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World File Search System环境感知
OmniHd-Scenes：用于自动驾驶的下一代多模式数据集
摘要 - 深度学习的快速进步加剧了对自动驾驶算法使用的全面数据的需求。高质量数据集对于开发有效数据驱动的自动驾驶解决方案至关重要。下一代自动驾驶数据集必须是多模式的，结合了来自高级传感器的数据，这些数据具有广泛的数据覆盖率，详细的注释和不同的场景表示形式。为了满足这一需求，我们提出了OmniHd-Scenes，这是一个大规模的多模式数据集，可提供全面的全向高清数据。OMNIHD-SCENES数据集结合了来自128束梁雷达，六个摄像机和六个4D成像雷达系统的数据，以实现完整的环境感知。数据集包含1501个夹子，每个夹子长约30秒，总计超过450K同步帧和超过585万个同步传感器数据点。我们还提出了一个新颖的4D注释管道。迄今为止，我们已经注释了200个剪辑，其中有超过514K精确的3D边界框。这些剪辑还包括静态场景元素的语义分割注释。此外，我们还引入了一条新型的自动化管道，以生成密集的占用地面真理，从而有效利用了非钥匙框架的信息。与拟议的数据集一起，我们为3D检测和语义占用预测建立了全面的评估指标，基线模型和基准。这些基准测试利用环绕摄像机和4D成像雷达来探索用于自动驾驶应用的具有成本效益的传感器解决方案。广泛的实验证明了我们的低成本传感器构型及其在不利条件下的鲁棒性的有效性。数据将在https://www.2077ai.com/omnihd-scenes上发布。
使用增强现实评估 BCI 控制系统的实际可用性：用户研究协议
脑机接口 (BCI) 使用户能够通过大脑活动来控制设备。运动意象 (MI) 是一种常见的控制范式，即个人想象执行动作时产生的神经活动。本研究介绍了一种以用户为中心的评估协议，用于评估利用增强现实的基于 MI 的 BCI 控制系统的性能和用户体验。增强现实用于通过显示环境感知动作来增强用户交互，并指导用户进行特定设备命令所需的想象动作。现有研究的主要差距之一是缺乏全面的评估方法，尤其是在现实条件下。为了解决这一差距，我们的协议结合了三个阶段的定量和定性评估。在初始阶段，验证 BCI 原型的技术稳健性。随后，第二阶段涉及控制系统的性能评估。第三阶段引入原型与替代方法之间的比较分析，结合通过问卷调查和与非 BCI 控制方法的比较进行详细的用户体验评估。参与者使用 BCI 控制系统执行各种任务，例如物体分类、拾取和放置以及玩棋盘游戏。评估程序的设计具有多功能性，旨在超越所介绍的特定用例。它的适应性使其易于定制，以满足所研究的 BCI 控制应用程序的特定用户要求。这种以用户为中心的评估协议为 BCI 原型的迭代改进提供了一个全面的框架，确保以系统和以用户为中心的方式进行技术验证、性能评估和用户体验评估。
使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nookaraju 2，N。JagadeshBab
使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nooka Raju 2，N。Jagadesh Babu 2，P。Ashok Kumar 3和Vempalle 3和Vempalle Rafi 4 1 Ecm 4 1 Ecm eCM，Vignan的Ecect of Information of Information of Information of Information of Technology，eec eec ecem ecem ecem eec。印度的Visakhapatnam 3 ECE，Vignan妇女工程研究所，印度Visakhapatnam，印度4号EEE系，JNTUA工程学院，印度Pulivendula，印度E-邮件：vempallerafi@gmail@gmail.com摘要摘要摘要包括智能世界，智能汽车和其他技术。