人工智能

多传感器数据融合算法综述

扶醉桌前 提交于 2021-02-02 04:33:45
文章内容来源:https://blog.csdn.net/ZXQHBD/article/details/69389019   多传感器数据融合是一个新兴的研究领域,是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术,是多学科交叉的新技术,涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。   近年来,多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于C3I系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。实践证明:与单传感器系统相比,运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面,能够增强系统生存能力,提高整个系统的可靠性和鲁棒性,增强数据的可信度,并提高精度,扩展整个系统的时间、空间覆盖率,增加系统的实时性和信息利用率等。 1 基本概念及融合原理 1.1多传感器数据融合概念   数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合,对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展,根据国内外研究成果,多传感器数据融合比较确切的定义可概括为

多传感器融合 | R-LINS概述

最后都变了- 提交于 2021-02-02 04:21:12
点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 在大规模场景下的地图构建时候,纯激光雷达传感器无法很好的完成地图构建工作,这时需要考虑使用不同的传感器,获取多种数据来进行传感器的融合,实现位姿的矫正,最终完成复杂大规模场景下的地图构建,这种方法也被称之为多传感器融合。 本篇文章要讲述的是发表在ICRA2020上的一篇多传感器融合实现点云地图构建的文章。 涵盖的知识面有:ESKF,IKF,IMU,Quaternion等。 论文地址: https://arxiv.org/abs/1907.02233 视频演示 1、论文概览 R-LINS的本质是一个以机器人为中心的激光惯导状态估计器。它使用以下两种传感器来估计机器人的运动姿态: 6轴 IMU:高频,聚焦自身运动,不采集外界环境数据 3D LiDAR:低频,聚焦车体运动,采集外界环境数据 这两种传感器想必大家都不陌生。但是,这两个传感器在复杂大规模领域里,单独的依靠自己的数据是很难实现地图构建的。所以,为了能够在具有挑战性的环境下也能保持鲁棒性和计算效率,本文使用了迭代的误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)来通过重复生成新的对应特征来递归的修正机器人的状态信息。 为了防止滤波发散和降低计算成本,本文采用了一种新的以机器人为中心的公式,该公式重新定义了一个移动的局部帧的状态估计量

面试必问:Spring循环依赖的三种方式

╄→гoц情女王★ 提交于 2021-02-02 04:07:54
小A 你好面试官,非常高兴能参加今天的面试 面试官 没事,先做一个自我介绍吧 小A 我叫小A,工作三年了,做过...... 面试官 嗯,好的,看到你的项目这块,在公司主要用的就是spring全家桶相关的技术是吧 小A 对的 面试官 聊聊Spring吧 小A S pring主要包含的就是IOC和AOP,IOC是控制反转...AOP是面向切面编程... 面试官 之前了解过spring源码吗?能不能简单描述下bean的创建过程 小A 之前了解过,是这样的(通过死记硬背回答了一点) 面试官 感觉你好像没有怎么了解过源码啊,你再说一下IOC容器的初始化过程吧 小A ...... 面试官 没关系,能说一下spring的依赖注入问题吗? 小A 了解过一些,一个是构造器,一个是set,然后依赖注入可以完全解决了 面试官 你确定吗? 小A 好像是吧 面试官 行吧,今天的面试就到此为止吧,回去之后巩固下自己的技术,多看看源码 小A 好的。。。。。 ...... 此处省略一堆问题 脑子里已经是浆糊了 这就是我经历的一次地狱级别的血淋淋的面试,上面问到的哪些面试题你能答得上来吗? 当我从面试的大楼里出来的时候脑袋里还是昏昏沉沉的,你压根不知道我经历了什么,我就面试一个开发岗位,有必要问我这么多 后来咨询我的导师: 马士兵老师 ,他是这么说的,现在的就业竞争很激烈,在考察技术的时候不单单是停留在应用层面

