如果說人類的歷史進步教會了我們什么的話，那就是真正的階段性進展都不是來源于單一的技術(shù)突破，而是由同期的各種因素相互促成的。比如1760年，始于英國的工業(yè)**就是由蒸汽動力的出現(xiàn)、鐵礦產(chǎn)量的提升以及代機械工具的開發(fā)和使用等多重因素構(gòu)成的。同樣，20世紀(jì)70年代初的PC**也是微處理、存儲器、軟件編程等技術(shù)端口共同發(fā)展的結(jié)果。現(xiàn)在，邁入2018年的我們也正處于一場新**的風(fēng)口浪尖。這場**或?qū)⒏淖內(nèi)蛎恳唤M織、每一行業(yè)以及每一項公共服務(wù)。沒錯，這場**就是屬于人工智能的**。我相信，2018年，人工智能將開始成為主流，并無處不在地影響我們的生活，為我們帶來新的、有意義的改變。人工智能:其實已經(jīng)有6...

以保證浮標(biāo)上的光學(xué)裝置測量目標(biāo)時姿態(tài)角的穩(wěn)定性,測量目標(biāo)方位時存在的隨機誤差用Δβobsr表示,設(shè)為測量目標(biāo)方位的一倍均方差即°。浮標(biāo)利用光學(xué)傳感器測量目標(biāo)時,提取的方位信息可能為船干舷和橋樓的任何位置,因此可能存在光學(xué)模糊誤差,假設(shè)測量真方位為βik,真距離為rik,船長為Ls,此時目標(biāo)舷角QMik如圖2所示。圖2光學(xué)浮標(biāo)測量光學(xué)模糊誤差示意圖位置測量誤差時間測量誤差時間測量誤差主要是由從浮標(biāo)節(jié)點發(fā)送和主浮標(biāo)節(jié)點接收的嵌入式計算機處理時間、傳輸延遲以及無線自組織網(wǎng)絡(luò)調(diào)度延遲引起,無線自組織網(wǎng)絡(luò)采用令牌環(huán)式時分多址協(xié)議進行調(diào)度[13],浮標(biāo)節(jié)點序號由母船分配,主浮標(biāo)出水后以5s為周期向從浮標(biāo)發(fā)...

因此采用仿真計算方式獲取實際工程的定位效果。構(gòu)建如下態(tài)勢:目標(biāo)艦干舷+橋樓有效高度為20m,浮標(biāo)高度為m,浮標(biāo)對目標(biāo)探測距離約12km,母船分別釋放不同數(shù)量浮標(biāo),浮標(biāo)正多邊形布置,孔徑(浮標(biāo)與相鄰近浮標(biāo)的距離)均為1000m,目標(biāo)在浮標(biāo)陣附近做正方形運動,目標(biāo)初距8km,處于浮標(biāo)陣正北方向,航向90°,速度18kn,當(dāng)目標(biāo)距浮標(biāo)陣中心距離大于12km時,目標(biāo)右轉(zhuǎn)向90°進行機動如圖5所示。圖5多光學(xué)浮標(biāo)聯(lián)合定位仿真場景圖光學(xué)浮標(biāo)測量周期為5s,浮標(biāo)探測誤差一倍均方差為°,流速Vflow=1kn,流向角αflow服從均值和0°,方差為20°的正態(tài)分布,船長Ls=120m,以120s為測量窗口對目...

光學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)的測量類型編輯語音已經(jīng)發(fā)展的光學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)的測量類型分為下面幾類:圖像信息測量圖像信息測量主要是指利用導(dǎo)航相機獲得天體中心、天體邊緣和天體表面可視導(dǎo)航目標(biāo)的圖像，用于光學(xué)導(dǎo)航。如深空1號，利用MICAS對小行星和背景星進行光學(xué)測量，獲得小行星和背景星的圖像信息。美國JPL實驗室的Bhaskaran等提出的繞飛小天體的軌道確定是利用導(dǎo)航相機觀測的小天體邊緣圖像。日本的MUSES-C任務(wù)是利用導(dǎo)航相機對小行星表面的可視著陸目標(biāo)進行拍照。角度信息測量角度信息測量指對己知天體視線夾角的測量。如1)SS-ANARS(空間六分儀)，利用空間六分儀的基準(zhǔn)，測量恒星與地球和月球邊緣的夾角;2)TAO...

