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POS AV 510 | Applanix
POS AV 是用于机载直接地理定位的首屈一指的商业 GNSS 惯性解决方案。POS AV 与数码相机、胶卷相机、激光雷达系统、SAR 系统和数字扫描仪配合使用，每秒可精确测量数百次空中传感器的位置和方向，并在数据捕获的准确时刻考虑所有运动变量。实时或使用高效的 POSPac 移动测绘套件 (MMS) 软件进行后期处理，数据可用于将传感器数据精确地地理定位到地球或本地测绘框架，而无需地面信息，从而消除了耗时的空中三角测量步骤。POS AV 非常适合支持精确测绘工作，尤其是在恶劣环境和快速响应能力下，在这些环境中，地面控制数据可能无法获得或无法物理收集。
510 的 POS |艾普兰尼克斯
POS AV 是用于机载直接地理定位的首屈一指的商业 GNSS 惯性解决方案。POS AV 与数码相机、胶卷相机、激光雷达系统、SAR 系统和数字扫描仪配合使用，每秒可精确测量数百次空中传感器的位置和方向，并在数据捕获的准确时刻考虑所有运动变量。实时或使用高效的 POSPac 移动测绘套件 (MMS) 软件进行后期处理，数据可用于将传感器数据精确地地理定位到地球或本地测绘框架，而无需地面信息，从而消除了耗时的空中三角测量步骤。POS AV 非常适合支持精确测绘工作，尤其是在恶劣环境和快速响应能力下，在这些环境中，地面控制数据可能无法获得或无法物理收集。
机载 LiDAR 系统
所有航空 LiDAR 系统的核心都是用于直接地理参考的精确定位系统 AEROcontrol。使用不同的免出口 IMU，AEROcontrol 可以精确测量传感器或传感器星座的位置和飞行姿态，频率高达 600 Hz。该系统为所有集成传感器提供一个操作员界面。与 AEROoffice 结合使用，可提供简化的数据工作流程和内置杠杆臂校正，以提高所有航空测绘应用的生产率。特点：• 一个紧凑的系统，多种应用（为机载、陆地、水面和铁路应用实施特殊的前向/后向卡尔曼滤波算法）• 544 通道 GPS、GLONASS、BEIDOU、GALILEO、IRNSS、QZSS 支持，支持 TERRASTAR • 基于测量级 FOG 和 MEMS 的 IMU，全部免出口 • IGI 精确调平 - 基于 IMU 的精确稳定支架控制
mynd：对消费者硬件的新型BCI控制策略的无监督评估
抽象的神经生理实验室研究通常受到直接地理环境的限制，并且可以在时间上受到限制。对发现的生态有效性，可伸缩性和概括性的局限性对在Terfaces（BCIS）开发脑部计算机（BCIS）的开发构成了挑战，最终需要在任何CON文本中在消费级硬件上发挥作用。我们介绍了MYND：一个开源框架，该框架将消费级记录ING硬件与易于使用的应用程序融合在一起，以对BCI控制策略进行无关的评估。受试者是通过实验选择，硬件拟合，记录和数据上传的指导，以便自我管理多日研究，其中包括神经生理记录和在家中的问卷调查。作为用例，三十个受试者通过MYND对四通道脑电图（EEG）评估了两种BCI控制策略（“正面记忆”和“音乐图像”）。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。
嘈杂中尺度量子时代及以后的混合量子-经典算法
混合量子-经典算法是当前量子计算研究的核心，尤其是考虑到嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代，已经进行了许多实验演示。从这个角度来看，我们从非常广泛的意义上讨论了算法是混合量子-经典算法的含义。我们首先非常直接地探索这个概念，通过基于抽象表示理论的先前工作构建一个定义，认为算法混合的原因不是直接的运行方式（或它消耗了多少经典资源），而是经典组件是否对计算的底层模型至关重要。然后，我们从更广泛的角度看待这个问题，回顾了一些混合算法，并讨论了是什么让它们混合，以及它们出现的历史和与硬件相关的考虑因素。这自然会引发对这些算法未来前景的讨论。为了回答这个问题，我们转向在经典计算中使用专用处理器。经典趋势不是新技术完全取代旧技术，而是增强它。我们认为量子计算的发展不太可能有所不同：混合算法很可能会在 NISQ 时代之后继续存在，甚至进入完全容错时代，量子处理器将通过执行专门的任务来增强已经强大的经典处理器。
可解释的多时间尺度模型，用于预测对连续自然语音的 fMRI 反应