客户忠诚度及会员等级划分

倖福魔咒の 提交于 2021-02-02 04:04:51
数据分析入门与实战 公众号: weic2c 一、根据客户忠诚度划分 大多数人长久以来的误区,也包括我——客户都是上帝,客户都是对的。据资料显示,绝大部分公司80%的收益来自20%的客户,而80%的客户却仅仅只能带来20%的收益。但是,营销成本很大部分都花在了不产生价值或低价值的客户身上,浪费了大量的资金和人力。 客户天生就存在差异,优秀客户带来大价值,一般客户带来小价值,劣质客户带来负价值。所以,我们要把有限的精力和资源投资在优质客户身上,而尽量避免在劣质客户上浪费资源。 1、优质客户和劣质客户的区别 优质客户能带来: (1)让你做你擅长的事; (2)认可公司的价值,并能带来效益; (3)向公司提出新的要求,友善地教导公司,提高公司的服务水平; (4)配合公司走向战略和计划一致的良性循环。 劣质客户能带来: (1)让你做那些你做不好或做不了的事情; (2)分散你的注意力,使你改变方向,脱离战略计划; (3)只买很少一部分产品,使你消耗的成本远远超过他们可能带来的收入; (4)要求很多的服务,以至于你无法把精力放在更有价值、且有利可图的客户上; (5)尽管你已尽了最大的努力,但他们还是不满意。 我们需要正确地选择客户,公司也应该主动选择自己的客户,这样才能为他们提供适合的产品和服务,开发成本和维护成本才可能降低。相反,不选择客户,公司就不能为客户提供相应的产品和服务,就会力不从心

一篇文章教会你利用Python网络爬虫抓取王者荣耀图片

让人想犯罪 __ 提交于 2021-02-02 03:58:40
【一、项目背景 】 王者荣耀作为当下最火的游戏之一,里面的人物信息更是惟妙惟肖,但受到官网的限制,想下载一张高清的图片很难。 (图片有版权)。 以彼岸桌面这个网站为例,爬取王者荣耀图片的信息。 【二、 项目目标 】 实现将获取到的图片批量下载。 【三、涉及的库和网站】 1、网址如下: http: //www .netbian.com/ s/wangzherongyao/index.htm/ 2、涉及的库: requests 、 lxml 【四、项目分析】 首先需要解决如何对下一页的网址进行请求的问题。可以 点击下一页的按钮,观察到网站的变化分别如下所示: http: //www .netbian.com/ s/wangzherongyao/index_2.htm http:/ /www.netbian.com/s /wangzherongyao/index _3.htm http: //www .netbian.com/ s /wangzherongyao/index_4.htm 观察到只有index_()变化,变化的部分用{}代替,再用for循环遍历这网址,实现多个网址请求。 http: / /www.netbian.com/s /wangzherongyao/index _ {}.htm 【五、项目实施】 1、我们定义一个class类继承object

区块链永续合约交易平台开发、DAPP合约搭建定制到底为何?

梦想与她 提交于 2021-02-01 21:36:08
智能合约是指能在区块链上完成和维护,与传统合约一样,对与各方的约定施加相同的限制和义务的合约。 本文由mkz888z整理并发布。 为什么智能合约比当前的合约机制更好? 备份 区块链使用一个共享的分类账,它被复制到每个连接到它的网络的系统上,所以不会丢失一些信息。 安全 密码学、哈希和共识算法使得黑客几乎不可能侵入网络。 信任 分类账上的每笔交易都需要经过网络上大多数验证器节点的验证,因此很难与它们串通。即使它们以卡特尔(卡特尔是由一系列生产类似产品的独立企业所构成的组织,集体行动的生产者,目的是提高该类产品价格和控制其产量。)的形式加入,以验证一笔虚假交易,它们也将受到最大的打击,因此这不会破坏网络参与者的信任度。 独立自主 智能合约不需要中间人亲自开会来执行合约。智能合约作为一个整体系统工作,它可以作为经纪人、授权机构、送货员和结算机构。 省钱 智能合约可以节省资金,因为它不需要中介。例如,您可能需要支付一位公证人来见证您的交易。 精度 与一大堆表格签订合同的冗长过程会导致文件归档出现异常。智能合约是严格完整的和电子的,这提高了准确性。 速度 在填写表单、物理访问、验证和验证事务方面节省的时间可以将流程加快数千倍。 哪里可以使用智能合约? 举个例子,假设你想在区块链机械化流程中申请驾照,那么你只需要提到你个人的社会安全号码,表格就会自动填写,并使用加密货币支付

预测未来的20幅漫画,人工智能的天下

半城伤御伤魂 提交于 2021-02-01 11:21:23
导 读 在你心目中的(不太遥远的)未来是什么样的?名为Futurism Cartoons的作者绘制了一系列以“未来”为主题的漫画,其中多幅跟人工智能及你大数据有关,你们来感受一下…… 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 【转载自 大数据分析与人工智能 】 轻轻一扫 欢迎关注~ 本文分享自微信公众号 - 人人都是极客(rrgeek)。 如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4585157/blog/4638397

