XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精度分析
操作仪表着陆系统精度分析……
条件是专门为本研究创建的。风速设置为 80 kt（150 公里/小时），相当于蒲福风级 17° 风暴强度时的风速。飓风期间也可以发现类似的风速。除了风力变化外，ILS 的另一个困难是，当超过 1,500 英尺时，风向会发生变化。风引起的湍流强度设置为最高水平。图 8 显示了 a) 在 Google Earth 中制作的 3D 路径着陆进近，以及 b) 使用 FS Instructor 创建的显示下滑道以及应用的理想 GP 线的图表。可以看出，ILS 未能引导飞机进入跑道。在进近开始时，飞机偏离了理想下滑道。由 ILS 引导的飞机在距离跑道外缘约 15 米处着陆。在这种情况下着陆时，飞行员有责任中断进近。如果在达到决策高度时发生这种情况，飞机将不会位于跑道轴线上。
GOA-GDOP在飞机协同检测中的应用
定位精度。目前定位精度分析方法主要有几何精度因子（GDOP）、克拉美-罗下限（CRLB）、圆概率误差（CEP）等。本质上，GDOP可以看作是最小二乘估计，而CRLB则是最大似然估计。当系统为线性，高噪声为高斯独立白噪声时，二者等价，但在非线性系统中，二者会产生一定的差异。这是由于GDOP忽略了误差协方差对角元素，对传感器几何位置的敏感性高于CRLB，CRLB是作为传感器目标几何不确定性的分析工具，而CRLB是基于传感器对目标观测的统计性能评估工具
GOA-GDOP在飞机协同检测中的应用
衡量定位精度需要一定的参数作为参考，目前定位精度分析方法主要有几何精度因子（GDOP）、克拉美-罗下限（CRLB）、圆概率误差（CEP）等。本质上，GDOP可以看作是最小二乘估计，而CRLB则是最大似然估计。当系统为线性，高噪声为高斯独立白噪声时，二者等价，但在非线性系统中，二者会产生一定的差异。这是由于GDOP忽略了误差协方差对角元素，对传感器几何位置的敏感性高于CRLB，CRLB是作为传感器目标几何不确定性的分析工具，而CRLB是基于传感器对目标观测的统计性能评估工具
人工智能和生物技术如何改变牙科
传统的牙科诊断方法依赖于视觉检查和 X 光。AI 算法通过以极高的精度分析牙科图像，开创了精准诊断的新时代。这些算法可以在早期阶段检测出蛀牙、牙龈疾病和其他口腔健康问题，而这些问题通常是肉眼看不见的。这使牙医能够尽早诊断出问题，从而更及时地进行干预并改善治疗效果。此外，AI 在制定个性化治疗计划方面发挥着至关重要的作用。通过分析患者数据（包括病史、基因构成和当前口腔健康状况），AI 可以根据每个人的具体需求提出个性化治疗方案。这种个性化方法可以优化治疗效果并最大限度地降低并发症风险。
渐进式质量控制以改进...
a 武汉大学遥感信息工程学院，武汉市珞喻路129号，430079，中国 WG I/2 - SAR和LiDAR系统 关键词：LiDAR，质量控制，精度分析，条带调整 摘要：使用LiDAR快速获取数据是生成密集精确DEM的一种方法。与标准数码相机记录的图像不同，LiDAR记录的点没有规则的分布。与传统摄影测量相比，质量和真实分辨率可能有所不同。因此，在机载LiDAR应用中，LiDAR数据的精度是模棱两可的。实际上，LiDAR质量控制是用于验证数据质量的重要后期处理。本研究的目的是通过分析LiDAR数据特点和机载LiDAR数据处理流程，研究LiDAR数据精度评估方法，明确质量标准，研究精度评估方法，提出LiDAR数据处理的工作流程。1.引言
法国国家太空研究中心空间监视办公室最新进展......
