XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逐帧
3D 打印通用安全指南
• 材料挤出（熔融沉积成型）：目前最常见、最知名的 3D 打印技术。热塑性长丝，如 ABS（丙烯腈丁二烯苯乙烯）或 PLA（聚乳酸），被熔化并通过移动喷嘴分层沉积。 • 大桶聚合：最常用的方法是立体光刻 (SLA)。紫外激光作用于液态光聚合物树脂，使树脂逐层硬化。 • 材料喷射：将微小的进料液滴选择性地沉积到构建平台上。当液滴冷却并凝固时，下一层沉积在上面。 • 薄片层压：使用激光或刀片逐层切割和粘合薄层材料（例如，织物、铝箔），从而形成物体。 • 粘合剂喷射：将液态粘合剂喷洒到陶瓷或金属粉末床上，使其凝固。重复该过程逐层构建物体。 • 粉末床熔合：选择性激光烧结 (SLS) 是该技术最常见的形式。塑料、金属、陶瓷或玻璃粉末使用激光熔合在一起形成固体物体。• 定向能量沉积：金属粉末或金属丝在熔化的同时由移动的打印头沉积。
新的Sun Oak Springs互连和地役权获取（2019年4月4日发布的CX更新）
对于TAP安装，将删除现有的68英尺高的H帧结构和BPA拥有的33英尺高的断开开关结构。也将删除由北部Wasco人民公用事业区拥有的55英尺高的H框架结构。将安装三个新的H帧结构（分别为45-，65英尺和75英尺高），以及两个新的断开开关结构（33英尺高）将安装在已移除的H-frame和Disconnect Switch结构的北部150英尺范围内。爆破可用于打破新杆位置表面下方的基岩。新杆的开挖将是10英尺的深度，开关约5英尺。发掘的土壤将用于在新设定的杆子周围进行回填。两条伙伴线将连接到两个最高的H框架结构中的每个电线。
使用 MATLAB GUI 进行运动物体检测和跟踪...
摘要：移动物体检测和跟踪是安全应用之一，由于其在视频监控、交通监控和图像识别等领域的应用，引起了计算机视觉研究人员的极大兴趣。移动物体检测涉及在连续帧中识别物体，而物体跟踪用于监控相对于感兴趣区域的移动。在本研究中，使用 MATLAB 中的 Guide 创建了 GUI（图形用户界面），它提供软件应用程序的点击控制，无需学习语言或输入命令即可运行应用程序。在本文中，使用基于高斯混合模型的背景减法算法执行物体检测，该算法可以处理背景强度分布的较大变化，使用卡尔曼滤波器执行视频中的跟踪，该滤波器使用随时间观察到的一系列测量值，包含统计噪声和其他不准确性，并产生未知变量的估计值，这些估计值往往比仅基于单个测量值的估计值更精确，在物体周围绘制一个边界框以在物体在视频帧中移动时跟踪移动物体，每帧中物体的计数值显示在 MATLAB 命令窗口中。这里 MATLAB 与 Arduino 板（基于微控制器的板）连接，Arduino 板与 LED 连接，根据计数值 LED 的数量会发光。MATLAB 的计数值通过串行通信与 Arduino 板通信。关键词：移动物体检测、跟踪、引导、MATLAB、LED、Arduino、串行通信。
OPL L-29 喷气式飞机手册_v(9.09.20).indd
后座多功能显示屏 • 分辨率为 1920x1080，21 英寸对角线 • 触摸屏 • 高亮度 • 日光下可读 飞行加固 COTS 计算机 • 5 台 PC、1 台 Linux 计算机 • 提供便捷的客户软件集成和飞行测试 认知航空电子工具集 (CATS) • 用于同步计算、记录和显示人体生理状态、性能和飞机状态的软件工具 • 功能 • 软件工具包括基于生理状态的认知工作量 • ECG 监测 眼动仪 • 集成在 F-35 头盔中的双目眼动仪 • 安装在 F-35 头盔中的 Dikablis Professional 眼动仪 • 计算、记录和广播实时注视和眼球运动。高清音频和视频录像机 • 后座 MFD 帧缓冲器 • 头盔 HMD 帧缓冲器 • 飞行员面对摄像头视图 • 眼动仪计算机帧缓冲器 • 前座前视图 • 四通道音频记录和线性时间码 飞机在环 (AIL) 模拟器 • 两架 L-29 飞机都配备齐全，可用作机库中的 AIL 模拟器 • 模拟集成控制装置可实现完整的驾驶舱模拟 • F-35 HMD 头盔在模拟模式下完全可操作 • 可以在任何（虚拟）位置飞行 • 与 Coalescence 混合现实系统集成，实现完全沉浸式体验 • Prepar3d 模拟软件完全集成，可用于飞行和模拟 • CORE 模拟软件可进行 A/G 和 A/A 模拟
