XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System跟踪的
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
开发用于小型无人机跟踪的外围-中央视觉系统
两种基于图像的传感方法被融合以模拟人类视觉，以支持空中检测和避免以及反无人机系统应用。在所提出的传感系统架构中，外围视觉摄像头（带鱼眼镜头）提供大视野，而中央视觉摄像头（带透视镜头）提供特定目标的高分辨率图像。除了两个摄像头和支持算法的互补能力以实现被动检测和分类之外，这对摄像头还形成了一个可以支持距离分辨率的异构立体视觉系统。本文介绍了一种新型外围 - 中央视觉系统的开发和测试，该系统用于检测、定位和分类空中威胁。该系统用于生成各种模拟威胁的数据集，以便通过实验验证威胁定位误差的参数分析。还描述了基于蒙特卡罗模拟的系统性能分析，进一步深入了解了系统参数对威胁定位精度的影响。
建模3D点云对象跟踪的连续运动
带有LIDAR点云的3D单一对象跟踪（SOT）的任务对于各种应用程序（例如Au au sosos驱动器和机器人）至关重要。但是，现有方法主要依赖于外观匹配或仅在两个连续的框架内进行匹配或运动模拟，从而俯瞰3D空间中对象的远程连续运动属性。为了解决这个问题，本文提出了一个新颖的信息，将每个曲目视为连续的流：在每个时间戳上，只有当前框架被馈入网络工作，以与存储在存储库中的多帧历史特征进行交互，从而有效利用了序列信息的有效利用。为了实现有效的跨帧消息传递，混合注意机制旨在说明远程关系建模和局部几何特征提取。此外，为了增强多帧特征的利用来进行健壮的跟踪，提出了一种对比性的增强策略，该策略使用地面真相轨迹来增强训练序列并促进对比方式的歧视误差。广泛的实验表明，所提出的方法在多个基准上通过重要的婚姻优于最先进的方法。
使用自编码器进行电磁头部跟踪的数据预测...
摘要。在航空电子设备中，飞行员使用头盔显示器 (HMD) 在护目镜上显示外部环境的同步视图和与飞机相关的重要参数。为了完美同步护目镜上的视图，必须同步外部环境的坐标以及飞行员头部运动的坐标。为了定位飞行员头部运动的坐标，称为头部跟踪的过程起着重要作用。头部跟踪可以使用不同的跟踪技术执行，例如光学跟踪、磁跟踪或惯性跟踪。在本文中，六自由度 (6-DoF) 磁运动跟踪装置 (Polhemus Patriot TM ) 用于在模拟器床上实时获取飞行员头部运动的坐标。在跟踪器采集过程中，由于铁磁性引起的磁场干扰，数据可能会丢失。为此，采用自修复神经模型 (SHNM) 来预测丢失的数据。用于恢复的数据有 5200 个 6-DoF 头部运动样本。SHNM 对三组不同的缺失数据的预测准确率超过 85%。将所提模型预测数据的准确率与反向传播神经网络 (BPNN) 模型进行了比较，结果发现 SHNM 模型的准确率优于 BPNN 模型
ago70：leo上的空间碎片跟踪SLR跟踪的无源光学系统
自2016年以来，布拉迪斯拉娃（Bratislava）Comenius大学的数学，物理学和信息学学院（FMPI）经营着它拥有70厘米的牛顿重新流动（AGO70），其主要侧重于空间杂物对象的观察和表征。近年来，已经对AGO70的硬件和软件进行了几项重大更新，包括望远镜的安装控制单元（MCU），观察计划和控制系统（SCH，LLTC），图像处理系统（IPS）和TLE改进系统（TLEI）。MCU以及SCH和LLTC允许观察狮子座的物体，角速度高达1.5度/s。最关键的子系统之一是IPS，它已在不同类型的图像上进行了广泛的测试和验证，从使用Sidereal跟踪获取的图像到为Leo对象获得的图像。tlei提供了与卫星激光射程（SLR）传感器的界面，即由奥地利科学院（Austria）（奥地利）太空研究所（IWF）操作的Graz SLR站。这些发展的一般动机是证明和验证实时空间碎片TLEI，以提高SLR传感器的检测效率，并为获得的曲目提供敏感分析。使用获得的数据的轨道确定和天体动力分析是由瑞士伯尔尼大学天文学研究所使用自己的高级狮子座确定工具完成的。
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。
从心理负荷跟踪的亲身经历看消费者神经技术的伦理顾虑和看法
随着消费者神经技术的快速发展，为了将消费者的伤害降到最低，考虑其中的伦理影响至关重要。虽然之前已经提出了商业化的伦理和法律准则，但我们旨在通过调查消费者神经技术的潜在最终用户的伦理顾虑来进一步讨论这一问题。我们采访了 19 名曾在日常生活中经历过心理工作量跟踪的参与者，询问他们对这种未来神经技术的伦理顾虑和看法。解释现象学分析 (IPA) 方法确定了三个上级主题。这些主题涉及隐私、数据有效性和误解以及个人身份等问题。研究结果进一步验证了之前的研究，并强调了在神经技术商业化中应考虑的进一步伦理问题。
在协作机器人中用于人类跟踪的凸轮速算法
2Senior Developer电子健康解决方案，Amman，Jordan摘要：本文考虑了在协作机器人工作区域中用于人类跟踪的凸轮移算法的复杂实现。该研究涵盖了凸轮缩影的算法和数学基础，详细介绍了用于提高跟踪准确性的基本原理和数学模型。在Pycharm环境中开发了一个Python程序，以考虑到实时处理和与机器人系统集成等方面，以有效地实施该算法。该研究对跟踪速度进行了全面评估，研究了算法在不同条件下的有效工作以及它如何影响系统的整体灵敏度。结果证明了凸轮班算法在提供准确和及时的跟踪方面的有效性，突出了其对动态和交互式环境的适用性。这项工作有助于通过提高跟踪功能，在共享工作领域获得更好的互动和安全性来优化协作机器人的性能。
对移动设备进行手工跟踪的深度学习实施的初步调查
摘要 - 手动跟踪是计算机图形和人机交互应用程序的重要组成部分。使用RGB摄像机没有特定的硬件和SENS（例如，深度摄像机）允许为大量设备和平台开发解决方案。尽管提出了各种方法，但由于阻塞，复杂的背景以及各种手势和手势，单个RGB摄像机的手跟踪仍然是一个具有挑战性的研究领域。我们提出了一个移动应用程序，用于从智能手机摄像机捕获的RGB图像中进行2D手跟踪。图像是由深层神经网络处理的，并经过修改，以解决此任务并在移动设备上运行，以寻找性能和计算时间之间的折衷方案。网络输出用于显示用户手上的2D骨架。我们在几种情况下测试了我们的系统，显示了交互式手动跟踪水平，并在变化的亮度和背景和小遮挡的情况下取得了令人鼓舞的结果。索引术语 - 深度学习，人类计算机互动，图像处理，手跟踪