XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System难握
公共事业委员会 - 新泽西州
听力很难或聋哑人新泽西州教育部开发了一个通信计划模板，以协助地区满足聋人学生法案中规定的要求（P.L.2019，第204章）。 聋人学生的权利法案要求所有聋哑人或听力难的学生都必须在其IEP或504计划中制定沟通计划，无论沟通方式如何。 NJDOE已在线发布了新泽西州的通信计划，针对聋哑人，听力障碍或聋哑模板的学生，该文件包括实施指南。2019，第204章）。聋人学生的权利法案要求所有聋哑人或听力难的学生都必须在其IEP或504计划中制定沟通计划，无论沟通方式如何。NJDOE已在线发布了新泽西州的通信计划，针对聋哑人，听力障碍或聋哑模板的学生，该文件包括实施指南。
拉丁美洲健康南华克联合战略需求评估
拉丁美洲社区包括来自不同国家和各种移民身份的人，包括寻求庇护者、难民和无证移民。社区成员还认同其他社会群体和社区，例如 LGBTQ+，因此有广泛的健康和福祉需求。
直升机完工 - Metro Aviation
GNS 430W 中的 HTAWS 功能提供相对于直升机的地形和障碍物的视觉描述，以提高态势感知能力；以及当地形或障碍物对直升机的安全飞行构成威胁时发出视觉和听觉警报。HTAWS 功能由位于专用 GNS 430W TAWS 页面上的菜单控制。此安装的周期性握把上安装了“降低保护”和“音频静音”控件。G500H PFD/MFD 显示器 (GDU 620) 已连接，将显示 GNS 430W 的所有 HTAWS 报警模式，例如 INHIBIT、TEST 或 RP MODE，从而无需单独的 HTAWS 报警器面板。
运动行为发展的更新。
图1。在四个动作系统中从A到Z的运动开发 - 稳定，运动，手动动作和面部动作。末端的所有动作都嵌套在姿势中，包括：仰卧（a），俯卧（b），三脚架坐着（c），独立坐姿（d）和站立（e）。姿势之间的过渡（f，g）使婴儿可以自由选择如何瞬间移动。婴儿在学会走路之前使用创意手段，例如原木滚动（h），腹部爬行（i），搭便车（J），手和knees爬行（K），bum-shuffling（L）和膝盖步行（M）。直立步行（n）与所有动作一样，通过练习进行了完善。与俯卧（O）或仰卧（a）相比，坐着（p）为达到和手动探索提供了稳定的支持基础。婴儿可以完善其从手掌（Q）到指尖握把（R）的物体的能力，并学会握住具有越来越实用的握把的工具（S，T，U）。面部动作涉及协调饮食（v），微笑（W）和发声（x）的动作。婴儿的外观和视觉探索周围环境的能力取决于眼睛和头部嵌套在体内的运动，这意味着，坐着（y）婴儿可以看到越来越高的人，而易于（z）。在NIH婴儿工具箱（A-O，Q-U，X，Y）和Kelsey West（P，V，W，W，Z）的许可下重印。
在复杂包装工厂环境下进行精确抓握的新型机器人抓握框架（2024年9月）
抽象作为实际包装场景中的抓地力行为很容易受到各种干扰的影响，视觉抓握预测系统遭受了稳健性和检测准确性低的差。在这项研究中，已经提出了一个以线性全球注意机制为基础的智能机器人抓手框架（RTNET），以实现在实际包装工厂场景中实现高度稳健的机器人掌握的预测。首先，为了减少计算资源，在机器人抓握过程中已经开发了一种优化的线性注意机制。然后，已对本地窗口转换算法进行了调整，以收集功能信息，然后通过向上和下采样的层次设计集成全局功能。为了进一步改善开发的框架，可以通过减轻噪声干扰的能力，建立了一种自称的特征体系结构，以增强其强大的学习能力。此外，已经生成了真正的操作环境中的握把数据集（RealCornell），以实现对真实抓地力的过渡。为了评估所提出的模型的性能，在Cornell数据集，实核数据集和实际场景上对其掌握的预测进行了实验检查。结果表明，RTNET在Cornell数据集上的最大准确度为98.31％，在复杂的RealCornell数据集上达到了93.87％。在考虑实际包装情况下，所提出的模型还证明了在抓住检测方面的准确性和鲁棒性水平很高。综上所述，RTNET对包装行业的机器人握把的高级部署和实施提供了宝贵的见解。
创新驱动增长的未来是什么？
技术悲观主义者 #1：变革性理念越来越难找到 技术悲观主义者的核心论点是，一方面，创新越来越难找到，另一方面，新兴创新不会像过去的技术那样对生产力产生变革性影响。关于第一点，有人认为，创新和技术的唾手可得的果实已经被摘走了。15 尽管有大量创新投资，但寻找和开发潜在的创新成本越来越高；科学进步的速度已经放缓，研发的生产力也下降了。16 还有人认为，新兴新技术的革命性不如过去的突破。17 过去的“伟大发明”——从内燃机、电气化、管道、飞机到条形码 18——实现了从农业经济到工业化经济的重大转变，随后导致了服务型经济的发展，相比之下，今天的创新显得微不足道。19
Postgres和人工智能景观
”从某种意义上说，我认为人工智力是我们在这里做的事情的坏名称。您将“人工智能”一词说出聪明人，他们就开始就自己的智能建立联系，对他们来说很容易和难以使这些期望叠加到这些软件系统上。”
运动控制计算神经解剖学的修订版
图 1. 台球游戏是状态和动作表示的模型。任务状态主要编码白球、红球（目标球）和要将球击入的球袋的位置。任务动作是桌上的动作——球杆应该以一定的角度、旋转和速度击中白球的特定位置，白球应该击中目标球并将其推向球袋。身体状态是球员的姿势和他/她握球杆的方式；身体动作是他/她移动球杆的动作。