XiaoMi-AI文件搜索系统
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（如果）我的学生使用 AI 工具回答在线测试怎么办？
是否有资源可以提供帮助？德克萨斯理工大学的教师将继续有权使用 Respondus Lockdown Browser。Respondus 会记录学生的动作，并在学生离开视线、视线游移或其他人进入屏幕时标记考试。但作弊总有办法，不幸的是，这只是一种威慑，很容易被规避。TTU Online 继续研究其他工具，以帮助教师保护非监考在线考试的完整性。T TU 不赞成依赖人工智能检测工具，因为它们存在臭名昭著的偏见和对人工智能生成工作的假阳性预测，但我们将继续寻找该领域的新发展。这很重要：首先我们要承认，我们作为教育者的身份正受到挑战，我们的工作量、倦怠和压力可能比以往任何时候都要大。呼。
AGV通信和传感器测量数据集
abtract本文在工业测试台上介绍了两项无线测量活动：工业车辆到车辆（IV2V）和工业车辆到工业 - 弗拉图和传感器（IV2I+），并提供有关两个捕获的数据集的详细信息。IV2V涵盖了移动机器人和固定机器人之间的侧链链路通信方案，而IV2i+是在自主清洁机器人连接到私人蜂窝网络的工业环境中进行的。在综合测量方法中，不同的通信技术的组合提供了洞察力，可以通过ML来利用这些洞察力，例如鳍片，视线识别，视线检测，服务质量的预测或链接选择。此外，数据集可公开可用，标记和预先贴上，以快速登机和适用性。
量化小型无人机的态势感知
提出了一种新颖的统计模型来量化小型民用无人机系统 (UAS) 运行中的态势感知。如今，绝大多数小型 UAS 运行都在人类操作员的视线 (VLOS) 范围内进行，操作员对飞行安全负全部责任。随着操作开始转向超视线 (BVLOS)，操作员和日益自主的 UAS 本身很可能会共同承担这一责任。在我们试图量化这种系统的安全性之前，分析现有 VLOS 操作的安全性以提供目标安全水平是有益的。在考虑任何机载决策之前，必须确保 BVLOS 中 UAS 的人工态势感知系统至少与人类操作员的意识一样好。本文为态势感知的高级抽象提供了概率理论和模型，以指导未来对 BVLOS 操作的评估。
与计算机面对面
来源和沟通渠道。Bulling 的团队不仅关注认知过程，还关注我们的行为，例如我们如何与数字设备互动。他们的首要任务是教会计算机正确识别我们的视线，而不仅仅是从完美照明的面部和恒定的实验室环境中识别，就像以前的计算机辅助凝视分析一样。科学家们长期以来一直依靠机器学习来做到这一点。但是，到目前为止，他们用来训练计算机的数据与日常生活并不十分相关。为了纠正这个问题，Bulling 和他的团队在 15 名志愿者的笔记本上安装了软件。在他们使用电脑工作的几天里，软件反复提示志愿者注视显示器上的选定点，并拍摄他们的照片。这为团队提供了不同环境中的图像，通常是在光线不足的情况下。因为他们还知道志愿者的视线在哪里
朝2030年萨顿愿景的策略2024
我很高兴启动我们的“ 2030”策略。该策略采取了长期的方法，并反映了萨顿愿景对影响和包容的承诺。我们广泛咨询了我们，并就我们做得好，可以做得更好以及可能有机会做更多的事情收取了反馈。我个人了解视力丧失的诊断可能对个人及其家人产生的影响。这可能是一个可怕的人生时代。作为一个组织，我们希望在萨顿（Sutton）和萨顿（Sutton）的视线丧失的人们以及他们在自己的视线损失旅程中需要我们的情况。Sutton Vision自1965年以来一直为萨顿社区提供服务，我们将在这里直到2030年及以后。当人们在萨顿生活和工作时，我们将在这里支持，授权并使他们能够独立和充实的生活。感谢您的持续支持。
Scanspace Communications和Navigation
进一步利用商业服务采购来开发月球继电器，以减轻用户PNT负担，并删除DTE的视线限制（启用南极和远距离操作）寻求基于地球和月球C＆N资产的其他商业和国际贡献