XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自主的
自主的有效框架...
该提案描述了基于爱因斯坦De-Haas实验的布置。外部施加的磁场通过将微波功率频率降低到铁氧体芯周围的线圈，从而磁化了铁氧体芯。铁磁共振是由于Zeeman拆分对材料的宏观磁化而导致自旋进液磁矩相互作用的影响。核心在铁磁共振时达到负渗透性。由于负渗透性，铁素体将磁化点抵消到施加的直流电场上给出的铁氧体芯的一端。在某些情况下，负渗透性可能导致磁场的驱逐，导致B等于材料内部的B。这种诱发的现象与在超导体中观察到的Meissner效应有些类似。在负渗透性的情况下，负磁反应有效地将材料的内部屏蔽到外部磁场上。磁场的卷曲为零，导致移动电荷载体上等于零的净力。简介：一种有趣的科学现象，但尚未理解的是磁性。磁性材料用于许多重要的技术，从大规模发电，存储，传输电动机和发电机的高性能磁铁到纳米级上的磁性信息，包括使用SpinTronics概念的存储，逻辑和传感器设备。物质的磁性继续引起科学的好奇心和想象力。电子的自旋是磁性的基本组成部分，铁磁，铁磁和抗磁磁性材料的多样性以及磁磁性和磁磁材料的多样性是由附近电子旋转的材料中附近电子旋转的不同耦合产生的。磁性材料的特征，行为和效用受材料内部竞争相互作用引起的显微镜旋转构型的影响。外源磁，电场和光场以及光本身都会影响或修改磁化本身。这为将来的超湿，超快速和低功率微电子系统的发展打开了大门。即将到来的技术时代（IoT）时代将受到技术，经济，环境和社会的这些成就的影响[1]。
使用LIDAR进行自主的实时对象检测...
该研究提出了三个关键的子问题：了解可靠对象检测的必要指标，探索当与摄像机/雷达信息结合使用时，LIDAR信息如何增强对象检测，并确定集成方法的限制。为了评估集成系统的有效性和鲁棒性，将在Kitti数据集中已经提供的各种情况下进行实验，考虑到不同的环境条件，照明变化和对象类型。实现阶段将利用在合适的硬件平台上运行的软件工具和库，包括Python和Tensorflow。道德考虑，数据隐私和同意将在整个研究中优先考虑。
自主的机电设计和组装...
内容摘要................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 4
RV32IMAC RISC-V SOC 的ASIC实施 探索... 的基于能量的模型 “ sanjeevini”基于机器学习的阿育吠陀药物系统 最坏情况的基于机器学习的框架... 眼控制鼠标光标 卷积瑜伽姿势估计器 使用OpenCV和... 实时姿势估算 E ... 中增强现实和虚拟现实影响分析 语音控制的自动驾驶汽车在身体上挑战平民 一项关于大学植物群生物多样性的调查... 自动驾驶车（自动驾驶... ） 自闭症支持系统 视觉排序算法 自动破坏系统和驾驶员安全 自主的有效框架... 铁氧体超导性 人工智能及其在印度政治中的作用 某些替代密码的进化关系 入侵检测的网络流量分析 AI驱动灾难响应和恢复系统
本文深入研究了RV32IMAC RISC-V System-Chip（SOC）的ASIC实施，重点介绍了其对各种监视应用的适应性。通过利用RISC-V架构的功能，SOC旨在为各种环境（包括工业部门，战区和放射性领域）提供灵活，高效的平台。通过细致的建筑设计和优化策略，Soc在绩效，功率效率和成本效益之间取得了平衡。值得注意的是，它集成了针对监视操作的专门说明，以及对传感器集成和实时数据处理的强大支持。此外，SOC的实施利用高级技术来确保与新兴监视系统的可靠性，可扩展性和兼容性。具有自主处理复杂任务并通过基于IoT的服务来促进无缝沟通的能力，RV32IMAC RISC-V SOC的ASIC实施代表了监视技术领域的重大进步，有望增强情境意识和威胁能力。
有关相关发展，法规，经济，社会和环境福利的研究报告以及自主的实际应用
需要努力来帮助该地区的发展中国家了解创新的自主运输技术的更广泛利益，并解决与他们引入的广泛的技术和法律方面，例如海上事故，保险问题，网络黑客入侵和机组人员的责任领域。还需要理解并为亚洲和太平洋的这一发展的含义做好准备，并为全球运输提供了大部分劳动力。此外，该地区缺乏对广泛的经济的完全了解，但也缺乏创新的自动运输技术的社会和环境利益，这导致其在战略运输开发计划中的优先级不足，而在区域合作中的机械性。同样，解决法律和技术问题的能力不足，阻碍了该领域的国家和地区倡议，并危及遵守未来的IMO法规。
海上自主的导航支持框架...
1简介自动运输的概念最近因其对惯性运输的多重好处而获得了意义。另一方面，海事域中的船员短缺是另一个主要考虑因素，可以将常规运输转移到自动运输。工人愿意从事海上职业的意愿正在减少，由于远离土地，严酷的海洋环境条件，沟通困难等，海上领域存在不可逆转的漂移。经验丰富的水手短缺可能会损害海上行业的安全考虑。handring需要通过高级自动化和基于AI的传感器和系统的加速发展来解决人类对Mari-Time专业的兴趣（Nguyen（Nguyen（2019）））。
自主的基于车轮的基因定位...
摘要 - 本地化是自动驾驶汽车系统的基本要求。自动驾驶汽车定位的最常使用的系统之一是全球定位系统（GPS）。然而，GPS的功能在很大程度上取决于卫星的可用性，这在某些情况下使其不可靠。因此，自动驾驶汽车必须具有自主的自定位功能，以确保其独立运行。探针技术来实现车辆定位。探光仪中采用的一种方法称为车轮频谱。车轮的探光法对周围环境的依赖程度较低，而不是视觉探光和激光探光仪。本研究旨在评估在本地化过程的背景下，自主轮椅的车轮频能测定法实现的性能。采用差分驱动运动模型来确定轮椅的预测姿势。该预测是从轮椅的线性和角速度的测量得出的。已经进行了几项实验，以评估基于车轮的定位的性能。在实验之前，还进行了校准程序，以确保对传感器的准确测量。
日益自主的航天器任务操作的知识工程框架
随着规划和自主性在航天器上越来越多地得到部署，任务将面临地面操作团队指挥和与航天器交互方式的范式转变：从指定定时命令序列转变为机载自主性将根据航天器的状态和感知环境制定的高级目标。在本文中，我们介绍了一项持续努力，即通过建模科学和工程意图/目标、预测结果、评估航天器状态和性能以及维护用于机载决策和地面监控的模型来开发一个支持地面操作的综合框架。具体来说，我们描述了自主航天器操作中关键的特定知识工程方面，以及我们提出如何应对机载自主操作所带来的挑战。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