腾讯云、东华软件,和你的私人医生

徘徊边缘 提交于 2021-02-01 00:53:32
文 / IT创事记 祁萌 中国的云计算服务商巨头在努力做大体量的同时,已经开始将目光投向了传统行业内的TOP方案商;与此同时,方案商也因为意识到了自身不可替代的价值,开始积极拥抱前者。 “有时候特别不好意思,会让很多媒体朋友失望。”正在努力将“东华系”引入云端的薛向东在《 腾讯云 会客厅》中对曾佳欣说,自己是个没有故事的人,既没有大起大落的经历,也没有惊心动魄的故事。 他们分别是东华软件股份公司党委书记、董事长,和 腾讯云 计算公司副总裁。 《 腾讯云 会客厅》是一档专注洞察产业趋势的高端人物对话节目,由 腾讯云 主办。真格基金徐小平、广汽集团董事长曾庆洪、58集团CTO邢宏宇等30余位行业领袖曾作客节目。 在过去的20年间,东华软件全资子公司东华医为科技有限公司(简称东华医为)在全国拥有了近500家签约医疗卫生客户,其中,有300多家三级以上医院。在包括北京协和医院、华西医院在内的全国百强医院中,有超过25%的医院核心业务使用的是东华医为的智慧医院解决方案。 腾讯云 计算公司副总裁 曾佳欣 这里的惊人之处在于,这500家客户至今没有更换过供应商,且无一例外。尽管在to B领域,客户与供应商的关系会相对稳定;但如东华医为这样的“稳定度”,仍足以让业内惊诧。 “在To B领域,客户与供应商的关系会相对稳定,但一定比例的调整也很正常。”曾佳欣说

解读,国泰君安报告 Part1

不问归期 提交于 2021-02-01 00:26:31
以下来自于2019年2月18日国泰君安2019年春季策略报告的解读。 国泰君安版权所有。 1 5G:终端发布在即, 5G:终端发布在即,射频、光学、面板行业迎新机遇 睿点评 - 5G我国有先发优势,预计从2020年开始,将进入5G换机周期。 睿点评 - 5G带来的是深刻的经济运行模式的改变。同时考虑到美国对中国5G技术的打压,势必造成国内5G建设的提速和规模放大。 睿点评 - 从近期股市表现来看,2019年始似乎可以逐步择时建仓。 睿点评 - 5G对视频带来的挑战和机遇,将进一步提升国内相关行业的技术生产能力。中美贸易谈判对行业格局有重大影响。 睿点评 - 滤波器,PA,射频开关,天线调谐器,毫米波射频前端。。干活满满。 睿点评 - 射频前端,如攻防,射频开关,滤波器价格大幅提升超过150%,预计也将带了整体5G手机价格的大幅提升。 睿点评 - 国内厂商仍然集中于技术含量较低的天线部分。唯华为海思在基带芯片的重大突破,一枝独秀。厂商仍然以美,日厂商为主。 睿点评 - 天线技术的变革,对国内行业领导厂商是巨大的商机。如东山精密,如信维通信。 睿点评 - LCP, MPI。材料科学仍然是我国的短板。 睿点评 - 从模组开始,中国厂商逐步有机会向上游渗透,但仍然任重道远。从材料科学角度,日系厂家仍然具有很大的优势。 睿点评 - AiP封装天线,天线吃笋急剧缩小到毫米级。 睿点评 -

论文速览|更好的预训练句子编码器(微软EMNLP 2020)

点点圈 提交于 2021-01-31 23:23:08
Title: Cross-Thought for Sentence Encoder Pre-training Paper: https://arxiv.org/abs/2010.03652 GitHub: https://github.com/shuohangwang/Cross-Thought 来源: EMNLP 2020 机构: Microsoft 这篇论文提出了 Cross-Thought,一个预训练句子编码器,为大规模NLP任务提供可复用的句子embeddings。 和直接使用整句的原始信息不同的是,该模型在大量短序列中训练基于Transformer的序列编码器,这使得模型可以自动选择最有用的信息来预测被遮盖的单词。 在问答和文本蕴含任务中,该预训练编码器表现得更出色,并在HotpotQA上通过提高中间信息检索性能而获得SOTA。 通过进一步的微调,可以在众多的NLP任务中 击败 几个有力的baselines。 <<< 左右滑动见更多 >>> <<< 左右滑动见更多 >>> <<< 左右滑动见更多 >>> 本文分享自微信公众号 - 图网络与机器学习(Graph-AI)。 如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。 来源: oschina 链接: https://my.oschina