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World File Search System测量距离
使用蓝牙 - 低能来进行接触跟踪
接触追踪的目的是跟踪个人之间的联系，以告知那些患有感染风险的人。许多国家都考虑了借助数字工具（例如智能手机）进行接触跟踪。许多接触追踪提案基于蓝牙低能（BLE），这是大多数智能手机上可用的中型无线技术。核心想法是使用BLE在附近的智能手机之间交换信息，以跟踪其所有者的联系。即使尚未设计用于测量距离，其有限的范围以及信号强度指示器也可以提供足够好的接近度估计[13]。此外，BLE被设计为具有低能足迹，这对于必须在电池资源有限的设备上一直保持运行的任务很重要。在考虑距离估计和能源消耗的背后，关于设备到设备通信的技术选择仍然是几个问题。本文档将介绍这些详细信息，并将讨论如何根据BLE实施联系人跟踪。本文档仅关注接触跟踪应用程序的BLE通信方面，特别是它没有详细讨论距离估计或能耗方面。本文档的目标是介绍基于BLE的接触跟踪背后的技术要素，提出技术限制并描述所设想的解决方案。
为什么时间不是第四维？
SI 基本单位是国际单位制 (SI) 为现行国际数量体系的七个基本量规定的标准化测量单位：它们是一组基本单位，我们可以从中推导出所有其他 SI 单位。这些是 SI 单位。秒用于测量时间，米用于测量长度或距离，千克用于测量质量，安培用于测量电流，开尔文用于测量热力学温度，摩尔用于测量物质的数量，坎德拉用于测量发光强度。除时间外，其他所有基本 SI 单位都可以量化或被 5 种基本感觉受体（即眼睛、鼻子、耳朵、皮肤和舌头）感受到。我们可以用脚步测量距离，通过皮肤感受到温度的上升。时间是唯一缺乏其存在的经验证据的基本现象。然而，在物理学中，它被视为距离变化率的度量。 许多人认为时间只是测量宇宙熵的工具。衡量不可预测性的程度是用熵来衡量的。它表示系统内部混乱程度的增加。根据热力学第二定律，任何自发发生的事件都会增加宇宙的熵 (S)。该定律断言，孤立系统的熵永远不会随着时间的推移而减少。
使用
摘要 - 本文将着重于自动驾驶汽车中的自适应巡航控制。自适应巡航控制输入是安全距离，该安全距离取决于距离值，测量距离，自动驾驶汽车本身的纵向速度，输出是所需的加速度。目标是根据超声波传感器测量的距离跟随前面的车辆，并保持前方车辆之间的距离大于我们确定的安全距离。为此，我们使用了基于适用于自适应巡航控制系统的神经网络，使用了超级扭曲滑动模式控制器（STSMC）和非单明的终端滑动模式控制器（NTSMC）。神经网络能够近似于NTSMC控制器的指数达到法律项参数，以补偿不确定性和扰动。使用超声波传感器生产并测试了一个自主汽车自适应巡航控制系统原型，以测量两家汽车之间的距离，而Arduino板作为微控制器，以实施我们的程序，并将四个DCS Motors作为执行器作为执行器，以移动或停止我们的主机车辆。该系统由代码和Simulink Matlab处理，这些控制器的效率和鲁棒性非常好，如低纵向速度误差值所证明的那样。使用基于神经网络控制器的STSMC和NTSMC改善自适应巡航控制，可以提高自动驾驶汽车的安全性，这些神经网络控制器的效率和鲁棒性选择。
生物发光混凝土的文献综述研究使用Arduino
摘要 - 本文提出了一个由Arduino提供动力的智能真空吸尘器，其中包含三个关键特征：自动化，遥控和语音激活。自动化清洁模式利用超声传感器进行障碍物检测和导航，从而使设备可以独立运行。遥控功能使用户能够通过移动应用程序指导真空吸尘器的运动。语音控制集成允许通过简单的口头命令进行免提操作。结合了这些功能，这款基于Arduino的Smart Vacuum Cleaner提供了一种多功能且用户友好的解决方案，可满足现代家庭清洁需求。清洁房屋和周围环境在忙碌的时间表中更加艰巨。当前，有一些真空吸尘器需要人类处理它们。因此，迫切需要实施无人干预的真空吸尘器。在该项目中实施了一种有效清洁所需区域的方法。通过使用这种真空吸尘器，可以清洁危险的地方，从而降低人类的风险。这是通过实现自主系统来实现的。使用了带有真空吸尘器的RC汽车。该系统附着超声波传感器，有助于避免桌子，椅子和墙壁等大障碍。通过通过该传感器测量距离，汽车采取了障碍物和汽车之间距离更大的方向，从而避免了与障碍物的碰撞。整个系统都是使用电池操作的。
车辆自主驾驶系统
