XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高精度的
带有最新光学时钟的基本物理学
摘要光原子时钟和光学时间传输的最新进展已使精确计量学的新可能性进行了基本物理和时机应用的两种测试。在这里，我们描述了一个太空任务概念，该概念将将最先进的光原子钟放在地球周围的怪异轨道上。高稳定性激光链路将将轨道航天器的相对时间，范围和速度连接到地球站。此任务的主要目标是测试重力红移，这是一种经典相对论的经典测试，其灵敏度超出了当前限制的30 000倍。其他科学目标包括其他相对论测试，对暗物质的搜索和基本常数的漂移以及建立高精度的国际时间/地理参考。
对Landau -Zener动态的深度学习方法...
传统的方法可以使用高精度的开放量子系统的动力学，通常是资源消耗的。如何提高目标系统的计算精度和效率为我们带来了最艰难的挑战之一。在这项工作中，将无监督和监督的学习算法结合在一起，引入了深入学习方法，以模拟和预测Landau-Zener动力学。从多个Davydov D 2 Ansatz获得的数据较低的四个ANSATZ用于训练，而来自十个较高多重性的试验状态的数据被用作目标数据来评估预测的准确性。经过适当的训练后，我们的方法可以仅使用随机噪声和两个可调模型参数成功预测和模拟Landau-Zener动力学。与来自多个Davydov D 2 Ansatz的高精度动力学数据相比，多种多数为十个，错误率降至0.6％以下。
GPS 在空中三角测量中的应用 - ASPRS
非常高。距离观测的标准偏差 c 2 rnm 已得到确认，并可定期获得。从测距计算位置本质上是最小二乘距离交会的直接程序。定位精度主要取决于卫星星座的几何形状。今天，空间部分已基本完成，几乎可以在任何地点和任何时间观测到至少六颗同时可见的 GPS 卫星的星座，给出的 PDOP 值 S 6。因此，除了系统误差外，内部定位精度预计在 1 到 2 厘米的数量级（标准坐标误差）。很难通过经验检查和验证如此高精度的机载定位。但有来自弗莱福兰空中三角测量（Fries，1991）的测试结果，经验证实了动态航空相机定位的精度约为 2 厘米。根据现有经验，差分载波相位观测的固有精度几乎不受 SA 的影响。
相对湿度测量仪器比较...
相对湿度 (rh) 的测量对整个行业都有影响。准确测定 rh 的传统方法是使用干湿球湿度计或使用单独的温度测量进行露点测量，然后转换为 rho。用于测量 rh 的电子设备的发展现在已经达到了这样的水平，其不确定性与其他方法相比更为有利。随着最近英国湿度校准设施中相对湿度生成设施的投入使用，现在可以获得相对湿度测量的直接可追溯性来源，并且可以检查这些设备的声明。这项工作的目的是识别和检查市售的相对湿度测量仪器，以确定其中哪一种（如果有的话）适合用作最高精度的传递标准。该项目是作为 DTI 国家测量系统热计划（1998 年至 2001 年）项目 4.2（未来湿度标准）的一部分开展的。
接触材料和几何形状 - NIST 的 TSAPPS
外延石墨烯 (EG) 器件中的量子效应使得量子霍尔效应 (QHE) 电阻在 R H = R K / 2 = h /2 e 2 处达到稳定的水平，其中 R H 是霍尔电阻，R K 是冯·克利青常数 [1]–[3]。通过使用串联和并联连接作为构建块，我们可以构建量子霍尔阵列电阻标准 (QHARS)，以提供多个量化电阻值 [4]–[9]。然而，基于多个量化霍尔电阻 (QHR) 器件的电阻网络通常会受到接触和互连处累积电阻的影响。在本文中，我们表明，通常在四个端子处测量以获得高精度的量化电阻也可以在应用超导分裂接触时通过消除不需要的电阻在两个端子处测量。虽然 QHE 器件的多串联 (MS) 互连已经得到了广泛的研究
Koli, Sh. (2025). Shree-L1：一种用于医学成像中高效肿瘤分类的动态 CNN 架构。大数据和计算愿景，5(2)，94
