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World File Search System雷达
使用4D雷达和视觉融合增强了3D对象检测，并进行分割辅助
4D雷达对复杂的照明和不利天气条件表现出鲁棒性，与3D目标检测相比提供了独特的数据特征。但是，由于4D雷达点云的稀疏性，大多数3D目标检测算法的性能受到限制。为了解决这个问题，本文提出了一个基于细粒点云segmentation的3D对象检测模型。我们的方法首先使用雷达参考点模块丰富了点云数据，以补偿其稀疏性。然后将点云呈现，并通过简单的分割网络提取语义信息。最后，通过使用注意机制融合点云特征和半信息来实现3D对象检测。在VOD数据集上进行的广泛实验表明，我们的模型达到了平均平均精确度（MAP），比验证集的基线高5％，自行车的4％显着提高，山雀的改善为8％。这些结果通过基于激光雷达的模型缩小了性能差距，突出了我们分割辅助检测方法的效果。源代码可在https://github.com/huniki/rvasanet.git.git
了解雷达应用中的人工智能和机器学习
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自动雷达成像系统
大型语言模型 (LLM) 显著推动了自然语言处理 (NLP) 领域的发展，使从文本生成到问答等应用成为可能。然而，优化动态外部信息的集成仍然具有挑战性。检索增强生成 (RAG) 技术通过将外部知识源纳入生成过程来解决这一问题，从而增强 LLM 输出的上下文相关性和准确性。虽然 RAG 已被证明是成功的，但选择单个 RAG 技术的过程通常不是自动化的或优化的，从而限制了该技术的潜力和可扩展性。缺乏系统自动化会导致效率低下并阻碍对 RAG 配置的全面探索，从而导致性能不佳。AutoRAG 旨在通过引入一个自动化框架来弥补这一差距，该框架系统地评估管道不同阶段的众多 RAG 设置。AutoRAG 通过大量实验优化 RAG 技术的选择，类似于传统机器学习中的 AutoML 实践。这种方法简化了评估流程并提高了 RAG 系统的性能和可扩展性，从而能够更高效、有效地将外部知识集成到 LLM 输出中。
使用机器学习和高分辨率激光雷达地形数据绘制丘陵景观的地形
地图是评估土壤和生态杂质的过程和危害，水文建模以及自然资源和土地管理的重要工具。基于现场调查或航空照片的映射土地形式的传统技术可能是时间和劳动密集型，强调了基于遥感产品的自动或半自动方法的重要性。此外，时间密集的手动标记也可以是主观的，而不是对地形的客观识别。在这里，我们实施了一种客观的方法，该方法将随机的森林机器学习算法应用于一组观察到的地形数据和1M水平分辨率裸露的数字高程模型（DEM），它是从空气中的光检测和范围数据（LIDAR）数据开发的，以快速映射丘陵地面的各种地面地面。地面分类包括高地高原，山脊，凸面，平面斜坡，凹陷坡，溪流通道和山谷底部，横跨俄克拉荷马州东北部俄克拉群岛的Ozark山脉的400公里2丘陵景观。我们使用了4200个地面观测值（每个地形600个）和八个从随机森林算法中的2 m，5 m和10 m分辨率LIDAR DEM得出的地形指数，以开发2 m，5 m和10 m分辨率地分辨率地面地面模型。我们通过比较观察到的地貌与建模地面的地图来测试DEM分辨率在映射地图中的有效性。结果表明，当协变量以2 m的分辨率分辨率为〜89％时，该方法绘制了约84％的观察到的地形，分辨率为10 m。使用这种方法开发的地图图具有多种潜在应用。然而，预测的地图显示，2 m分辨率的协变量在捕获准确的地形边界和小型地面的细节（例如溪流通道和山脊）方面表现更好。与使用空中图像和现场观测值相比，此处介绍的方法大大减少了绘制地图的时间，并允许掺入各种各样的协变量。它可以用于水文建模，自然资源管理，并在丘陵景观中表征土壤地球形过程和危害。
用于环境保护数据采集的激光雷达传感器小型卫星设计与分析
摘要。本研究介绍了一种小型卫星设计的设计和分析，该卫星搭载了用于环境保护的数据采集的激光雷达传感器。该项目探索了立方体卫星技术，首先概述了国际和希腊航天部门、“新太空”产业的兴起及其经济影响。该设计侧重于在立方体卫星框架内开发和集成激光雷达传感器，详细介绍了立方体卫星设计的历史背景、工程标准和开发生命周期。研究的关键要素包括彻底检查立方体卫星的子系统，例如有效载荷（激光雷达传感器）、轨道确定和控制（ADCS）、推进、电信、热保护、机载计算和电力系统。该研究还涵盖了设计规划、软件开发、成本估算和潜在挑战的识别。此外，该研究深入探讨了激光雷达技术的运行原理、其在科学和研究中的意义以及与其他数据传输技术的比较。该研究还涉及激光雷达传感器数据的高级数据分析技术，重点是信号处理、物体检测和特征提取。最后一部分评估了卫星数据在 C6ISR（指挥、控制、通信、计算机、网络、情报、监视和侦察）信息管理系统中的作用及其在希腊聚光灯中的应用。它探讨了卫星图像与人工智能的集成，以增强数据分析和决策能力。总体而言，这项综合研究旨在促进配备激光雷达传感器的立方体卫星设计的进步，为技术创新及其在环境保护中的应用提供宝贵的见解
技术雷达
毫不奇怪，生成式 AI 和 LLM 主导了我们在本期雷达中的讨论，包括开发人员使用它们时出现的模式。模式不可避免地会导致反模式——开发人员应该避免的情境化情况。我们看到一些反模式开始出现在过度活跃的 AI 领域，包括人类可以完全用 AI 作为同伴取代结对编程的错误观念、对编码辅助建议的过度依赖、生成代码的代码质量问题以及代码库的更快增长速度。AI 倾向于通过蛮力解决问题，而不是使用抽象，例如使用数十个堆叠条件而不是策略设计模式。代码质量问题特别突出了开发人员和架构师需要持续努力的一个领域，以确保他们不会淹没在“工作但糟糕”的代码中。因此，团队成员应该加倍努力实现良好的工程实践——例如单元测试、架构适应度函数和其他经过验证的治理和验证技术——以确保 AI 正在帮助您的努力，而不是用复杂性加密您的代码库。
MSCI每周雷达 - 10月15日
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