XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测试时间
使用航拍图像和街道图像对公共物品进行分类
人类居住的世界的每个角落都是从多个视点以越来越高的频率拍摄的。谷歌地图或 Here Maps 等在线地图服务可以直接访问大量密集采样的、带有地理参考的街景和鸟瞰图像。我们有机会设计计算机视觉系统来帮助我们搜索、分类和监控公共基础设施、建筑物和文物。我们探索这种系统的架构和可行性。主要的技术挑战是结合每个地理位置的多个视图（例如鸟瞰图和街景）的测试时间信息。我们实现了两个模块：det2geo，它检测属于给定类别的对象的位置集，以及 geo2cat，它计算给定位置处对象的细粒度类别。我们介绍了一种采用最先进的基于 CNN 的对象检测器和分类器的解决方案。我们在“帕萨迪纳城市树木”上测试了我们的方法，这是一个包含 80,000 棵树木的新数据集，带有地理和物种注释，结果显示结合多种视图可以显著改善树木检测和树种分类，可与人类的表现相媲美。
2024-25竞争活动指南
•FBLA会员会费的支付是在本计划年度3月1日东部时间11:59 PM之前支付的。•必须注册NLC并支付全国会议注册费才能参加竞争活动。•成员必须留在官方的FBLA酒店街区才能参加比赛。•每个州每个事件都可以提交四个条目。•每个成员最多可以参加两个个人/团队活动和一个章节活动（社区服务项目或章节的状态演示）。•图片识别（物理或数字：驾驶执照，护照，国家发行的身份证或学校发行的身份）在签入竞争活动时需要匹配会议名称。•如果竞争对手的分配客观测试时间迟到，他们将被允许以五点罚款竞争，直到最终确定结果为止，或者住宿会影响事件的公平性和完整性。•一些竞争活动从NLC开幕会议开始之前的早晨开始。竞争活动的时间表显示在NLC位置的当地时间。竞争活动时间表无法更改。识别
使用 3D-UNet 架构进行 MRI 脑肿瘤分割和不确定性估计
摘要。3D 磁共振图像 (MRI) 中的脑肿瘤分割自动化是评估疾病诊断和治疗的关键。近年来，卷积神经网络 (CNN) 在该任务中表现出更好的效果。然而，高内存消耗仍然是 3D-CNN 的一个问题。此外，大多数方法不包括不确定性信息，这在医学诊断中尤其重要。这项工作研究了使用修补技术训练的 3D 编码器-解码器架构，以减少内存消耗并降低不平衡数据的影响。然后使用不同的训练模型来创建一个利用每个模型属性的集成，从而提高性能。我们还分别使用测试时间丢失 (TTD) 和数据增强 (TTA) 引入了体素不确定性信息，包括认知和随机信息。此外，提出了一种有助于提高分割准确性的混合方法。本论文提出的模型和不确定性估计测量已在 BraTS'20 挑战赛中用于肿瘤分割和不确定性估计的任务 1 和 3。
使用多种神经网络
准确预测锂离子电池（LIB）的剩余使用寿命（RUL）对于提高LIBSPAINTION应用程序的运营效率和安全性至关重要。它还促进了细胞设计程序的改进和快速充电方法的演变，从而最大程度地减少了周期测试时间。虽然人工神经网络（ANN）已成为该任务的有前途的工具，但识别跨不同数据集的最佳体系结构，而优化策略并非乏味。为了应对这一挑战，开发了一个机器学习框架，以系统地评估不同的ANN体系结构。仅利用从各种充电策略循环的124个锂离子电池中使用的训练数据集的30％，在此框架内进行了HyperParam-Eter优化。这确保以最佳配置对每个模型进行评估，从而促进了RUL预测任务的平衡比较。此外，该研究还研究了各种循环窗口对模型功效的影响。采用分层分区方法强调了统一数据集在不同子集之间表示的重要性。值得注意的是，最佳模型使用仅40个周期的循环特征，达到了平均绝对范围误差为10.7％。
微型空射诱饵 (MALD) 和 MALD 干扰机...
执行摘要 • DOT&E 2011 年 4 月的 IOT&E 报告评估了微型空射诱饵 (MALD) 在作战中的效果，但由于材料可靠性差，不适合作战。2011 年 7 月，空军发现导弹射频连接器存在故障，导致其在长航时运载飞行中与导弹分离。空军已修复故障并进行了进一步的可靠性测试；但是，MALD 78% 的运行可靠性仍低于 93% 的阈值要求。 • 空军将不再采购任何 MALD，因为项目办公室将 MALD 采购线转换为 MALD-Jammer (MALD-J)。 • 空军在 2012 年 3 月通过额外的 MALD-J 工程、制造和开发 (EMD) 测试任务展示了针对长航时运载时间故障的纠正措施。 • 空军在 2012 财年发射了 14 次 MALD/MALD-J 发射，没有出现故障。 • 测试范围有限、威胁系统不可用以及数据处理和评估延迟阻碍了 MALD 和 MALD-J 测试。空军需要分配足够的测试时间并减少数据处理周转时间。
Moog FCS 提供先进的力控制...