从医学图像（尤其是 MRI 扫描）中对脑肿瘤进行分类对于及时诊断和治疗至关重要。深度学习模型的发展彻底改变了医学图像分析，使高精度的自动分类成为可能。然而，许多现有模型存在过度拟合、训练效率低下以及对新数据集的泛化能力差等问题。在这项工作中，我们引入了 Shree-L1，这是一种专为脑肿瘤分类而定制的动态卷积神经网络 (CNN) 架构。Shree-L1 结合了创新的降尺度和升尺度块，可有效提取复杂特征，同时通过 dropout 等正则化技术防止过度拟合。我们使用公开的脑肿瘤数据集证明了这种方法的有效性，为医学成像中的肿瘤分类提供了一种强大的解决方案。
用于移动目标搜索和跟踪的协作无人机框架
最近，协作式无人机 (UAV) 已用于多种复杂的军事和民用应用中。移动目标搜索 (MTS) 和移动目标跟踪 (MTT) 是需要协作式无人机参与的基于 UAV 的应用之一。因此，本文提出了一种用于 MTS 和 MTT 的协作式无人机框架，称为 (CF-UAVs-MTST)。CF-UAVs-MTST 基于 GzUAV 联合模拟器。它提供了一种 MTS 机制来为 UAV 生成空中航路点。MTS 算法考虑了飞行速度和高度以及机载摄像机的分辨率。MTS 算法可确保有效的覆盖率，约为 96.2%。在执行 MTS 任务时，将运行一种基于级联分类器的算法来检测目标。此外，我们提供了一种 MTT 机制来估计目标运动并设计最佳跟踪路径。仿真结果表明，CF-UAVs-MTST 可以实现快速且高精度的跟踪。
使用人工智能自动处理 3D 点云数据
点云，作者：DAVID SELVIAH 数字化现实：使用 AI 进行自动化 3D 点云数据处理 用于数字化 3D 真实环境的仪器变得越来越小、更轻、更低成本和更强大，因此得到了广泛的应用，不仅用于最高精度的测量三脚架，还用于移动平台，例如自动驾驶汽车、无人机、直升机、飞机、机器人吸尘器、火车、移动电话、卫星和火星探测器。激光雷达使用激光扫描，而摄影测量则记录来自一个或多个可能正在移动的摄像机的图像。每次激光扫描都会在点云中记录数千万个数据点的位置和颜色，并且可以组合数百个这样的点云。本文讨论了许多公司和组织在获得大量 3D 点云数据集后面临的管理、存储、注册、融合、提取有用和可操作信息等挑战。
模糊的驾驶员辅助系统设计具有纵向运动的自动驾驶汽车的主动干扰拒绝
在本文中，解决了一个具有两个控制器级别的实用自适应巡航控制系统（ACC）。上层控制方案由距离和速度控制器组成。该控制器生成所需的加速度轮廓，低级控制器必须尽可能紧密地遵循。具有很高精度的模糊自适应输出反馈控制器会产生这种所需的加速度。此外，自适应观察者估计无法测量的状态。较低级别的控制器调整节气门和制动执行器。在较低级别上，主动干扰排斥控制器（ADRC）消除了应用于汽车的所有内部和外部干扰。ADRC参数是通过粒子群遗传优化算法调整的。证明了所有信号的闭环稳定性和半全球均匀的界限。此外，还保险了ADRC控制器估计误差的渐近收敛性。为了显示所提出方法的有效性，将提出的算法与预测控制器进行了比较，并证明了该方法的性能优越性。
移动电极阻抗光谱，以精确的电导率测量腐蚀性离子介质
对于此类高级应用，使用高精度的电导率测量单元，能够在广泛的电导率范围内进行测量并且对广泛的腐蚀性离子介质具有抵抗力是有益的。最常见的是，使用了两种类型的电导率传感器：基于电极的传感器和电感传感器。电极传感器适用于低电导率和中等电导率，电导率的精度在2×10-8至0.65 s cm -1的范围内±3％至5％。14，15在通用设备中，由于这些传感器的紧凑设计，尤其是针对更高的电导率，准确性降低了。此外，在反应性介质中，电极结垢可以改变细胞常数，并对测量精度产生负面影响。电感传导率传感器特别适用于苛刻的化学环境，因为只有惰性和耐热材料（例如PEEK和PTFE）与样品接触。但是，这些传感器缺乏电极型对应物的灵敏度，并且需要较大的样品体积。16后者在实验室应用中不利，例如，当空间有限或