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。
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。
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。
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
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
https://www.mondaq.com/unitedstates/patent/1051174/how-to-patent-an-artificial-intelligence-ai-
这就是为什么我要指示卫生与公众服务部与 Broadlawns 和爱荷华大学合作启动一项计划,以确保获得超过 1.5 亿美元的联邦资金,每年在我们的 14 所教学医院中创造预计 115 个新的住院医师名额。按照典型的 3-4 年住院医师轮换,这意味着大约有 460 名新医生在爱荷华州接受培训。这对农村社区和我们整个州来说都是一个改变游戏规则的事情。我们还需要更多的护士、CNA 和 LPN。为了促进这一点,我宣布向雇主提供 300 万美元的医疗保健资格认证补助金,用于培训和教育这些领域的个人。该计划为雇主提供了更大的灵活性,并将帮助填补需求旺盛的医疗保健职业。
AN-148/-158 维护计划基于无需大修的视情维护概念,该概念源自 MSG-3 运输飞机和发动机定期维护开发文件。维护计划开发程序是根据 FAA 咨询通告 AC122-21A 的建议制定的,由行业指导委员会 (ISC) 和工作组 (WG) 参与,航空公司代表、未来运营商和行业代表、主要部件供应商直接参与。ISC 工作的成果是 AN-148 维护审查委员会报告 (MRBR)。在 АN-148 MRBR 的基础上,安东诺夫公司制定了维护计划文件 (MPD)。
摘要:近年来,人工智能在将棋、黑白棋等具有完美信息的游戏中已经可以与顶级职业选手相媲美,但在具有不完美信息的游戏中却只取得了部分成功。例如,一些研究人员已经在扑克游戏中实现了与顶级职业选手相媲美的人工智能,但在麻将游戏中却未能实现,麻将是一种信息不完美且复杂度高于扑克的游戏。Mizukami 等人(2013, 2014) 构建了一个接近顶级职业麻将水平的人工智能。但是,这种人工智能无法夺取一张牌来为每个 Yaku 构建一个组合。另一方面,Harada 等人构建了麻将人工智能——全手牌提取(CHE),该人工智能考虑了高概率构建的役牌。基于此工作,我们将 CHE 应用于麻将人工智能,该人工智能可以认领一张牌,从而为每个役牌构建一个组合。在使用 CHE 的麻将游戏中,所提出的人工智能的有效性得到了证实。
本项目计划以简化提案流程后最优秀提案的方式进行采购,采购规模估算为200万日元(含国家及地方消费税)。 因此,在准备依据第六款规定提交的文件时,提案内容不应超出业务规模。 (2)合同预定日期:2024年11月 (3)合同执行期限