在欧盟 SST 背景下与美国太空商务办公室联合进行实验，收集和交换卫星观测数据。该实验涵盖了 12 颗所有轨道类型的样本卫星的 60 天收集期。交换观测数据和支持信息，并使用每个实体固有的 OD 能力构建轨道，然后进行比较。每个实体完成了三种 OD 方法组合：仅美国数据、仅 EUSST 数据和两个数据集的组合。使用精确星历表作为参考的轨道精度分析表明，在组合数据、解决数据缺口、覆盖范围、网络可用性问题和减少更新间隔时，轨道确定和传播的精度和稳健性得到了提高。有关实验的更多详细信息，请参阅 [6]。
AI在检测财务异常和欺诈中的作用
抽象人工智能（AI）正在通过显着增强检测财务异常和欺诈的能力来改变审计领域。与传统方法相比，AI在审核过程中的集成在审核过程中提供了前所未有的功能，可以以更高的速度和精度分析大量数据集。本评论探讨了AI对审计准确性的影响，重点是其在识别违规行为和欺诈活动中的作用。AI驱动的审计工具利用机器学习算法和高级数据分析来仔细研究财务记录，并具有很高的细节。这些工具可以快速处理大量的财务数据，识别可能表明异常或欺诈行为的模式和偏差。与常规审计技术（通常依赖于采样和手动检查）不同，AI可以评估整个数据集，确保全面覆盖范围并减少未发现问题的可能性。AI在审核中的主要好处之一是它增强异常检测的能力。机器学习模型经过培训，以识别正常的财务行为和标志偏差，可能需要进一步调查。这种能力对于确定人类审计师可能会错过的微妙或复杂模式而特别有价值。例如，AI可以检测异常的交易模式，
一种基于...的 DTM 误差估计新方法
摘要：我们研究的主题是基于机载激光扫描 (ALS) 得出的数字地形模型 (DTM)。本文基于常用的统计数据分析了 DTM 的垂直精度，即平均误差和标准差，假设误差呈正态 (高斯) 分布。还测试了另一种方法，即所谓的稳健方法 (Höhle, Höhle 2009)，其中中位数代替平均误差，标准化中位数绝对偏差 (NMAD) 代替标准差。本文提出了一种基于拉普拉斯函数的替代方法来描述概率密度函数，其中提出了拉普拉斯函数的参数用于 DTM 误差估计。测试区域位于意大利伊斯普拉联合研究中心附近； 2005 年收集了覆盖测试区域的原始 ALS 数据，并对其进行了处理以生成 DTM。精度分析基于 DTM 与原始 ALS 数据和现场高度测量的比较。从 ALS 数据计算出的 DTM 误差分布明显不正常，证实了文献中报告的其他结果。高斯分布函数大大高估了垂直 DTM 误差；然而，稳健方法低估了它们。拉普拉斯函数与误差直方图的匹配度最高，从该函数得出的精度参数可以被视为 DTM 精度评估的替代方法。1.简介
沿海水力学和工程建模
5 有限元方法 53 5.1 简介 53 5.2 基本原理 53 5.3 一维模型 54 5.4 二维模型 55 5.4.1 二维深度积分模型 55 5.4.2 二维横向积分模型 56 5.5 三维模型 57 5.6 特征-Galerkin 方法 58 5.6.1 离散方程的公式 58 5.6.2 两步算法 61 5.6.3 基于特征的方法 62 5.6.4 保守的流体动力学和质量传输方程 64 5.6.5 对流主导问题的精度分析 66 5.7 数值方案的验证 68 5.7.1 高斯丘陵的纯对流 69 5.7.2 高斯丘陵的纯旋转山丘 70 5.7.3 平面剪切流中的平流扩散 71 5.7.4 潮流中的连续源 73 5.7.5 具有二次底部水深的矩形水道中的长波 74 5.8 优点和缺点 76 5.9 原型应用 I：海水养殖管理 77 5.9.1 吐露港的概述 77 5.9.2 动态稳态模拟：M2 潮汐强迫 79 5.9.3 七天的真实潮汐模拟（42 个潮汐分水岭） 81 5.10 原型应用 II：填海对潮流的影响 83 5.10.1 维多利亚港的概述 83 5.10.2 M2 潮汐强迫的水动力学模拟 83 5.10.3 四个主要潮汐分水岭的真实潮汐模拟 86 5.10.4填海工程的效果 86 5.11 结论 89
AI技术在刺激增长和...
Lavinia-Adelina Mitrache 3）摘要：在当代时代，以技术的快速进步和向数字化的全球转变为标志，人工智能（AI）技术是重新定义企业内增长和创新范式的关键力量。本文深入研究了AI在促进经济扩张和促进跨企业的创新实践中的多方面作用。通过对专业文献，案例研究和概念框架的学术检查，该研究阐明了AI驱动的解决方案如何优化运营效率，还可以使新颖的商业模式发挥新颖的业务模型，从而推动了创业公司和新生的行业倾向于前所未有的成功量表。核心是探索AI以无与伦比的精度分析大量数据集的能力，可以实现预测分析，个性化的客户体验以及具有固有知情和敏捷性的战略决策过程。此外，这项研究强调了AI对产品开发，市场渗透策略和竞争差异化的变革性影响，强调了其在新业务的动态且经常动荡的景观中的重要性。通过整合领先的专家和开创性企业家的见解，该研究对AI在浏览现代商业环境的复杂性，促进了持续创新的文化并推动可持续增长的文化中提供了全面的概述。关键字：人工智能，业务创新，运营效率，竞争差异化，企业家精神。本质上，本文认为，AI技术的战略整合不仅是一种选择，而且是旨在在数字时代蓬勃发展的新业务的典型组成部分，标志着技术创新与企业家成功之间的协同作用的新时代。JEL分类：O31，O32，L26。