智能车辆的开发必须能够检测和确定交通标志以确保交通安全。为了控制自动驾驶汽车的速度，环境感知至关重要。交通标志上列出的交通法规必须作为自动驾驶汽车的投入。但是，交通监管是自动驾驶汽车的基本因素之一，但是需要考虑更多的因素。在本文中，用于停车符号检测，交通符号检测的机器学习技术以及避免障碍物和距离计算的对象检测对于调节自动驾驶汽车的纵向速度起着至关重要的作用。停车标志在汽车接近时从相机的视野中消失，这使得在所需的距离距离距离距离的距离挑战。要确切地知道在哪里停止车辆，对停车线的位置的了解至关重要。避免障碍物和对象的检测是分析潜力的其他具有挑战性的因素。HAAR级联分类器方法是此处使用的优化方法。色调饱和值的特征灰度缩放空间具有更快的速度检测能力和低照明痛苦。使用设定基准的印度交通标志评估所提出的技术。所提出的方法提供了几乎80％的精度。关键字：巷道跟踪对象和标志标识，机器学习，图像处理，HAAR级联，自动驾驶汽车的控制。
请致电论文
体现的人工智能（EAI）系统本质上是网络物理系统（CPS），因为它们整合了计算算法和物理组件。这些系统可以通过传感器和执行器感知并与环境互动，从而实现实时，上下文感知的决策。通过整合这些元素，EAI系统可以在不同的设置中执行复杂的任务，从而使计算模型与物理世界动态保持一致。这种集成是机器人，自动驾驶汽车和其他在物理空间内运行的AI驱动技术的基础。EAI CP的一种突出的应用是机器人技术，因为EAI涉及将人工智能嵌入物理实体，尤其是机器人，使这些物理实体具有感知，学习和与周围环境动态的能力。这种方法有助于机器人发展和适应环境变化。一个值得注意的例子是AI人类人物，它利用了Openai的尖端技术。它展示了人形生物的高级能力，可以理解其环境并恰当地响应各种刺激，这标志着智能，互动机器的发展大步迈进。EAI CP必须整合各种功能，从环境感知和从事物理互动到执行复杂的任务。此集成涉及协调各种组件，例如传感器数据分析，复杂有关EAI背景的更多信息，请参阅以下文档：https：//cacm.acm.acm.org/blogcacm/the-role-o-of-autonicous-machine-machine-computing-inhape--inhaping-the-ahaping-the-apoping-the-autonomy- https://cacm.acm.org/blogcacm/a-brief-history-of-embodied-artificial-intelligence-and-its-future-outlook/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-computing-systems-for-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/the-value-of-data-in-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-foundation-models-for-embodied-artificial-intelligence/ Nonetheless, EAI CPS is extremely demanding on computing to achieve flexibility, computing efficiency, and可伸缩性，我们总结了下面构建EAI CP的当前技术挑战：•复杂的软件堆栈挑战：复杂性会滋生僵化。
用于微调深度学习模型的计算分析的车辆边缘云框架