機械人**們可以把精力放在機器人該做什么？手和工具應(yīng)該放在哪？而不是該怎樣實現(xiàn)所要求的動作。對于具有很多運動部件的復(fù)雜的機械結(jié)構(gòu)，機械手實現(xiàn)一種動作，機械臂可以有不同運動的方法。比如說，人的手臂，手的位置和方向一定時，肘部可以有不同的運動。Actin就是利用這種運動學(xué)的冗長性自動生成智能控制，包括避開碰撞，關(guān)節(jié)角度的限值。能量小運動和抵抗環(huán)境外力能力比較好化。通過可設(shè)置的面向?qū)ο蟮脑O(shè)計，Actin可以應(yīng)用于多種機器人。它可以既可以應(yīng)用于固定式的工業(yè)機器人，比如說，工廠自動生產(chǎn)線的機器人。也可以應(yīng)用于移動式的機器人，如：家庭和娛樂用機器人、協(xié)作機器人。Actin適用于很多種型式關(guān)節(jié)和手部，它可以...

以及為初創(chuàng)企業(yè)提供數(shù)輪巨額融資：根據(jù)CBInsights的數(shù)據(jù)，中國占全球人工智能交易份額的9%，但2017年在全球人工智能資金的比例接近48%，高于2016年的11%(見下面的一些例子)。同樣，數(shù)據(jù)隱私(以及所有權(quán)和安全性)問題也正成為全球關(guān)注的主要問題。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的早期，數(shù)據(jù)隱私是為了保護我們在網(wǎng)上所做的事情，這是我們活動中相對較小的一部分。相應(yīng)地，只有一小部分人真正在乎數(shù)據(jù)隱私的問題。隨著我們個人和職業(yè)生活的方方面面都通過越來越多的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)上，利害關(guān)系正在發(fā)生變化。人工智能能夠在大量數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)異常、預(yù)測結(jié)果和識別人臉，這使數(shù)據(jù)隱私問題變得更加復(fù)雜。另一個但相關(guān)的問題是，這...

光學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)的測量類型編輯語音已經(jīng)發(fā)展的光學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)的測量類型分為下面幾類:圖像信息測量圖像信息測量主要是指利用導(dǎo)航相機獲得天體中心、天體邊緣和天體表面可視導(dǎo)航目標(biāo)的圖像，用于光學(xué)導(dǎo)航。如深空1號，利用MICAS對小行星和背景星進行光學(xué)測量，獲得小行星和背景星的圖像信息。美國JPL實驗室的Bhaskaran等提出的繞飛小天體的軌道確定是利用導(dǎo)航相機觀測的小天體邊緣圖像。日本的MUSES-C任務(wù)是利用導(dǎo)航相機對小行星表面的可視著陸目標(biāo)進行拍照。角度信息測量角度信息測量指對己知天體視線夾角的測量。如1)SS-ANARS(空間六分儀)，利用空間六分儀的基準(zhǔn)，測量恒星與地球和月球邊緣的夾角;2)TAO...

科研儀器集成化的基本是采用標(biāo)準(zhǔn)件，實現(xiàn)定制和非標(biāo)儀器系統(tǒng)的搭建（2018年由黑龍江大學(xué)劉書鋼教授與中國科學(xué)院大學(xué)史祎詩教授共同提出），圖1就是集成化儀器的一個典型案例。圖1采用標(biāo)準(zhǔn)件的形式，搭建出一臺科研測量級別的偏振光方向檢測儀，采用了黑龍江大學(xué)的發(fā)明（）技術(shù)。搭建的系統(tǒng)具有簡潔、有基準(zhǔn)、穩(wěn)定，可以實現(xiàn)整個系統(tǒng)一體化等優(yōu)點。（圖中光學(xué)機械件全部由銳光凱奇提供）該系統(tǒng)的全部零件通過鎢鋼籠杠連接成為一體，對外界環(huán)境的影響能夠減少到小，這使得儀器集成化成為可能。而目前業(yè)界還基本完成不了整個系統(tǒng)的集成化功能，可以提供子系統(tǒng)（全部系統(tǒng)中的一個部分）?？蒲袃x器集成化由于技術(shù)門檻比較高，目前還未在公開報道...