自然语言包含多个时间尺度的信息。为了了解人类大脑如何表示这些信息，一种方法是使用从神经网络语言模型 (LM) 中提取的表示来构建预测 fMRI 对自然语言反应的编码模型。然而，这些 LM 衍生的表示没有明确区分不同时间尺度上的信息，这使得解释编码模型变得困难。在这项工作中，我们通过强制 LSTM LM 中的各个单元在特定时间尺度上整合信息来构建可解释的多时间尺度表示。这使我们能够明确而直接地映射每个单独的 fMRI 体素编码的信息的时间尺度。此外，标准 fMRI 编码程序不考虑编码特征中不同的时间属性。我们修改了该程序，使其能够捕获短时间和长时间尺度信息。这种方法优于其他编码模型，特别是对于表示长时间尺度信息的体素。它还提供了人类语言通路中时间尺度信息的更细粒度图。这为未来研究人工和生物语言系统的时间层次提供了一个框架。
第四次人工智能拐点
— 您销售的产品：企业必须开始研究其销售的产品和服务未来将如何发展甚至颠覆。我们预计不仅会有新产品，还会有新的产品类别。创建高质量合成内容的能力为创建新产品线以及扩大现有产品的范围和功能提供了可能性。我们预计这种影响将最直接地影响数字产品和服务，但预计这项技术将迅速推动新实体产品的设计创作。例如，拥有大量数字资产的公司可以通过训练转换模型来从该集合中创建衍生数字资产，从而将这些资产货币化。这是一个新产品的示例，它有效地允许客户实时定制数字资产，而客户以前可能被迫从可用的产品中进行选择。其他面向客户的数字体验、产品和服务将以创造性的方式结合语音、视频、文本和图像生成，以增强产品效用并改善客户体验（“CX”）。快时尚公司开始尝试扫描大量产品数据集，为其下一次商品发布提供设计建议。
通过可扩展软电极阵列实现 AR 持久人机界面
增强现实 (AR) 是一种计算机图形技术，可在现实世界和虚拟世界之间创建无缝界面。AR 的使用迅速扩展到医疗保健、教育和娱乐等不同领域。尽管 AR 潜力巨大，但其界面控制依赖于外部操纵杆、智能手机或易受光线影响的固定摄像头系统。本文介绍了一种集成 AR 的软性可穿戴电子系统，该系统可检测受试者的手势，从而更直观、准确、直接地控制外部系统。具体来说，这种软性一体式可穿戴设备包括可扩展电极阵列和集成无线系统，用于测量肌电图，从而实时连续识别手势。系统中嵌入的先进机器学习算法能够对十种不同的类别进行分类，准确率高达 96.08%。与传统的刚性可穿戴设备相比，由于皮肤贴合性，多通道软性可穿戴系统在多次使用时可提供更高的信噪比和一致性。用于无人机控制的 AR 集成软可穿戴系统的演示抓住了平台技术的潜力，为用户提供大量人机界面机会，实现与外部硬件和软件的远程交互。
安大略省西部和美国边境
历史上几乎没有类似的事情，比如现在的安大略省西部和美国联邦相邻各州之间一直存在着友好而有益的交往。他们共同历史中的某些段落令人不快——一个半世纪前的自相残杀、1812 年的惨烈战争，以及 30 年代和 60 年代的多次危机，当时反感而不是亲和力似乎是主旋律。但这些都来了又去；而一个多世纪以来，和平的环境和许多共同利益已经展示了睦邻友好和共同生活方式的福祉。奇怪的是，正如博士Shotwell 已经在其他地方指出的那样，本系列是首次全面尝试处理这些关系；本书付印之时，正值整个结构受到新的、毁灭性的世界秩序的威胁，而多年来，人们几乎认为这种结构太过平常，不便评论。在国际边界的任何一处，也许都没有像半岛这样直接地发挥地理作用，半岛从五大湖的侧翼伸入美国联邦。安大略省西南部比新英格兰大部分地区、“上流社会”的纽约、明尼苏达州、北达科他州、蒙大拿州和华盛顿州更靠南。它比密歇根州、威斯康星州、南达科他州、怀俄明州、爱达荷州和俄勒冈州的大部分地区更靠南。它最南到宾夕法尼亚州、爱荷华州和内布拉斯加州的部分地区。它比美国三十五个州更靠近美国人口中心。
什么是神经代表理论的目的？
本文探讨了对认知科学的代表性概念的方式，重点是神经科学。哲学家有一种跳过这个问题而直接转向另一个问题的方法：什么是神经代表？不忘记了代表概念的方式 - “神经代表”一词通常意味着“代表，因为认知科学理解了这一概念”。但是，这句话使哲学家更加直接地关注神经代表本身。我认为，问题的错误部分已经被省去了。作为认知科学的哲学家，我们的最终问题是关于认知科学解释的功能和认识论 - 在这种情况下，使用代表性概念进行了解释。要回答这些问题，必须了解代表概念在认知科学中的作用 - 它使科学家能够做到或解释的是什么，以及如何理解财产的性质，神经代表，该概念可能会挑出。我描述了这种方法，认为这是一种科学敏感的现实主义形式，神经科学哲学可以从中受益，并用它来说明代表性解释。具体来说，我建议代表性概念有助于我们构建和理解大脑因果结构的模型，并且我们可以通过检查他们在科学认知中的作用，即，即，而无需辩论他们可能指的任何财产的性质，可以看到他们如何做到这一点。