典目标时通常需要。主要思想是将每个传感器的测量值与校准环境的精确模型联系起来。为此，我们可以为每个传感器选择一种最适合其校准的特定方法。然后，我们使用最小二乘调整共同估算所有内在和外部设备。最终评估了我们系统的激光镜头到相机校准，我们提出了一种与校准无关的评估方法。这允许在不同校准方法之间进行定量评估。实验表明我们提出的方法能够提供可靠的校准。
技术报告：多视觉惯性系统：分析，校准和估计
11实验结果42 11.1 4 IMU + 3 GS摄像机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 11.1.1具有不同数量的相机的校准。。。。。。。。。。。。。。。。。43 11.1.2与Kalibr进行了比较。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 44 11.1.3比较IMU内在质量。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。43 11.1.2与Kalibr进行了比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 11.1.3比较IMU内在质量。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。44 11.1.3比较IMU内在质量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2 4 IMU + 2 GS摄像机 + 2 RS摄像机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2.1 IMU和GS/RS的校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 49 11.2.2评估多个陀螺仪校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 50 11.2.3时间校准。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 50 11.3带有4个IMU + 2 GS摄像机的平面运动。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。49 11.2.1 IMU和GS/RS的校准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 11.2.2评估多个陀螺仪校准。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.2.3时间校准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.3带有4个IMU + 2 GS摄像机的平面运动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.4关于估计收敛的讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
一般信息到高压电池校准
注意：本文档中包含的信息旨在使用经过培训的专业技术人员使用知识，可以使用梅赛德斯 - 奔驰批准的工具和设备来正确，安全地对梅赛德斯 - 奔驰车辆进行诊断和维修。它会通知服务技术人员可能在某些车辆中发生的情况，并提供可以帮助车辆诊断，服务或维修的信息。这并不表示本文档中引用的任何车辆中存在缺陷，也不意味着保修覆盖范围。不要假设症状或状况或症状或状况的描述原因会影响任何特定的车辆或ve虫组，或者所述修复适用于任何特定的车辆或车辆组。可能有多种原因导致本文档中描述的相同或相似的症状或条件，并且训练有素的专业服务技术人员必须使用其诊断技能来逐案进行评估。本文档中包含的信息不能保证保修范围，也不能以任何方式扩展车辆的保修。
校准和代码语言模型的正确性
摘要 - 机器学习模型被广泛使用，但通常也可能是错误的。用户将受益于可靠的指标，即是否应信任给定模型的给定输出，因此可以做出合理决策是否使用输出。例如，输出可以与置信度度量相关联；如果这种置信度度量与正确性的可能性密切相关，则据说该模型是良好校准的。良好的置信度措施可以作为理性，逐步决策的基础，以了解使用生成的代码时需要多少审查和护理。校准已经在主要非生成中进行了研究（例如，分类）设置，尤其是在软件工程中。但是，生成的代码通常可能是错误的：给定的代码，开发人员必须决定是否直接使用，在仔细审查强度变化或丢弃模型生成的代码后使用。因此，卡尔 - 对生成环境至关重要。我们做出了一些贡献。我们开发了一个框架来评估代码生成模型的校准。我们考虑了几个任务，正确性标准，数据集和方法，并发现我们测试的大而生成的代码模型并未得到很好的开箱即用。然后，我们展示如何使用标准方法（例如PLATT缩放）改进校准。我们的贡献将在语言模型生成的当前使用代码中提供更好地校准的决策，并为将来的研究提供了一个框架，以进一步改善软件工程中生成模型的校准方法。由于Platt缩放率取决于正确性数据的事先可用性，因此我们评估了PLATT缩放在软件工程中的适用性和概括性，讨论其具有良好实际使用潜力的设置以及不存在的设置。索引项 - LLS，校准，置信度度量
精确且快速校准的语音神经假体