摘要：自动驾驶汽车或自动驾驶汽车行业和技术在研究行业和汽车行业中发挥了重要作用。自动驾驶汽车是那些车辆能够在没有人工干预的情况下通过交通方式感知周围，导航和驾驶自己的道路。换句话说，它们可以从一个位置转移到另一个位置，而无需人类互动。在本文中，提出了自动驾驶汽车系统原型。该车辆能够感知其周围环境，并通过交通和其他障碍（例如人和交通信号灯）自行上路。也就是说，车辆能够驾驶和检测道路信号，并相应地做出决定，是继续还是转弯。所提出的系统使用Raspberry Pi微控制器和超声传感器来检测车辆前面的任何物体，障碍物或行人，并测量距离。此外，覆盆子Pi摄像头连接到Raspberry Pi，以不断拍摄道路的照片。这些图片将由Raspberry Pi微控制器分析。车辆能够安全到达目的地。已经设计和实施了自动驾驶汽车原型。对Porotype自动驾驶汽车系统进行了测试和执行。关键字：自动驾驶汽车，覆盆子PI，超声波传感器，信号检测，Raspberry Pi摄像机的介绍，随着技术的发展，制造业也正朝着自动化发展。车辆自动化实际上正在改变行业的概念（Al-Smadi＆Msallam，2022）。自动驾驶汽车或自动驾驶汽车行业和技术在研究和汽车行业中发挥了重要作用。自动驾驶汽车是那些汽车能够在没有人工干预的情况下通过交通方式吸引周围，导航和驱动自己（Szikora＆Madarász，2017; Pawar等，2021）。换句话说，自动驾驶汽车是那些可以从一个位置转移到另一个位置而无需人类互动的汽车。随着每个国家 /地区迅速增加的车辆数量，道路每天都在增加交通事故的数量。这些事故中有许多是由于人类错误。这些事故的一些常见原因是在开车时使用手机，此外还有几种车内娱乐设备。根据研究（Ondruša等，2020），预计由于自动驾驶汽车，事故将在2040年下降至80％。这种期望的原因是因为自动驾驶汽车将有可能减少交通碰撞和控制速度限制。目前，自动驾驶汽车已经在几个没有任何人类投入的国家实施（Shetty等，2019）。Tesla Motors Inc.Tesla Motors Inc.
案件编号： 部门： 法庭： 申请批准扩大计划
“扩充计划”是指一项详细的计划，该计划可以是临时的，也可以是永久性的，目的是通过开发新的或替代的引水方式或引水点、汇集水资源、进行水交换项目、提供替代水源、开发新水源或任何其他适当方式，增加某个区域或部分区域可供有益使用的水源供应。“扩充计划”不包括通过根除地下水藻来挽救支流水，也不包括使用从已不透水的陆地表面收集的支流水，从而增加径流但不增加现有的支流水供应。 § 37-92-103(9)，CRS 在审查拟议的扩容计划并考虑避免伤害所需的条款和条件时，仲裁员或水资源法官应考虑申请人使用或拟议使用水量在数量和时间上的消耗、申请人将提供的扩容水量和时间，以及是否存在对既得水权或法令规定的有条件水权下有权使用水的任何所有者或人员造成的伤害。扩容计划应足以允许继续进行引水，否则将需要削减水量以满足有效的老年人用水需求，只要申请人提供必要的替代水量以满足老年人引水者在当时和地点的合法要求，并且只要老年人因申请人的引水而被剥夺其合法权利。拟议的扩容计划依赖于扩容水供应，而扩容水供应（无论通过合同还是其他方式）的持续时间有限，只要该计划的条款和条件能够防止损害既得水权，则不得仅以扩容水供应持续时间有限为由而拒绝该计划。上述条款和条件应要求在任何地下水转移停止后替换非优先性耗竭。批准扩容计划的法令应要求州工程师减少所有非优先性转移，这些耗竭的替换方式无法防止损害既得水权。扩容计划可以规定程序，允许在初始法令颁布后在计划中使用额外或替代的替代水源，包括按年度或更少频率租赁的水，前提是使用上述额外或替代水源是根据 § 37-92-308、CRS 批准的替代供水计划的一部分，或者如果此类水源被法令用于此类用途。 § 37-92-305(8)，CRS 一般来说，法规和判例法要求必须在时间、地点、质量和数量上弥补优先顺序外的损害性消耗。申请人有责任在本申请中提供每个建筑物的位置。对于已裁定的建筑物，请逐字逐句地使用裁定该位置的最新法令中的位置。对于新建筑物，请提供 PLSS 位置（四分之一、部分、乡镇和范围）和单点位置描述，使用 UTM 坐标（例如来自 GPS 设备）（首选）或已知部分线的测量距离。1. 申请人的姓名、邮寄地址、电子邮件地址和电话号码（如果有多个申请人，
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、