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World File Search System测量对象
移动信息系统特刊... - Hindawi.com
传感器数据融合是将分布在不同地点的多个同类或不同类型的传感器所提供的局部数据资源综合起来，利用计算机技术对其进行分析，以消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，使其相互补充，减少其不确定性，获得对测量对象的一致解释和描述，从而提高系统决策、规划和响应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。信息融合出现在不同的信息层次上，包括数据级融合、特征级融合、决策级融合。多传感器数据融合技术形成于20世纪80年代，已成为研究热点。与单传感器信息相比，多传感器数据融合具有容错性、互补性、实时性、经济性等优点，因此逐渐得到推广和应用。
INRiM - 机械工程先进计量学
主题 1：开发纳米和微米范围内的力值基准 开发微米和纳米力值基准在先进制造、微机电系统 (MEMS)、微流体、纳米技术以及制药和医疗设备等领域变得越来越重要。高精度表面张力和材料机械性能测量对于改进生产工艺和评估其质量至关重要，特别是在使用涂层或纳米沉积工艺的情况下。在上述领域，正在或已经开发出新的测量技术，关键是将这些技术应用于特定的测量对象并获得最终用户群体的认可。然而，开发这些尺度的力值的准确可靠的测量技术仍处于起步阶段。本提案旨在通过开发微米和纳米力值基准来解决这一差距，这些基准可用于校准和验证这些尺度的力值测量设备的准确性。因此，需要开发新技术和标准，以在低不确定度水平下生成已知的准确可靠的力值测量结果。本博士论文的目标是：1. 开发微力和纳米力的主要标准，可用于校准和验证这些尺度上的力测量设备的准确性。2. 研究表面相互作用、摩擦和粘附对微力和纳米力测量的影响。3. 评估相关的不确定性和影响因素
自闭症谱系障碍患者的对象关系的维度是增强社会相关性技能的基础
•本文提出了一项研究的结果，该研究重点介绍了自闭症谱系障碍患者的对象关系的维度。一个对象表示与其他重要的关系，在这种关系中，通过有意义的情感交流进行了识别过程。这是通过分离和个性化的发展过程来描述的，这主要发生在儿童从出生到生命的第三年。尽管社会关系中的缺陷代表了自闭症的最典型特征，但在该领域仍然存在很多不确定的TY。基于理论背景，我们假设自闭症谱系障碍患者的物体关系特征的差异与没有自闭症谱系障碍的人的对象特征相比，反映在对象关系中的干扰表达更大，尤其是在更为明显的社会隔离和共生次数的更为明显的维度中。定量研究样本包括38名患有正常智力能力和100名没有自闭症谱系障碍的成年人的成年人。对象关系的测试（测量对象关系的各个维度）用于数据收集。结果表明，两组受访者之间存在统计学上的显着差异，因为在自闭症谱系障碍的成年人中，共生合并，社会隔离和分离焦虑的维度更为明显。这些发现是为患有AU Tism Spectrum障碍患者设计专业支持的基础，以促进自主权，以增强社会相关性和社会包容所需的技能。
Research progress of integrated optical gyroscope
光学陀螺仪是一种使用光学原理来测量角速度和方向的设备。它由旋转转子和一对光电检测器组成，该检测器可以通过检测光路径中的变化来测量对象的旋转。光学陀螺仪广泛用于惯性导航，飞行控制，地震监测和其他田地[1]。光学陀螺仪使用SAGNAC效应，这是光学物理学中众所周知的现象。当一束光束分成两个梁并以相反的方向围绕循环绕着循环行驶时，如果环旋转，则两个光束在环上行驶所需的时间将有所不同[2]。这是因为环的旋转导致两个梁之间的相移，这导致干扰模式与环路的旋转速率成正比。近年来，光子综合电路（图片）的进步导致了新型设备的开发，例如片上激光器，光子集成电路和光电神经网络[3]。这些设备有可能对诸如计算，传感和通信等领域进行重复化。集成光学陀螺仪的关键优势之一是将多个功能组合到单个芯片上的能力，从而改善了性能和减小的尺寸，重量，重量和功耗，使其适用于更广泛的应用程序[4]。在这里，我们将集成的光学陀螺仪（IOG）分为两类，包括集成的干涉光学陀螺仪（IIOG）和集成的共振光学陀螺仪（IROGS）[5]。在IIOG中，干涉光纤陀螺仪
确定计算出的脑电图指数的不准确性
由于测量值而获得的数据，与测量过程本身有关，以及消除记录的干扰（如果有）的必要性。这些数据可用于进一步的计算，其结果将受到此不准确性的影响。确定计算结果的不确定性水平可能会对结果解释产生重大影响。例如，如果根据计算结果确定的参数会随时间变化，则将其与不准确性的水平联系起来很重要。这些更改可能是由于数据记录不准确。如果计算需要从不同来源集成数据，则计算结果的不准确性将是由于来自这些来源的数据不准确。来自许多来源的数据计算的一种类型是向量空间中的转换。一个简单的例子是测量对象在二维空间中的位置和坐标系的变化。可以使用具有不同参数的两个测量设备进行此类测量。测量坐标系可能与目标坐标系不同。在这种情况下，坐标系进行了转换。让我们假设一种设备提供了非常准确的值，而另一个设备非常不准确。如果我们开始旋转坐标系，则各个轴上的不准确性水平将会改变。它们将成长和收缩，经过360度旋转后，它们将返回其原始值。在计算过程中不确定性值可能会下降的事实排除了使用方法来确定不确定性的不准确性，其中应从坐标系统转换的公式中确定不确定性。可以从以下文章的推论中可以看出，坐标不准确的变化与坐标的方式不变。这使他们可以减少，即使他们不承担负值。坐标系转换的公式非常广泛使用。它不仅限于旋转，更改对象的比例。转换确定对象的大小如何在特定相对论理论，转换为傅立叶，余弦，波浪等中如何变化。
tc-ltio：激光雷达和视觉进程降解环境的紧密耦合激光偶尔惯性进程
自动移动机器人在交付，制造，耕作，采矿和太空探索的自动化中起着重要作用。尽管这些机器人在传统上依靠其与GNSS/INS系统的本地化[1]，但在室内，室内，屋顶或茂密植被的区域，在发生信号损失的情况下，会出现挑战。为了克服这一限制，已经提出了同时定位和映射（SLAM）[2]方法。猛击通常将其分为光检测和范围（LIDAR）大满贯和视觉猛击，具体取决于所用的主要传感器。LIDAR SLAM在涉及敏捷运动和复杂结构化环境的场景中具有很高的精度和鲁棒性，这是由于其能力直接使用多个射线直接测量对象和传感器之间的距离[3]。但是，由于LiDar SLAM通过匹配每种结构扫描来执行定位，LIDAR的大满贯可以在无结构的场景中退化，例如隧道，庞大的平面和走廊[4]。另一方面，视觉猛击，利用RGB图像的纹理信息可以在无结构环境中起作用，因为它依赖基于纹理的特征，即使在缺乏明确的结构元素的场景中，也可以提取这些特征[5]。然而，视觉大满贯的规模估计有弱点，并且可以在照明条件下快速变化。为了解决LiDAR和Visual Slam的局限性，已经提出了各种LiDAR视觉大满贯方法，这些方法同时整合了LiDar和Visual Sensor的信息[6-8]。这些方法可以有效地处理结构和，因为这些方法大多数都依赖于松散耦合的方式（系统间融合）[6，7]，这两个系统中的故障都会导致总体猛击失败。为了解决松散耦合方式的弱点，已经提出了紧密耦合的方法（功能间融合）[8]。