无线网络中 LDPC 解码的量子信念传播
我们提出了量子信念传播 (QBP)，一种基于量子退火 (QA) 的低密度奇偶校验 (LDPC) 错误控制码解码器设计，该解码器在 Wi-Fi、卫星通信、移动蜂窝系统和数据存储系统中得到了广泛应用。QBP 将 LDPC 解码简化为离散优化问题，然后将简化的设计嵌入到量子退火硬件中。QBP 的嵌入设计可以在具有 2,048 个量子比特的真实最先进的 QA 硬件上支持块长度高达 420 位的 LDPC 码。我们在真实的量子退火器硬件上评估性能，对各种参数设置进行敏感性分析。我们的设计在高斯噪声无线信道上在 SNR 9 dB 下实现了 20 µ s 内的 10 − 8 比特错误率和 50 µ s 内的 1,500 字节帧错误率 10 − 6。进一步的实验测量了在真实无线信道上的性能，需要 30 µ s 才能在 SNR 15-20 dB 下实现 1,500 字节 99.99% 的帧传输率。QBP 的性能优于基于 FPGA 的软信念传播 LDPC 解码器，在 SNR 低 2.5–3.5 dB 时达到 10 − 8 的误码率和 10 − 6 的帧错误率。就局限性而言，QBP 目前无法在当前的 QA 处理器上实现实用的协议大小（例如 Wi-Fi、WiMax）LDPC 码。我们在本工作中的进一步研究提出了未来成本、吞吐量和 QA 硬件趋势方面的考虑。
使用 MATLAB GUI 进行移动物体检测和跟踪...
摘要：移动物体检测和跟踪是安全应用之一，由于其在视频监控、交通监控和图像识别等领域的应用，引起了计算机视觉研究人员的极大兴趣。移动物体检测涉及在连续帧中识别物体，而物体跟踪用于监控相对于感兴趣区域的移动。在这项研究工作中，GUI（图形用户界面）是使用 MATLAB 中的 Guide 创建的，它提供软件应用程序的点击控制，无需学习语言或输入命令即可运行应用程序。本文使用基于高斯混合模型的背景减法算法进行物体检测，该算法可以处理背景强度分布的较大变化，并使用卡尔曼滤波器进行视频跟踪，该滤波器使用随时间观察到的一系列测量值，包含统计噪声和其他不准确性，并产生未知变量的估计值，这些估计值往往比仅基于单个测量的估计值更精确，在物体周围绘制一个边界框以跟踪视频帧中移动的移动物体，每帧中物体的计数值显示在 MATLAB 命令窗口中。在这里，MATLAB 与 Arduino 板（基于微控制器的板）连接，该板与 LED 连接，根据计数值，LED 的数量将发光。MATLAB 的计数值通过串行通信与 Arduino 板通信。关键词：移动物体检测、跟踪、指南、MATLAB、LED、Arduino、串行通信。
与计算机视觉传感的语义通信用于边缘视频传输
摘要 - 尽管在边缘应用中广泛采用了视力传感器，例如监视，视频数据的传输会消耗大量频谱资源。Semantic Communication（SC）通过在语义层面提取和压缩信息，提供传输数据的准确性和相关性，同时大大减少传输信息的量，从而提供了解决方案。但是，由于缺乏感应能力，传统的SC方法由于在边缘视频中反复传输静态帧而面临效率低下，这会导致频谱效率低下。为了应对这一挑战，我们建议使用计算机视觉传感（SCCV）框架进行EDGE视频传输的SC。框架首先引入了压缩比（CR）自适应SC（CRSC）模型，能够根据帧是静态还是动态的，能够调整CR，并有效地保存光谱资源。此外，我们实施了一个对象检测和语义分割模型启用的传感（OSMS）方案，该方案可以智能地感知场景中的变化并通过封闭式分析评估每个帧的重要性。因此，OSMS方案根据实时感应结果为CRSC模型提供CR提示。此外，CRSC和OSM都设计为轻量级型号，可确保与实用边缘应用中常用的资源受限传感器的兼容性。实验模拟验证了所提出的SCCVS框架的有效性，证明了其提高传输效率的能力而无需牺牲关键的语义信息。