摘要：合作，连接和自动化的移动性（CCAM）基础设施在理解和增强在复杂的城市环境中驾驶的自动驾驶汽车（AVS）的环境感知方面起着关键作用。但是，CCAM基础架构的部署需要有效地选择计算处理层和机器学习（ML）和深度学习（DL）模型的部署，以在复杂的Urban环境中实现AV的更大性能。在本文中，我们提出了一个计算框架，并分析了定制训练的DL模型（Yolov8）的有效性（YOLOV8）时，当部署在车辆边缘云层层面体系结构的不同设备和设置中时。我们的主要重点是了解DL模型在分层框架上部署过程中DL模型的准确性和执行时间之间的相互作用和关系。因此，我们通过在计算框架的每一层上通过Yolov8模型的部署过程来研究准确性和时间之间的权衡。我们考虑CCAM基础架构，即每一层的感觉设备，计算和通信。调查结果表明，部署的DL模型的性能指标结果（例如，0.842 map@0.5）保持一致，无论跨框架的任何层中的设备类型如何。但是，我们观察到，当DL模型遭受不同的环境条件时，对象检测任务的推理时间往往会减少。例如，Jetson AGX（非GPU）通过将推理时间减少72％来优于Raspberry Pi（non-GPU），而Jetson AGX Xavier（GPU）优于将Jetson AGX ARMV8（non-GPU）减少90％。在论文中提供了转移时间，预处理时间和设备的总时间Apple M2 Max，Intel Xeon，Tesla T4，Nvidia A100，Tesla V100等。我们的发现指示研究人员和从业人员选择最合适的设备类型和环境，以部署生产所需的DL模型。
虚拟环境中音频吸引力的代理的深度加固学习
摘要本文研究了基于音频的环境感知。该受试者可能会使车辆自动化受益，该自动化近年来引起了显着的兴趣。该技术允许对象在没有人类的情况下几乎或不完全移动。车辆自动化已用于自动驾驶，无人机以及许多家庭和工业机器人。通常，自主迁移率需要监视周围环境。监视使用传感器，例如雷达，相机，激光雷达和声纳，收集可见环境的信息以及障碍物的距离。但是，很少关注监测声学环境。通过使用诸如Unity之类的游戏引擎，可以通过虚拟环境在计算机上方便地研究该问题。可以根据声源的感知位置进行培训的代理商在环境中导航。通过机器学习方法启用了培训，例如深钢筋学习（DRL）。本论文评估了利用统一性在复杂环境中进行导航的智能音频感知者的智能音频感知者的可行性，并专门评估音频输入的培训。目的是通过使用音频来源构建虚拟环境，高级声音空间化和隔离统一的直接声音，以及在环境中具有声音源定位（SSL）功能的智能代理来实现的。空间化允许对环境中的自然声音传播进行建模，以使声音似乎从正确的位置到达。ssl，在工作中使用DRL实现，使代理可以推断出声音到达的方向。结果表明，在平均论文的平均工作量中，可以使用随便可用的插件来构建学习环境和统一训练团结的培训。此外，只要利用先进的声音空间化，就可以成功地对音频输入进行培训。
释放人工智能在教育领域的潜力：挑战与……
Sree Narayana Guru 商学院助理教授。摘要本文探讨了人工智能 (AI) 对教育的变革性影响，重点是语言习得和评估。该研究对德里的 243 名教育工作者进行了调查，揭示了多样化的人口统计资料。教育工作者认识到人工智能在测试评估和高等教育方面的潜力。与人工智能相关的关键词，如个性化、自动化和数据分析，强调了人工智能与这些概念之间的紧密联系。它还研究了教育工作者对人工智能融入课程的看法。该研究还深入探讨了教育工作者在教授人工智能方面面临的挑战。总体而言，这项研究强调了人工智能彻底改变教育的潜力，前提是解决挑战并教育工作者接受足够的培训以将其融入教学法。关键词：人工智能 (AI)、教育、语言学习、评估、课程整合、教育者培训介绍人工智能 (AI)，通常缩写为 AI，包括机器（主要是计算机系统）对人类智能过程的模拟。它包括开发计算机程序和系统，这些程序和系统旨在执行传统上需要人类智能的任务。这些任务包括学习、推理、解决问题、理解自然语言、环境感知和适应新情况。值得注意的是，人工智能缺乏一个普遍接受的定义（Streib 等人，2020 年）。尽管如此，为了概括其本质，Sheikh 等人（2023 年）冒险将人工智能定义为“通过分析周围环境并执行具有一定程度自主性的行动来实现特定目标而表现出智能行为的系统。”从本质上讲，人工智能渴望创造能够复制人类认知和决策某些方面的机器，使它们能够仔细检查数据、制定预测并根据模式和信息采取行动。人工智能系统经过精心设计，可通过体验式学习随着时间的推移逐步提高其性能，无论是通过明确的编程还是利用促进数据驱动学习的算法。人工智能的广泛影响波及人类的众多领域，这一点从其在地图和导航、面部检测和识别、文本编辑、搜索和推荐算法、聊天机器人、数字助理（例如 Siri）、社交媒体平台、电子支付等众多领域的普遍性就可以看出（Reeves，2023 年）。此外，它在教育领域的深远作用凸显了其重要性，这一事实不容低估。Garcia（2019 年），Interactive 高级项目负责人