条件可以模拟。开发时间和测试时间大大减少并得到控制，因为我们不再需要进入赛道或试验场，也不再需要等到气候条件合适。例如，可以避免或反复下雨天。• 允许修改组件：通常，最好研究车辆对一种特定道路条件的响应。使用这些技术，可以反复重播相同的路段，同时进行细微的系统更改，从而实现快速、可重复的 A-B-A 测试。• 提高测试驾驶员的安全性：可以在更安全、更受控制的环境中测试危险的道路条件。驾驶员将不会受到危险的道路或环境条件的影响，因为他们将操作模拟器。赛道场景可能会在新设计上达到性能极限，但模拟器中的安全限制将保护驾驶员甚至测试部件免受不受控制或失控的响应。• 精确可复制性：可以部署驾驶辅助设备来提高驾驶员的表现或训练驾驶员执行特定操作。可以记录每圈的表现。随着车辆硬件的修改或更换，可以观察到该圈速表现的偏差。圈速可以叠加在屏幕上，以便驾驶员可以
2014 财年国防部项目 - F-35 联合攻击战斗机 (JSF)
系统设计和开发阶段按计划于 2018 年启动。Block 2B 将比计划晚完成，剩余的缺陷将影响作战单位；这些缺陷的修复将推迟到 Block 3i 和 3F。• 在 2013 财年年度报告中，DOT&E 估计该项目将在 2015 年 5 月至 11 月之间完成 Block 2B 测试（晚 7 至 13 个月），具体取决于经历的增长水平，同时假设该项目将继续测试点生产力与前 12 个月相同。自 2013 年 10 月底以来，该项目已做出多项调整，以减少 2013 财年报告中估计的延迟： - 2014 年 2 月，在最终确定 2014 年度计划时，该项目将早期任务系统区块（区块 1A、1B 和 2A）计划中的测试点与区块 2B 测试计划中的测试点合并，并决定仅考虑区块 2B 舰队发布所需的测试点，从而消除了大约 840 个点。所有这些点都计划在 DOT&E 报告中完成。这一减少相当于大约四个月的测试时间。
AI辅助学术写作：定量社会科学的调整
能够生成学术文本的高级AI系统的出现（包括具有测试时间Web访问的“经营链”的大语言模型）有望显着影响学术写作和出版。本评论讨论了学术界，特别是在定量社会科学方面，应在未来十年中适应AI辅助或AI写的文章。我们总结了AI在学术写作中的当前能力（从起草和引文支持到创意产生），突出新兴趋势，并权衡优势与诸如误导，plagia和道德困境之类的风险。然后，我们提供了未来十年的投机性预测，以文献为基础，并提供了有关AI迄今为止影响的数据。一项经验分析汇编了现实世界中的数据，说明了AI在研究产出中不断增长的足迹。最后，我们为期刊，同行评审者，编辑和学者提供政策和工作流建议，并在详尽的表格中介绍。我们的目的是告知一种平衡的方法来利用AI在学术写作中的利益，同时维护诚信和透明度。
人grasps Generation
在预测具有平行颚夹具的机器人抓地力已得到很好的研究并广泛应用于机器人操作任务中，但多手指手的自然人抓握生成研究的研究仍然是一个非常具有挑战性的问题。在本文中，我们建议在世界上给定3D对象产生人类的抓。我们的主要观察结果是，对手接触点和物体接触区域之间的一致性建模至关重要。也就是说，我们鼓励先前的手接触点靠近对象表面，并且对象共同的接触区域同时通过手接触。基于手动接触一致性，我们在训练人类掌握的一代模型中设计了新的目标，还设计了一个新的自我监督任务，该任务允许在测试时间之前调整掌握生成网络。我们的实验表明，人类掌握的产生显着改善，而对最先进的方法的差距很大。更有趣的是，通过在测试时间内使用自我监督的任务来优化模型，它可以帮助您在看不见和室外对象上获得更大的收益。
亮点
准确预测锂离子电池 (LIB) 的剩余使用寿命 (RUL) 对于提高 LIB 供电应用的运行效率和安全性至关重要。它还促进了电池设计流程的改进和快速充电方法的发展，从而最大限度地缩短循环测试时间。虽然人工神经网络 (ANN) 已成为这项任务的有前途的工具，但在不同的数据集和优化策略中确定最佳架构并非易事。为了应对这一挑战，开发了一个机器学习框架来系统地评估不同的 ANN 架构。仅利用在不同充电策略下循环的 124 个锂离子电池的 30% 的训练数据集，在此框架内进行超参数优化。这确保了每个模型在其最佳配置下进行评估，从而有助于对 RUL 预测任务进行平衡比较。此外，该研究还考察了不同循环窗口对模型功效的影响。采用分层分区方法强调了在不同子集之间统一数据集表示的重要性。值得注意的是，表现最佳的模型仅使用 40 个周期的逐周期特征，就实现了 10.7% 的平均绝对百分比误差。