XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System跟踪的
用于定位、导航和跟踪的粒子过滤器
开发了使用粒子滤波器（递归蒙特卡罗方法）解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说，我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配，将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下，都可以实时实现，测试表明，其准确度可与卫星导航（如 GPS）相媲美，但完整性更高。基于模拟，我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后，粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案，这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
智能轮椅的对象检测，本地化和基于跟踪的深度学习
在量子上下文的框架内，我们讨论了外观和奢侈的思想，这些思想使人们可以将Kochen-Specker和Gleason定理联系起来。我们强调的是，尽管Kochen-Specker本质上是一个无关的定理，但Gleason's提供了对Born统治的数学合理性。我们的外观外观方法需要一种描述“海森伯格削减”的方法。在约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）在有限张量产品上发表的文章之后，可以通过注意到与统一形式相关的量子力学的通常形式主义来完成，在遇到粒子（或自由度学位）中可计数时停止工作时停止工作。这是因为相应的希尔伯特空间的维度在有限的范围内变得不存在，导致单一等价的丧失和部门化。这种本质上上下文的方法提供了一个统一的数学模型，包括量子和经典物理学，这些模型在自然描述中似乎是不可限制的。
下一个样本跟踪的遗传性别验证...
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
多个对象跟踪的变压器：探索视觉
多对象跟踪（MOT）是各个领域的关键任务，例如官能分析，监视和自动驾驶汽车。联合检测和追踪范式已经进行了广泛的研究，在训练和部署经典的逐个检测范式的同时，在实现先进的性能的同时，训练和部署更快，更方便。本文通过利用现行的卷积神经网络（CNN）和新型视觉变压器技术局部性来探讨增强MOT系统的可能性。在计算机视觉任务中采用的变压器中有几种延期。虽然变形金刚擅长建模全局信息以进行长时间的嵌入，但缺少学习本地特征的局部机器。这可能导致小物体的疏忽，这可能会导致安全问题。我们将TransTrack MOT系统与localvit所赋予的局部性机制相结合，并发现该位置增强系统在MOT17数据集上比基线TransTrack优于基线转移。
基于多个电流水平增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，适用于在线应用
基于多个电流水平下的增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，用于在线应用 M. Maures a,* 、A. Capitaine a 、J.-Y. Delétage a 、J.-M. Vinassa a 、O. Briat aa Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, IMS, UMR 5218, F-33400 Talence, 法国 摘要 本文提出了一种基于增量容量 (IC) 峰值跟踪的高 C 速率健康状态 (SoH) 诊断方法的扩展。使用一组经过不同老化协议的 11 个 NCA 锂离子电池。以 C/20、C/10、C/5 和 C/2 进行充电和放电循环，然后用于 IC 分析。给出并建模了 IC 峰值变化与 SoH 之间的相关性，并显示它们是所有测试 C 速率的准确估计量。 1. 简介 由于对新可再生能源解决方案的强劲需求，如交通运输领域的电动汽车 (EV) 和多电动飞机 (MEA)，或能源领域的电网电池存储，锂离子电池市场正达到历史最高水平。与其他应用相比，这些系统中的电池将面临更为严酷的工作条件：更高的功率和更大的温度变化，这两者都会严重影响电池的退化 [1,2]。因此，有必要跟踪它们的健康状态 (SoH) 并确定何时达到其使用寿命（对于特定应用）。SoH 通常定义为电池在给定时间的最大容量与其初始最大容量之比 [3]。存在不同的估算方法来量化电池的 SoH [4]：基于容量或阻抗、使用弛豫电压或基于增量容量 (IC) 或差分电压 (DV) 曲线。IC 分析提供了有关电池内部退化模式的重要信息 [5,6]，因为每个峰值都是电池内部材料相变的结果 [7]。然而，正因为如此，IC 曲线通常是通过非常缓慢的充电/放电获得的 [8,9]，这限制了它们的实用性。尽管如此，还是有人提出了基于 IC 峰的几何特性来量化电池 SoH 的估算方法。特别是，[8,9] 表明特定 IC 峰和谷的位置与 SoH 之间存在线性相关性，而 [8] 也表明
用于远距离检测和跟踪的扫描激光雷达......