在當(dāng)今這個日益數(shù)字化的時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新的“石油”，同時也成為企業(yè)價值和競爭優(yōu)勢的源泉。其次，是無所不在的云計算能力。現(xiàn)如今，無論是誰，只要你有一張，你就可以擁有以往只有跨國公司或才能擁有的計算能力。云計算正在全球范圍內(nèi)不斷普及，并加速創(chuàng)新。第三個決定人工智能的能力的要素體現(xiàn)在軟件算法和機器學(xué)習(xí)上的突破。如果說大數(shù)據(jù)是“新石油”，那么機器學(xué)習(xí)就是“新的內(nèi)燃機”，能從復(fù)雜的大數(shù)據(jù)中識別出規(guī)律并加以應(yīng)用。所以說，人工智能的加速普及和發(fā)展不是任何單一的技術(shù)突破所帶來的，而是以上這些行業(yè)趨勢所共同促成的。AI無處不在微軟人工智能及微軟研究事業(yè)部負(fù)責(zé)人沈向洋博士（HarryShum）曾把Al對我們生活...

當(dāng)追蹤目標(biāo)物粘貼marker之后，PST光學(xué)定位系統(tǒng)需要對其進行識別。在主窗口中按“Newtargetmodel”（新目標(biāo)模型）選項即可選擇訓(xùn)練頁面（請見下圖）。訓(xùn)練是“教”系統(tǒng)識別新追蹤目標(biāo)物的過程，即在PST攝像頭前面（追蹤范圍內(nèi)）緩慢旋轉(zhuǎn)物體，系統(tǒng)根據(jù)marker點的位置關(guān)系對其進行識別并建模，然后該模型即可用于追蹤交互。訓(xùn)練步驟：1.在目標(biāo)物上添加四個或多個標(biāo)記點。將目標(biāo)物放置在PST工作空間中（無遮擋），清理該空間里所有其它追蹤目標(biāo)物和反光材料，因為在訓(xùn)練過程中如果有多個物體可能會造成目標(biāo)物識別錯誤。該過程可以訓(xùn)練多包含多達(dá)100個標(biāo)記點的單個目標(biāo)物。2.點擊“開始”按鈕，下圖顯示為...

因此采用仿真計算方式獲取實際工程的定位效果。構(gòu)建如下態(tài)勢:目標(biāo)艦干舷+橋樓有效高度為20m,浮標(biāo)高度為m,浮標(biāo)對目標(biāo)探測距離約12km,母船分別釋放不同數(shù)量浮標(biāo),浮標(biāo)正多邊形布置,孔徑(浮標(biāo)與相鄰近浮標(biāo)的距離)均為1000m,目標(biāo)在浮標(biāo)陣附近做正方形運動,目標(biāo)初距8km,處于浮標(biāo)陣正北方向,航向90°,速度18kn,當(dāng)目標(biāo)距浮標(biāo)陣中心距離大于12km時,目標(biāo)右轉(zhuǎn)向90°進行機動如圖5所示。圖5多光學(xué)浮標(biāo)聯(lián)合定位仿真場景圖光學(xué)浮標(biāo)測量周期為5s,浮標(biāo)探測誤差一倍均方差為°,流速Vflow=1kn,流向角αflow服從均值和0°,方差為20°的正態(tài)分布,船長Ls=120m,以120s為測量窗口對目...

