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RIVNUT® Aero – 航空航天用盲铆螺母
主体由 AISI 316L 不锈钢制成，确保耐腐蚀性和完美的机械特性。钢丝螺纹嵌件具有螺钉锁定功能，可防止螺纹脱开，并赋予接头最大的机械性能。镀银螺纹可防止卡住。主体上的电泳涂层可防止在铝母材上使用时发生电化学腐蚀。
海康威视 iDS-TCM403-AI 用户手册
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视障人士的人工智能助手
I.简介 失明是世界上最常见的残疾之一。在过去的几十年里，因自然原因或事故而失明的人数有所增加。部分失明的人视力模糊，只能看到阴影，夜视能力差或视野狭窄。另一方面，完全失明的人没有视力。根据世界卫生组织的数据，全世界约有 22 亿视障人士或盲人 [1]。盲人传统上使用白手杖帮助他们在周围环境中导航，尽管这种方法无法提供远处移动障碍物的信息。此外，白手杖无法识别膝盖以上较高的障碍物。另一种帮助盲人的方法是使用经过训练的导盲犬。另一方面，经过训练的狗价格昂贵且难以获得。最近的研究 [2]-[9] 提出了几种可穿戴或手持电子旅行辅助设备 (ETA)。这些小工具中的大多数都包括各种传感器，可以绘制环境地图并通过耳机提供语音或声音警报。这些设备的可靠性受实时听觉信号质量的影响。许多当代 ETA 缺乏实时阅读辅助，用户界面差、成本高、便携性有限且没有免提访问。因此，这些小工具并不受盲人的欢迎，它们需要在设计、性能和可靠性方面进行改进，以便在室内和室外环境中使用。
基于 Android 的视障人士应用
在当今技术计算机化的世界，视力障碍人士面临着社会对抗的主要问题，他们认识到需要自力更生。他们在陌生的环境中苦苦挣扎，没有任何人工帮助。光学信息是大多数任务的基础，因此视力障碍人士处于不利地位，因为无法获得有关周围环境的必要信息。借助最新技术，可以为视力障碍人士提供支持。该项目旨在利用人工智能、机器学习、图像和文本识别来帮助那些失明或视力受损的人。这个想法通过移动应用程序体现出来，该应用程序明确专注于语音助手、图像识别、货币识别等。该应用程序还能够帮助用户使用语音命令识别日常生活中的物体，进行文本分析以识别硬拷贝文档中的文本。这将是视力障碍人士在技术的帮助下与世界联系并利用技术潜力的有效方式。
双眼摄像机应用程序：视障
第二部分仍然保密，详细介绍了涉及Feedgy的PV温室试点系统的现实应用程序。本节提供了配备辐照传感器的实验设置。分析了自2024年2月以来收集的数据，以了解温室内的辐照行为。开发了一种基本的辐照模型，称为组成模型。该模型使用简化的光学，物理和几何系数结合了用于扩散辐照度的光学VF模型与直接辐照模型。模型验证和对实验数据的分析表明，该模型可以有效地执行，尤其是在阴天天数，显示内部和外部辐照行为之间的线性相关性很强。尽管具有简单性和效率，但由于试验系统和数据质量的限制，该模型仍存在局限性。尽管如此，它为APV市场中目前普遍存在的更复杂和计算密集的方法提供了一种有希望的替代方法。
增强对监控中意外变化的检测...