交流是构造障碍患者的优先事项，例如中风和肌萎缩性侧索硬化症（ALS）1。患有疾病的人会损害沟通报告，增加了隔离，抑郁症和生活质量下降的速度2,3；失去沟通可能会确定一个人是否会在高级ALS 4中追求或撤回维持生命的护理。虽然可以使用现有的增强性和辅助通信技术，例如头部或眼动仪，但随着患者失去自愿性肌肉控制5，它们的信息传输率较低，并且越来越难以使用。大脑计算机接口是一种有前途的通信技术，可以直接从皮质神经信号中解码用户的预期语音6。开发语音神经假期的努力主要是基于研究的研究，这些数据是从经受电生理监测的能力强大的扬声器进行回顾性分析的，以实现临床目的7-16。几个小组已经进行了实时的脑界面研究，以使用植入的皮质摄影（ECOG）17-20恢复丢失的语音，其中包括在17期发表的报告，或物质内多电极阵列21。最近的两份报告通过将尝试的语音通过尝试到音素（单词的基础）而产生的皮质神经信号并将这些音素组装成在计算机屏幕上显示的单词和/或句子，从而建立了“大脑到文本”的语音表现19,21。这些研究实现了通过单词错误率量化的沟通性能，为25.5％，1,024字词汇19和23.8％，词汇为125,000字，词汇21，并需要大约17个小时的记录才能收集足够的训练数据以获得该水平的表现。
用于真菌中多基因途径多重和预校准表达的多顺反子系统
合成生物学需要高效的系统来支持多个基因的良好协调共表达。在这里，我们发现了一个 9 bp 核苷酸序列，它能够在酵母和丝状真菌中实现高效的多顺反子基因表达。将多顺反子表达与多路复用、无标记、基于 CRISPR/Cas9 的基因组编辑相结合，我们开发了一种称为 HACKing（通过将基因破解到基因组中实现高效和可访问的系统）的策略，用于组装多基因途径。HACKing 允许通过将每种酶的翻译与在所需发酵条件下具有预定丰度的宿主蛋白质的翻译联系起来来预先校准每种酶的表达水平。我们通过快速构建高效的酿酒酵母细胞工厂来验证 HACKing，这些细胞工厂表达 13 种生物合成基因，并产生模型内源性（1,090.41 ± 80.92 mg L − 1 角鲨烯）或异源性（1.04 ± 0.02 mg L − 1 mogrol）萜类化合物产品。因此，HACKing 满足了合成生物学对真菌途径工程的可预测性、简单性、可扩展性和速度的需求，以获得有价值的代谢物。
从多个湖泊模型的大规模校准工作中学习
1 Tu Dresden，德累斯顿，德国2 Uppsala University，Uppsala，瑞典3国立水上资源研究所（DTU Aqua），丹麦技术大学，公共。 Lyngby，丹麦4 Ecoscience系，Aarhus University，Aarhus，丹麦，这些作者为这项工作做出了同样的贡献。1 Tu Dresden，德累斯顿，德国2 Uppsala University，Uppsala，瑞典3国立水上资源研究所（DTU Aqua），丹麦技术大学，公共。Lyngby，丹麦4 Ecoscience系，Aarhus University，Aarhus，丹麦，这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
使用光流>对路径积分的控制和重新校准
海马位置细胞受到自我运动（白痴）信号和外部感觉地标的影响，因为动物会导航其环境。为了不断更新内部“认知图”上的位置信号，海马系统会随着时间的推移整合了自我运动信号，该过程依赖于精细校准的路径积分增益，该过程将物理空间中的运动与认知图上的运动相关。目前尚不清楚单独使用习惯性提示（例如光流）是否对认知图产生足够的影响以实现路径积分的重新校准，还是地标提供的偏振位置信息对于此重新校准至关重要。在这里，我们通过自由移动的大鼠中的纯光流信息进行了路径积分增益的重新校准和对位置的系统控制。这些发现表明，大脑不断地重新平衡冲突的惯用性线索的影响，以微调路径整合的神经动力学，并且这种重新启动过程不需要自上而下的，明确的位置信号。
一个用于校准气候风险建模平台中校准影响功能的模块
气候变化将加剧自然危害，例如风暴，洪水，干旱和极端温度。仅在2022年，与气候和气候有关的灾难影响了1.85亿人，并造成了超过2000亿美元的经济损失（Cred，2023）。预测迫在眉睫的事件的影响以及根据未来的社会经济途径确定气候风险对于社会，人道主义，政治，社会经济和生态问题的决策至关重要（Smith等人，2014年）。此类计算中不确定性的一个主要来源是脆弱性（Rougier等，2013）。通常以影响功能1建模，该功能1根据危险强度，产生受影响的暴露百分比，脆弱性很难确定。Using hazard footprints, exposure, and recorded impacts from past events, researchers therefore employ calibration techniques to estimate unknown impact functions and use these functions for future risk projections or impact forecasts ( Eberenz et al., 2021 ; Kam et al., 2023 ; Lüthi et al., 2021 ; Riedel et al., 2024 ; Röösli et al., 2021 ; Schmid等人，2023年； Welker等人，2021年）。