摘要：在过去的几年中，滥用民用无人机或无人机（无人驾驶飞机）一直是一个令人关注的问题。作为响应，已经开发了多个系统，包括光学，电子甚至声学技术，以进行检测和跟踪。不幸的是，由于其小小的，十分尺寸的大小以及形状和行为的巨大变化，无人机代表了一个具有挑战性的目标。在该博士学位上，我们开发了一种激光雷达（光检测和范围）系统，以解决此问题以拆除一公里处。在我们的系统中，范围是使用ight原理的时间来获取的，并通过使用双轴电量器依次扫描场景来完成图像。我们利用扫描多功能性开发了多种操作模式。标准检测模式使用大量视图的栅格扫描捕获场景的图像。跟踪模式基于围绕目标的本地模式，该模式以非常高的速率更新，以使目标保持在其边界内。e Ort被纳入了我们扫描激增的众多参数的理论和数值优化研究中，以便在最大范围，本地化分辨率和速率方面达到表现性能。用于检测和跟踪模式的模式优化是主要焦点，使用检测的目标概率作为最大化的函数。目标大小，速度和替代性也引入了检测的概率，从而完整概述了系统性能。该原型在几周的试验中测试了无人机检测和跟踪。在我们的LiDAR平台上，从头开始开发，每个组件的表征都可以丰富和验证我们的模型。成功之后，候选人启动和监督了工业前的整合过程。
单分子跟踪的高吞吐量平台...
摘要细胞生理学的调节在很大程度上取决于功能不同的蛋白质和细胞成分的相互作用。这些相互作用可能是短暂的或长寿的，但通常会影响蛋白质运动。在细胞环境中测量蛋白质动力学，特别是在扰动蛋白质功能的同时，可以使蛋白质的功能与小分子扰动，可以使关键的相互作用解剖并促进药物发现；但是，目前的方法受到数据采集和分析的吞吐量受到限制。因此，使用超分辨率成像的研究典型地得出了从数十个细胞和一些实验条件的结论。我们通过开发高通量单分子跟踪（HTSMT）平台来解决这些局限性，用于以前所未有的规模（能够成像> 10 6个细胞/天筛选> 10 4化合物）的活细胞中蛋白质动力学的药物解剖。我们应用HTSMT来测量荧光标记的雌激素受体（ER）的细胞动力学，并筛选了一个多样的文库，以识别实时扰动ER功能的小分子。使用这种实验方式，我们确定了确定的命中的效力，途径选择性，目标参与和作用机理。动力学HTSMT实验能够区分ER信号传导的靶向和途径调节剂。综合途径分析概括了已知的ER相互作用伙伴的网络，并提出了潜在的新型，激酶介导的调节机械性。HTSMT的敏感性揭示了ER动力学与ER拮抗剂抑制癌细胞生长的能力之间存在新的相关性。因此，测量蛋白质运动是一种研究蛋白质之间动态相互作用的有力方法，并可能促进新型治疗剂的鉴定和表征。
一种用于动态目标跟踪的新型MPC公式，搜索和救援机器人的面积覆盖率增加
抽象机器人越来越多地部署用于搜索和救援（SAR），以加快灾难后救出受害者的救助。这些机器人需要有效的任务计划方法，以确定时间和空间良好的轨迹，在处理不确定性的同时，将它们更快地转移到了（移动）受害者的同时。模型预测控制（MPC）是一种有效的基于优化的控制方法，用于沿着由高级控制器确定的参考轨迹引导机器人。直接通过MPC直接确定机器人的轨迹具有优化多个SAR标准的优势，同时处理约束。因此，当没有提供参考轨迹时，我们为室内SAR机器人提供了一种基于MPC的路径计划方法，该方法允许机器人系统地追逐移动的受害者。所提出的方法结合了面向目标的和面向覆盖的搜索，并通过部署基于强大的管子的MPC公式，可以系统地处理环境不确定性。此外，我们通过采用现有的疏散模型来对受害者的MPC运动进行建模。我们使用凉亭，MATLAB和ROS提出了一个案例研究，其中评估了所提出的MPC控制器的性能与四种最新方法（两种基于MPC和A*的目标方法和两种针对面积覆盖的启发式算法的方法）。结果表明，尽管对不确定性进行了强大的努力，但我们的总体方法在受害者发现，区域覆盖范围和任务时间方面总体上优于其他方法。
用于4D跟踪的AC-LGAD条形探测器研究
• 信号频率主要在0.1到1.5GHz范围内 • 1GHz占主导地位 • 一端的波形（电荷）的幅度和面积不同，但两端的总和保持不变 • 在频谱图中，P1-P7之间频率的幅度没有明显差异
财务指数跟踪的强化学习
∗ HSBC商学院，北京大学，大学城，南汉区，深圳，518055，中国。电子邮件：xianhuapeng@pku.edu.cn。†SARGENT定量经济与金融研究所，汇丰银行商学院，北京大学，北京大学，北山区，深圳，518055，中国。‡香港科学技术大学商学院，中国香港九龙清水湾。电子邮件：chenyin.gong@connect.ust.hk。§§香港中文大学系统工程和工程管理系，中国香港，电子邮件：xdhe@se.cuhk.edu.hk。