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空气移动和无人机
除了推进器AXS-S1和AXS-M1（我们的旗舰产品）外，该公司目前在架子上有2种产品。AXS-M1产品是一种集成技术不可知的飞行平台型系统，无需14公斤有效载荷的尺寸少于1m*1m。一些规格： - 220 km/h最高速度 - 最大64公斤。推力 - 以每秒1个旋转而无需旋转限制的操作 - 由于推进方向（以阵风至70kph测试），超过100 km/h层状的风电阻 - 至少5G加速了正常的飞行条件，而不会停滞不前。- 能够在任何方向（VTOL ++）以空投，降落和降落/降落。- 尺寸为35分钟的自主权，适用于70km/h的速度（或45min/50min空的45分钟/50分钟） - 非退休伸长率超过30 km，在70 km/h和20 km/h时为200 km/h，以200 km/h的速度（保守的基础）（保守的基础） - 准确的端口至最接近的港口（与10 cm的电动型号） - 与10 cm（热量巡回赛）相互交流，4级别，4级式，4级式，4级式（4级式），32，32，32，32，32，32模块的主体（可以在任何方向上安装） - 可自定义的前后（optronics，弹头，天线等）- 自主（通过航路点和预编程的终端攻击计划）或FPV控制（易于飞行） - 能够室内和室外飞行
移动创意。移动技术如何实现协作和创新实践？
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
人工智能、大数据和移动医疗
针对儿童的暴力是全球公共卫生威胁，令人十分担忧。全世界至少有一半的儿童每年都会遭受暴力；全球每年遭受暴力的 2 至 17 岁儿童总数达 10 亿。根据文献综述，我们认为人工智能（以及相关的机器学习和大数据）和移动医疗方法具有巨大的潜力，可用于大规模预防和解决暴力问题。这种潜力在中低收入国家 (LMIC) 尤为明显，尽管它能否转化为大规模的有效解决方案仍不清楚。我们讨论了人工智能 (AI)、大数据和移动医疗方法预防暴力的可能切入点，并将它们与世界卫生组织的七项 INSPIRE 战略联系起来。然而，应谨慎对待此类工作。我们强调了未来基于技术和技术支持的暴力预防工作的明确方向。我们认为，需要在整个城市层面建立良好的基于代理的模型，以了解可能发生暴力的地方和时间，以及当地的响应系统。然而，有必要开发关于暴力预测因素的通用、可靠和有效的人口和个人/家庭层面数据。这些指标可以整合到常规健康或其他信息系统中，并成为暴力预防和应对系统的人工智能算法的基础。此外，还需要有关个人求助行为、虐待儿童的风险因素和其他信息的数据，这些信息可以帮助我们确定了解暴力成因和应对暴力所需的参数。为了应对此类干预措施引起的道德问题，必须做出协调一致的、有意义的努力，在人工智能领域开展参与性和用户主导的工作，以确保上述隐私和分析问题在未来得到明确解决。最后，我们认为，开发人工智能和其他技术基础设施将需要大量投资，特别是在中低收入国家。
移动无线电网络服务 - GOV.UK
简介 ................................................................................................................................ 27 特别相关的合同条款摘要 .............................................................................................................. 27 背景 .............................................................................................................................................. 30 原始合同 ................................................................................................................................ 31 期限 ............................................................................................................................................. 32 服务 ............................................................................................................................................. 32 定价 ............................................................................................................................................. 33 基准测试 ............................................................................................................................................. 33 终止 ............................................................................................................................................. 34 2015/2016 协议 ............................................................................................................................. 51 承诺契约 ............................................................................................................................................. 51 条款标题 ............................................................................................................................................. 52 基准测试结算 ............................................................................................................................. 56 救护车结算 ............................................................................................................................................. 57 追偿契约 ............................................................................................................................................. 57 蓝光合同 Umbrella CCN （UCCN1）................................................................................................ 58 站点链接协议 ................................................................................................................................ 58 2017 年协议 ................................................................................................................................ 59 2018 年和 2019 年协议 ................................................................................................................ 60 附录 D：控制权变更谈判的作用 ............................................................................................................. 63
人工智能驱动的移动网络
摘要 — 移动网络 (MN) 有望提供前所未有的机会，实现全新的互联体验世界，并从根本上改变人们与万物互动的方式。由于配置问题日益复杂，新服务需求不断涌现，MN 变得越来越复杂。这种复杂性对部署、管理、运营、优化和维护提出了重大挑战，因为它们需要对 MN 有完整的理解和认知。人工智能 (AI) 处理计算机中智能行为的模拟，已在许多应用领域取得巨大成功，表明其在认知 MN 状态和做出智能决策方面具有潜力。在本文中，我们首先提出了一种由人工智能驱动的移动网络架构，并讨论了认知复杂性、高维动作空间决策和系统动态自适应方面的挑战。然后，讨论了与人工智能相关的潜在解决方案。最后，我们提出了一种深度学习方法，将 MN 的状态直接映射到感知的 QoS，将认知与决策相结合。我们提出的方法可以帮助运营商做出更明智的决策来保证 QoS。同时，我们提出的方法的有效性和优势在真实数据集上得到了证明，该数据集涉及 5 天内 77 个站点的 31261 名用户。
CDMA 移动系统架构 - KoreaScience
4HE #$- 的建筑！移动系统 #-3 是基于三个功能组（服务资源、服务控制和服务管理组）开发的。在本文中，将从实现这些功能的角度讨论 #-3 体系结构：使用可变长度数据包进行传输；同步时钟信号来自 '03 接收器；功率控制采用开环和闭环技术；采用国际公认的信令和网络协议；主要服务的呼叫控制旨在提供高效的移动通信。电信服务 软手机在一张卡上实现 软硬手机中均采用移动辅助手机和网络辅助手机 认证基于包含随机数的秘密数据 实现包括位置管理、资源管理、小区边界管理和移动管理在内的管理功能 确保系统具有最大容量和高可靠性 架构确保系统灵活且可扩展，从而为用户提供经济实惠的和 EbCIENT 系统配置 4HE 动态功率控制自适应信道分配和动态小区边界管理建议在未来工作中
移动和静止物体检测...
摘要 机器学习中用于检测人体和分类的传统方法已被最近增强的深度学习物体检测方法所取代，这是通过成功构建卷积神经网络 (CNN) 实现的，而卷积神经网络是深度学习的一个组成部分。物体检测中的运动和站立是 CCTV 中的重要步骤。物体检测的性能对下一个更高级别的处理步骤有很大影响，例如物体的运动和站立。YOLO v5 是最流行的物体检测技术。YOLO 算法的性能取决于数据集的训练准确度。对象检测框架可解决实时问题。它们包括 You Look Only Once。我们的实验研究表明，对于使用 25 张图像训练的模型，YOLO V5 可提供最高 85% 的准确率。关键词：- CCTV、卷积神经网络 (CNN)、YOLO、深度学习、物体检测。
用作高度计的移动原子钟
英国计量研究所操作该时钟并通过 150 公里的玻璃光纤链路将其频率传输到位于都灵的意大利国家计量研究所 INRIM，在那里使用第二台原子钟测量锶钟的频率。在 INRIM 对两个时钟进行第二次（后续）比较后，可以通过 LSM 和 INRIM 之间的高度差（约 1000 米）确定锶钟的频率变化。相对频率变化约为然后观察到 1 · 10 –13。通过将频率变化乘以光速的平方，可以得到潜在的电位变化。汉诺威大学此前已利用传统的测地线测量方法测定了重力势能的确切差异。两次测量的结果一致。