无人机设备

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ AI 提升网络防御系统安全级别 可能的网络防御系统应该至少提供三个级别的网络安全。 第一级别包括传统的静态网络防御机制，如身份认证、密码保护、访问控制、网络过滤等。第二级别包括主动的网络防御机制，如信息收集、安全评估、网络状态监控和攻击。第三个级别对应于网络防御管理，对网络状态进行整体评估，选择适当或最佳的防御机制，以及它们的适应性。 预警、入侵检测和防御系统，包括人工智能技术，在确保这些网络安全水平方面发挥着重要作用。 预警系统（Early Warning Systems，EWS）用于防范网络攻击，并尽快作出响应。然而，由于随着新技术的发展，网络威胁的级别也在不断升级。与传统的纯数据包检测方法不同，新的预警系统架构需要收集、分析、关联数据，同时还需要近实时地检测、分析和响应威胁模型。这都是公众已经听说过的。这一需求包括虚拟传感器的开发、复杂的数据关联、用于网络行为分析的新逻辑模型、学习算法，以及能够提供可伸缩性、可靠性和灵活性的概念和新方法的开发，特别是在 IPv6 网络中。 在预警和入侵检测中使用人工智能的目的是开发一种先进的智能帮助系统，用于在局域网和广域网中尽早检测来自互联网的攻击。在这一框架内，还应考虑广泛使用的互联网协议，如 FTP、SMTP 和 HTTP

一.神经网络压缩 在如今人工智能的浪潮之下，深度学习在不少领域都取得了不错的成果。但是目前在边缘计算，物联网设备上的算力相比于我们的台式计算机还不太充足，我们在计算机上用于拟合的神经网络参数过多，不太适合运行在算力较弱的设备上，比如无人机，手机，平板电脑，自动驾驶汽车等等。因此我们需要将在计算机上训练好的神经网络通过某种技巧将其进行压缩，减少模型的参数，这样训练好的模型就可以迅速在这些边缘计算的设备上部署，同时达到和计算机上训练模型几乎一致的效果。比如我们常用的图像分类的模型VGG,通过改良后的MobileNet，计算量减少了10倍，输出的准确度结果甚至超越了AlexNet，准确率比Google InceptionNet也只少了0.7个百分点。那么我们有什么方法进行神经网络的压缩呢?目前比较常用的则是神经网络的剪枝，知识蒸馏，以及模型优化设计者三个方法。 二.神经网络剪枝 其实我们拟合的神经网络，很多网络的参数都过于多了，有些神经元在对结果进行的预测的时候并没有什么用，甚至是具有负面的作用。因此我们需要将其“ 拆除 ”。 拆除网络当中某些参数的方法如下： 1.剪掉权重weight约等于0的weight，让两个神经元之间失去连接 2.查看某个神经元经过activation之后的输出是否接近于零，如果接近于零，则剪掉这个神经元 3.在修剪完整个网络之后，识别的准确度肯定会下降

Emesent 针对 Hovermap 的 AL2 技术利用 Velodyne 激光雷达，以进入难以接近的地方 加州圣何塞--(美国商业资讯)-- Velodyne Lidar, Inc. 今日宣布，Emesent针对Hovermap新推出的L2级自动驾驶(AL2)技术使用Velodyne激光雷达传感器来提供实时感知和高质量、准确的3D数据。Hovermap是适用于工业无人机的即插即用测绘和自主有效载荷，支持在视线范围外(BVLOS)的区域自动飞行，且无需GPS连接。 AL2技术使用 Velodyne的Puck LITE 激光雷达作为主要的感知和测绘传感器。这有助于在矿山、土木工程、电信基础设施和灾害应对环境等难以接近的挑战性环境中进行自主勘探、导航和激光雷达测绘。作为Emesent基于同时定位和地图构建(SLAM)的自动堆栈的一部分，AL2可以使无人机在通信范围外飞行、自我导航并避开细铁线和树枝等障碍。 通过在流传输至平板电脑的实时3D地图中设置智能航点，AL2可以从起飞一直操作到着陆。这使操作员能够与峭壁顶端、采场边缘、密闭空间和高地等危险环境保持安全距离。Puck LITE传感器提供的丰富数据使企业能够获得有关如何确保矿山及其他环境安全的更好的数据见解。 Emesent首席执行官Stefan Hrabar博士表示：“Velodyne Puck LITE体积小巧、重量轻盈