選擇出射線能量相對應(yīng)的電脈沖，作定時或定量顯示。圖1.吸碘功能儀結(jié)構(gòu)框圖另外，從體外探測放射性物質(zhì)在體內(nèi)情況的顯像裝置有γ掃描機和γ照相機兩種。γ掃描機在一定時間內(nèi)只探測體內(nèi)一個小區(qū)域中發(fā)出的γ射線，用逐點、逐行掃描的方式來獲取物質(zhì)在體內(nèi)某個部位分布的整個圖像。γ照相機可同時探測到體內(nèi)某個部位中各處發(fā)射的γ射線，且能區(qū)別出發(fā)射的位置，再通過積累γ射線的計數(shù)而得到放射性物質(zhì)的分布圖像。相比之下，γ照相機的靈敏度較高。2.光纖傳感器光纖傳感器在觀察體內(nèi)，傳遞形態(tài)學(xué)檢查圖像中起到重要作用。它一般是由光纖和光電器件組成。光纖是由纖維芯和覆蓋層組成的。光纖的直徑多為10～200μm，長度因用途而異。纖維...

本公開涉及光學(xué)定位領(lǐng)域，具體地，涉及一種光學(xué)定位系統(tǒng)。背景技術(shù)：光學(xué)定位系統(tǒng)是根據(jù)光學(xué)特性獲得一個或多個光學(xué)標(biāo)記物坐標(biāo)的系統(tǒng)。通常一個或多個標(biāo)記物附著在一個待確定位置的物體(**工具)上。標(biāo)記物可以是有源標(biāo)記物(也稱主動標(biāo)記物，例如，發(fā)光二極管)、無源標(biāo)記物(也稱被動標(biāo)記物，例如，反射球，反射片)，或主動標(biāo)記物和被動標(biāo)記物的組合。無源標(biāo)記物的一個例子是玻璃微珠技術(shù)的圓片或圓球。這種無源標(biāo)記是通過在基層嵌入微小玻璃珠(其數(shù)量以數(shù)十萬計)后獲得反光布，并且將基層包覆到物體(例如，球體、圓片)的表面。光學(xué)定位系統(tǒng)中常規(guī)的照明裝置是傳感裝置周圍的燈環(huán)。圖1是現(xiàn)有技術(shù)中光學(xué)定位系統(tǒng)的照明裝置的示意圖。如...

涉及不同行業(yè)的語音識別、圖像分類、對象識別和語言等各種問題。如果說生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施和分析部分已經(jīng)發(fā)展到后期的大多數(shù)，那么對于企業(yè)和垂直人工智能應(yīng)用來說，我們?nèi)匀皇欠浅Ｔ缙诘南闰?qū)者。盡管人工智能初創(chuàng)市場可以說已經(jīng)顯示出終降溫的跡象，但以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的初創(chuàng)企業(yè)在一兩年前開始暴增的情況依然在繼續(xù)。整體規(guī)模和估值的期望仍然很高，但我們肯定已經(jīng)經(jīng)過了這樣一個階段：大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)會為了人才而高價收購早期人工智能初創(chuàng)企業(yè)。與其他一些利用這種的企業(yè)相比，市場中也出現(xiàn)了一些“真正”的人工智能初創(chuàng)企業(yè)。在2014~2016年期間成立的一些人工智能初創(chuàng)企業(yè)正開始初具規(guī)模，許多企業(yè)在醫(yī)療、金融、“工業(yè)”和后臺辦公...

機械人**們可以把精力放在機器人該做什么？手和工具應(yīng)該放在哪？而不是該怎樣實現(xiàn)所要求的動作。對于具有很多運動部件的復(fù)雜的機械結(jié)構(gòu)，機械手實現(xiàn)一種動作，機械臂可以有不同運動的方法。比如說，人的手臂，手的位置和方向一定時，肘部可以有不同的運動。Actin就是利用這種運動學(xué)的冗長性自動生成智能控制，包括避開碰撞，關(guān)節(jié)角度的限值。能量小運動和抵抗環(huán)境外力能力比較好化。通過可設(shè)置的面向?qū)ο蟮脑O(shè)計，Actin可以應(yīng)用于多種機器人。它可以既可以應(yīng)用于固定式的工業(yè)機器人，比如說，工廠自動生產(chǎn)線的機器人。也可以應(yīng)用于移動式的機器人，如：家庭和娛樂用機器人、協(xié)作機器人。Actin適用于很多種型式關(guān)節(jié)和手部，它可以...