学习目标检查环境与社会之间的关系，使学生能够理解和欣赏Envir
1。分析您选择的国家/地区的环境的文化建构2。比较和对比具有不同环境质量水平的国家的环境感知3。批判性地评估了一个国家和不同国家内部的社会的发展状况和环境问题的类型。4。确定一个地区的社会人口统计学和工业特征，并将其与该地区的环境问题相关联？5。显示自然资源使用与不断变化的社区人口动态之间的任何关系7。评估人们的自然资源使用模式及其参与自然资源保护的可能性8。在给定的区域9.分析对人口或利益相关者环境资源的态度，知识和价值观，以及公众愿意为资源保护做出哪些权衡。10。确定跨社会成员的资源的访问，并建议采取公平共享资源或相关利益的措施。11。选择环境政策/法规，并确定其对社会的影响。暗示性读数1。Cárdenas，J.C.，2009。环境和开发实验。资源经济学年度评论，1（1），第157-82页。Chokkan，K.B.，Pandya，H。＆Raghunathan，H。（eds）。 2004。 了解环境。 Sagar出版印度列兵。 Ltd.，新德里。 3。 Elliot，D。2003。 能源，社会和环境，可持续未来的技术。 30 Routledge出版社。 4。Loris，A.A.R。 ed。，2021。 环境与发展：挑战，政策和实践。 Springer自然。 5。 leopold，A。 1949。 土地道德。 pp。 201-214。 芝加哥。 美国。Chokkan，K.B.，Pandya，H。＆Raghunathan，H。（eds）。2004。了解环境。Sagar出版印度列兵。 Ltd.，新德里。 3。 Elliot，D。2003。 能源，社会和环境，可持续未来的技术。 30 Routledge出版社。 4。Loris，A.A.R。 ed。，2021。 环境与发展：挑战，政策和实践。 Springer自然。 5。 leopold，A。 1949。 土地道德。 pp。 201-214。 芝加哥。 美国。Sagar出版印度列兵。Ltd.，新德里。3。Elliot，D。2003。能源，社会和环境，可持续未来的技术。30 Routledge出版社。4。Loris，A.A.R。 ed。，2021。 环境与发展：挑战，政策和实践。 Springer自然。 5。 leopold，A。 1949。 土地道德。 pp。 201-214。 芝加哥。 美国。4。Loris，A.A.R。ed。，2021。环境与发展：挑战，政策和实践。Springer自然。5。leopold，A。1949。土地道德。pp。201-214。芝加哥。美国。美国。
临床环境 - 意识到生物医学文本摘要使用深神经网络：模型开发和验证
背景：自动文本摘要（ATS）使用户能够从生物医学存储库的大数据中检索有意义的证据，以做出复杂的临床决策。深度神经和经常性网络在自然语言处理和计算机视觉领域的传统机器学习技术优于传统的机器学习技术；但是，它们尚未在ATS域中探索，特别是对于医学文本摘要。目的：生物医学文本ATS中的传统方法遭受了基本问题，例如无法捕获临床环境，证据质量和目的驱动的段落选择。我们的目的是通过从可靠的已发表的生物医学资源中提取精确，简洁和连贯的信息来规避这些限制，并构建一个简化的摘要，其中包含最有用的内容，可以为临床需求提供特定的审查。方法：在我们提出的方法中，我们引入了一个新颖的框架，称为生物膜，可提供优质意识的患者/问题，干预，比较和结果（PICO）基于智能和上下文支持生物医学文本的摘要。