　　2020 中国 5G 规模化商用，随着中国在 5G 专利与技术的深度布局，在全球通讯领域的角色已从追赶者跃升为领先者，加上拥有全球最大的 5G 市场，辅以国家政策支持、资本踊跃投入，中国正在开拉 5G 产业的黄金十年序幕。 　　日前出台的 “新基建” 政策，投资规模将高达 1.2 万亿，包括 5G、人工智能、工业互联网、云计算等各项建设都积极展开。其中，5G 更是新基建的数字底座，驱动连接、人工智能、云、计算、行业应用五大产业升级。 　　 　　 在华为举办的 2020 共赢未来全球线上峰会（BWS 2020）盛会中，5G 产品线总裁彭红华在《5G 带来行业新价值》主题演讲中指出，5G 时代来临后，整个世界的连结方式，会从以 “人”为中心，扩展到以“人 + 物” 为中心的联接方式，并且带来相当巨大的转变。 　　国内三大运营商为了布局 5G 新时代，大举加码 5G 网络的建设和应用的开发，更大手笔提升资本支出。中国移动、中国联通、中国电信在去年针对 5G 的资本支出合计约 412 亿元，预计 2020 年可大幅提升至 1,803 亿元。 　　全球移动通信系统协会（GSMA）数据则是显示，2020 年全球 5G 连接数中，中国的占比将达到 70%，2025 年中国 5G 连接数将达 8.07 亿，位居全球之冠。 　　另外，中国信息通信研究院数据也显示，2025 年中国 5G

参考链接： https://blog.csdn.net/lixiaoweimashixiao/article/details/80540295 首先我们假定从 void AP_Vehicle::setup() 开始，这里是飞控所有初始化所在，程序位于 AP_vehicle.cpp中。 找到其中的 init_ardupilot(); 函数，执行跳转 执行跳转过程中，需要选择是机型（无人机，无人车，UUV等）。我们这里选择多旋翼，则走到了 system.cpp 中。 继续寻找到其中的 startup_INS_ground(); 如上图所示。然后再次跳转，如下图所得。 这里跟踪定位到 ins.init(scheduler.get_loop_rate_hz()); ，该函数已经表示初始化了。当然，我们继续 此时定位在 AP_InertialSensor.cpp 中，我们找到其中的 _start_backends(); ，由于采用的是前后端的形式，所以这个地方开始进入到后端了（注意到下面还有一个start（）函数，在文末会展开说一下） 由于ArduPilot有多个板子，对应不同的传感器，所以这里先要检测后端，找到使用哪个板子，必要的一步。 这里以Pixhawk为例，如上图所示，ADD_BACKEND是要条件后端了。在继续寻找 probe 函数，进入跳转得： 继续刨根问底！！我们看到了

编辑｜ 张倩、泽南 出品｜机器之心 最近几天，以火星为目标的探测器纷纷启程。 7月30日，在美国宇航局 NASA 成功发射的 MARS 2020 任务中，「宇宙神5」型运载火箭将最新一代火星探测器 毅力号 （Perseverance）送上轨道。 毅力号是 有史以来最大、最为复杂的火星探测系统， 这台次世代火星车造价高达27亿美元，总重1025千克。它是自阿联酋希望号、中国天问一号之后，人类在这个「火星季」发射的第三个探测器。 如果一切顺利的话，在7个月后，它将开始采集火星岩石标本，并将其封装后埋在特定位置，等待NASA取回地球。毅力号还要寻找古代外星生命的迹象，并 首次使用麦克风捕获火星的声音。 除此以外，毅力号最让人感兴趣的实验还有：在红色星球上 放飞 人类第一架外星无人机——Ingenuity。 按照计划，在经过5亿公里的路程之后， 毅力号将于2021年2月18日在火星赤道以北的耶泽洛陨石坑（Jezero crater）上着陆， 进入火星大气层后，它将张开一个降落伞，随后在两米高度使用火箭悬停，把火星车「吊装」到地面上。与好奇号不同，毅力号有一个 自动驾驶系统， 可以避开巨大的岩石并把自己引导到安全的位置。 在火星上，毅力号将至少花费 一个火星年（约687个地球日） 的时间对附近的区域进行探索。 ▲ 毅力号预定降落的区域。超过38亿年前，一条河从这个位置注入45公里宽的陨石坑

编辑｜ 张倩、泽南 出品｜机器之心 最近几天，以火星为目标的探测器纷纷启程。 7月30日，在美国宇航局 NASA 成功发射的 MARS 2020 任务中，「宇宙神5」型运载火箭将最新一代火星探测器 毅力号 （Perseverance）送上轨道。 毅力号是 有史以来最大、最为复杂的火星探测系统， 这台次世代火星车造价高达27亿美元，总重1025千克。它是自阿联酋希望号、中国天问一号之后，人类在这个「火星季」发射的第三个探测器。 如果一切顺利的话，在7个月后，它将开始采集火星岩石标本，并将其封装后埋在特定位置，等待NASA取回地球。毅力号还要寻找古代外星生命的迹象，并 首次使用麦克风捕获火星的声音。 除此以外，毅力号最让人感兴趣的实验还有：在红色星球上 放飞 人类第一架外星无人机——Ingenuity。 按照计划，在经过5亿公里的路程之后， 毅力号将于2021年2月18日在火星赤道以北的耶泽洛陨石坑（Jezero crater）上着陆， 进入火星大气层后，它将张开一个降落伞，随后在两米高度使用火箭悬停，把火星车「吊装」到地面上。与好奇号不同，毅力号有一个 自动驾驶系统， 可以避开巨大的岩石并把自己引导到安全的位置。 在火星上，毅力号将至少花费 一个火星年（约687个地球日） 的时间对附近的区域进行探索。 ▲ 毅力号预定降落的区域。超过38亿年前，一条河从这个位置注入45公里宽的陨石坑