军事指挥和控制中的许多监视任务涉及监视视觉显示环境中的变化，以发现潜在危险或新机会。在各种情境图片中有效检测变化是理解战场空间的必要条件。意外事件的检测特别困难，在高度复杂和高风险的环境中，错过的事件可能会导致恶意后果。我们介绍了军事领域变化检测失败的例子，并解释了变化盲视和注意力盲视的心理现象为何以及如何导致此类失败。我们进一步概述了这些问题的现有解决方案，并指出了应对意外事件的具体问题，目前缺乏有效的解决方案。预期不足可能是敌人误导的结果。本文展示了一个新概念——用于增强变化检测的自适应注意力感知系统 (A3S)。A3S 是一种温和支持的概念。它基于通过显示屏上的非干扰性闪光提示（自下而上）来提示视觉注意力，以弥补在受高度不确定性影响的情况下因预期不足（自上而下）而导致的指导不足。
海康威视采矿解决方案.pdf
双传感器，1/1.8" 逐行扫描 CMOS 全彩图像输出 分辨率最高可达 2688 x 1512 35 倍光学变焦，16 倍数字变焦 红外距离最远 250 米，智能红外 IP67，带雨刷
改进主监视雷达的高度估计...
跟踪。由于 2-D 雷达提供的绘图数据仅包含距离和方位角信息，由于可观测性问题，无法使用单个传感器估计目标高度，因此需要结合从多个 2-D 雷达获得的信息（距离和方位角）。如果只有两个主雷达检测到飞机，则无法使用多点定位技术在空中交通管制系统中确定其高度。一次监视雷达 (PSR) 仅提供飞机的斜距和方位角测量，因此，空中交通管制 (ATC) 系统通常使用从飞机机载模式 C 应答器获得的高度信息来估计飞机的三维位置和速度。二次监视雷达 (SSR) 通常用于询问模式 C 和其他应答器并获取高度和其他
受中脑启发的稳健变化检测循环神经网络模型
我们提出了一种受生物启发的循环神经网络 (RNN)，它可以有效检测自然图像中的变化。该模型具有稀疏拓扑连接 (st-RNN)，与“中脑注意网络”的电路架构紧密相关。我们将 st-RNN 部署到一个具有挑战性的变化视盲任务中，该任务必须在一系列不连续的图像中检测变化。与传统 RNN 相比，st-RNN 的学习速度提高了 9 倍，并且以减少 15 倍的连接实现了最佳性能。低维动力学分析揭示了假定的电路机制，包括全局抑制 (GI) 基序对成功变化检测的关键作用。该模型再现了关键的实验现象，包括中脑神经元对动态刺激的敏感性、刺激竞争的神经特征以及中脑微刺激的标志性行为效应。最后，该模型在变化盲视实验中准确预测了人类注视点，超越了最先进的基于显着性的方法。st-RNN 提供了一种新颖的深度学习模型，用于将变化检测背后的神经计算与心理物理机制联系起来。
使用盲手册图评论验证研究
背景：从电子健康记录中提取疗法（批次）信息和索赔数据对于确定现实世界中临床环境中系统性抗癌治疗的纵向变化至关重要。目的：这种回顾性队列分析的目的是通过将算法的输出与通过盲人手动图表审查获得的结果进行比较，验证和完善我们先前描述的开源批次算法。方法：我们使用结构化的电子健康记录数据和临床文件来识别500名接受转移性非小细胞肺癌治疗的成年患者，从2011年至2018年中，使用全身性抗癌治疗。我们将患者分配给训练（n = 350）和测试（n = 150），随机分裂与简单病例的总比例成正比：复杂病例（n = 254：246）。简单的病例是接受一批且没有维持疗法的患者；复杂的病例是接受多个批量和/或维持治疗的患者。算法变化，之后针对测试队列评估了精制算法。结果：对于简单的情况，将Lot算法和图表审查预定的16个不一致的实例降低为8个实例；在测试队列中，算法和图表审查之间没有不一致的态度。对于复杂的情况，算法的细化将不一致从68个实例降低到62个实例，其中37个实例在测试队列中。由于医学文献中缺乏精确的定义，无法客观地解决批次和维持治疗的不同定义和维持治疗的不同不一致领域。对收到一批批次的患者的批次算法输出和图表审查之间的百分比一致性为89％的预先置换，93％的后置量和93％的测试队列，而算法审查和图表审查之间的精确匹配的可能性随着越来越多的独特疗法的数量减少。结论：我们的发现确定了Lot算法和临床医生文档之间不一致的共同来源，提供了靶向算法改进的可能性。