BioMed-Summarizer将预后质量识别模型与临床环境感知模型相结合，以在生物医学文章的主体中找到文本序列，以在最终摘要中使用。首先，我们开发了一个深度的神经网络分类器，用于质量识别，以获取科学的声音研究并过滤其他研究。最后，我们从研究类型，发布可信度和新鲜度得分汇总的高得分PICO序列中产生了代表性摘要。第二，我们开发了一个双向长期记忆记忆复发性神经网络作为临床环境 - 意识分类器，该分类器是通过使用单词插入令牌制成的语义丰富特征进行培训的，该特征用于识别代表Pico文本序列的有意义的句子。第三，我们使用Jaccard相似性与语义富集计算了查询和PICO文本序列之间的相似性，其中使用医学本体学获得了语义富集。结果：使用与颅内动脉瘤相关的大型生物医学文献数据集评估预后质量识别模型，在识别质量文章方面，准确性为95.41％（2562/2686）。临床环境 - 意识到多类分类器优于传统的机器学习算法，包括支撑矢量机，梯度增强的树木，线性回归，k-neart邻居和天真的贝叶斯，通过实现93％（16127/17341）的准确性，用于分类五个分类：目标，互动，互动，互动，互动，结果，结果，结果。语义相似性算法在语义富集后，在众所周知的Biosses数据集（具有100对句子）上实现了明显的Pearson相关系数（0-1尺度），比基线JACCARD相似性提高了8.9％。最后，我们发现三个领域专家对不同指标进行的评估之间的高度正相关，这表明自动汇总是令人满意的。
自动驾驶汽车感知能力的进步：从数据集收集到场景解释
自动驾驶汽车（AV）应为我们的最终地面运输形式。无疑，要实现完全自主驾驶还有很长的路要走。然而，我们对AV的探索的历史也很长，可以追溯到1920年代的第一个繁荣时期[1]。从技术上讲，早期的尝试不是自动驾驶，而是在某种程度上是遥控的，这只是将驾驶员移开车辆。当时，此任务需要集成同样智能的车辆和道路[2]。标志性的开创性实验之一发生在1950年代；通用汽车将电路嵌入公共高速公路的一部分，以展示自我引导系统[3]；尽管自动驾驶系统不在汽车内部，但它实现了AV的基本图像。通用电动机的实验反映了当时的研究浓度，AVS使用道路干扰车辆的行为以实现自动驾驶并消除驾驶员错误[4]。20世纪下半叶，综合电路的兴起将AV研究的范围从建造所谓的道路转变为开发智能车辆，因为计算机和传感器足够小，可以在普通的生产车中使用。计算机视觉和机器学习的出现标志着AV的快速进步，这被视为独立的运输能够感知环境并浏览多种传感器读数。对AV的期望正在解决与普通车辆相关的问题问题，包括污染，拥塞和交通总额[5]。随着AV的自动化和智力的发展，研究人员提出了超过技术观点的关注[6]。在所有道德和道德问题中，AV的安全引起了最大的关注[7]。安全的承诺要求AV技术已提高并与所有功能视角集成在一起，这些视角被归类为工作中的四个障碍[8]：感知，计划和决策，措施，动力和车辆控制以及系统监督。本文的重点是AV的感知能力。尽管AV的历史已经准备好了几十年，但AV感知的视野模棱两可，并且随着新兴技术的发展而发展。在一开始，感知通过分析AV和其他物体的距离来驱散周围环境的地图扮演辅助作用[9]。例如，同时定位和映射（SLAM）算法模糊了感知和映射之间的边界。但是，由于计算机视觉技术的快速发展，AVS的感知定义正在发展。快速而精确的对象检测和分类功能导致了整合感知和计划/决策阶段的建议。工作[10]是一种著名的早期尝试，它采用了整合思想，名为“直接感知”范式。与我所介绍的感知[11]和行为反射感知[12]相比，在本文中提到的直接掌握将更多的计算资源分配给环境感知，并旨在通过很少的经典映射和本地化阶段实现自主驾驶。工作的本质[10]是基于卷积神经网络（CNN）模型，该模型将图像映射到几个关键的预测指标，例如车辆对道路的方向以及与其他与道路相关的物体的距离。显然，由于神经网络在早期的局限性上，该建议是解析整个场景（介导的感知）和将图像直接映射到驾驶动作（行为反射感知）之间的贸易。因此，全局映射和本地化仍然存在于其过程中。尽管如此，直接受访方法激发了研究人员在AV感知领域中利用深度学习技术的潜力的兴趣[13]。