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 至顶网软件与服务频道消息：建筑业可以说是历史最悠久的行业之一，毕竟早在几千年前，人们就已经开始建造各类住房处所。而随着时间的推移，建筑行业在设计、规划与结构方面也迎来了长足发展。最近几十年以来，从业者还开始大量引入各类高新科技，希望在提高工作效率的同时，将建筑项目与结构安全性推向新的高度。 在这股浪潮当中，建筑企业当然不会忽视AI这波强大的新兴力量。从优化工作规划，到改善现场安全，再到对建筑设施进行安全监控，AI带来的效率与创新优势已经证明了自己的价值。 施工经理们一直在探索，AI与认知技术的实践价值，希望借此实现诸多看似简单但又必不可少的作业自动化流程。他们意识到，AI能够高效完成任务规划，防止工期延迟、施工冲突以及现场常见的各类问题。在AI的支持下，人员、项目以及物料的调遣排布，都将变得更加井然有序。 对于小型项目来说，人类员工还能够手动管理复杂的施工进度与流程。但面对规模可观、为期数年的超大型项目，各方往往需要就多种复杂任务及具体环节做出协调，包括设计与蓝图、施工许可以及计划外的延迟与变更等等。这些延迟与变更极易失控，如果没有强大的技术手段作为辅助，人类根本无法有效加以管理。 机器学习技术特别擅长查找数据中的模式与异常值。凭借强大的模式识别与历史数据分析能力

Osc乱弹歌单（2020）请戳（ 这里 ） 【今日歌曲】 @ 薛定谔的兄弟 ：分享洛神有语创建的歌单「我喜欢的音乐」: 《LTTER》- 中島美嘉 手机党少年们想听歌，请使劲儿戳（ 这里 ） @ bobdog1986 ：连着两天有人借钱，都不知道我穷吗？ 人家超人就不缺钱， “是这样的，超人缺钱的时候就吃点碳渣，一用力就拉出来钻石了” 你没钱了， 一般都是网站先知道这个消息的， 他把你没钱的信息给采集了。 @ Tumblr ：B站的算法像极了我妈对我的关怀，但凡看我对桌子上哪盘菜多夹一筷子，后面岁岁年年餐餐顿顿都不会给你落下。 网站上你发个什么都有盯着你的。 @ FalconChen ：开源中国什么进驻了纪律委员，人家怎么评价电影也要管，还扯上三观。观影是很主观的事，每个人看法不一样很正常，我还不喜欢《教父》呢。 嚎……还不喜欢教父。 “我到底做了什么，让你这么不尊重我？” 哈哈哈哈哈哈…… 哪儿哪儿都有让你烦的人， 眼看不见就完事了， 感谢OSC 有加灰的功能。 公司就不行了，跟你是同事， 你怎么加灰啊。 @ osc_helloworld ：公司想裁员的话，招一个没水平的领导就行了，到时大家受不了了，都会自己走的。 各种挑你毛病， 下班准点走也是罪， @ zb1491449720374 ：试用期准点下班走人也算态度不正确么.😅老员工都还在工位 “回家晚了，老婆怪你态度不正确

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 随着科技的发展，人工智能与数据科学已经在体育领域发挥越来越重要的作用。世界上鲜有事物无法量化，而能够量化的一切，都可以使用数据分析加人工智能的组合进行精确预测。拿体育领域来说，其中的可量化元素就非常丰富，正合适人工智能在其中大显身手。另外需要澄清的一点是，人工智能在体育领域的应用绝不仅限于提高运动员的赛场表现。毕竟现代体育运动的涵盖范围已经非常广泛，绝不仅仅体现在运动员群体身上。 下面，我们具体聊聊AI与数据科学影响体育世界的六种具体方式。 1.发现人才、招募人才 无论是棒球、橄榄球还是其他体育项目，运动队伍都在越来越多地使用运动员个人表现数据来衡量他们是否拥有良好的身体条件与发展潜力。但在筛选下一位体育巨星的过程中，单凭公开的统计数据（例如奔跑速度、射门精度或者传球水平）是远远不够的，我们需要考虑更为复杂的多因素指标。 在这方面，人类天然的局限性导致我们无法准确记录并评估这些指标。随着大数据与人工智能全面入驻体育领域，对此类成功指标的管理、记录与衡量过程也变得愈发便捷且可靠。计算机视觉、机器学习以及其他形式的AI方案利用算法分析玩家的统计数据、比赛视频以及来自各类传感器的收集信息，借此发现那些可能被教练或球探忽略掉的宝贵人才。 具体来说，AI可以使用历史数据