而精確度是指同一項目的測量彼此之間的接近程度。這樣，精度和準(zhǔn)確性都是單獨的。換句話說，可能非常準(zhǔn)確，但不是非常精確，反之亦然。達(dá)到比較好測量的準(zhǔn)確度和精度都很高。飛鏢盤是演示精度和準(zhǔn)確性之間差異的經(jīng)典方法。盤中心是準(zhǔn)心。飛鏢降落到離中心距離越近，其精度就越高。（左）如果飛鏢緊密地散布在中心附近，則既精確又精確。（中）如果所有的飛鏢都靠得很近，但是離中心很遠(yuǎn)，即是精度，而不是準(zhǔn)確度。（右）如果飛鏢既不靠近中心也不彼此靠近，則既沒有精度也沒有準(zhǔn)確度。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)ISO5725-1，光學(xué)追蹤精度定義為真實性和精度的組合。真實度是測量值與真實位置之間的差；它通常由重復(fù)測量的平均值表示，通常指系統(tǒng)誤差。精度...

如果說人類的歷史進步教會了我們什么的話，那就是真正的階段性進展都不是來源于單一的技術(shù)突破，而是由同期的各種因素相互促成的。比如1760年，始于英國的工業(yè)**就是由蒸汽動力的出現(xiàn)、鐵礦產(chǎn)量的提升以及代機械工具的開發(fā)和使用等多重因素構(gòu)成的。同樣，20世紀(jì)70年代初的PC**也是微處理、存儲器、軟件編程等技術(shù)端口共同發(fā)展的結(jié)果。現(xiàn)在，邁入2018年的我們也正處于一場新**的風(fēng)口浪尖。這場**或?qū)⒏淖內(nèi)蛎恳唤M織、每一行業(yè)以及每一項公共服務(wù)。沒錯，這場**就是屬于人工智能的**。我相信，2018年，人工智能將開始成為主流，并無處不在地影響我們的生活，為我們帶來新的、有意義的改變。人工智能:其實已經(jīng)有6...

自動光圈電動變焦鏡頭與自動光圈定焦鏡頭相比增加了兩個微型電機，其中一個電機與鏡頭的變焦環(huán)合，當(dāng)其轉(zhuǎn)動時可以控制鏡頭的焦距；另一電機與鏡頭的對焦環(huán)合，當(dāng)其受控轉(zhuǎn)動時可完成鏡頭的對焦。但是由于增加了兩個電機且鏡片組數(shù)增多，鏡頭的體積也相應(yīng)增大。電動三可變鏡頭與自動光圈電動變焦鏡頭相比，只是將對光圈調(diào)整電機的控制由自動控制改為由d2c0ca8a-f532-4205-9366-8來手動控制。按焦距分類（約50度左右），廣角鏡頭和特廣角鏡頭（100-120度）標(biāo)準(zhǔn)鏡頭視角約50度，也是人單眼在頭和眼不轉(zhuǎn)動的情況下所能看到的視角，所以又稱為標(biāo)準(zhǔn)鏡頭。5mm相機的標(biāo)準(zhǔn)鏡頭的焦距多為40mm，50mm或55m...

技術(shù)實現(xiàn)要素：本公開的目的是提供一種可靠、準(zhǔn)確性高的光學(xué)定位系統(tǒng)。為了實現(xiàn)上述目的，本公開提供一種所述光學(xué)定位系統(tǒng)，包括：逆向反射標(biāo)記物，用于附著在用戶操作的工具上；半透射鏡；點光源；感測裝置，所述點光源發(fā)出的光經(jīng)過所述半透射鏡后照射到所述逆向反射標(biāo)記物，由所述逆向反射標(biāo)記物反射的光經(jīng)過所述半透射鏡后照射到所述感測裝置；計算裝置，與所述感測裝置連接，用于根據(jù)所述感測裝置感測的光線計算所述逆向反射標(biāo)記物相對于所述感測裝置的位置?？蛇x地，所述逆向反射標(biāo)記物包括粘合在一起、且球心重合的兩個半徑不同的半球透鏡，在半徑較大的半球透鏡表面設(shè)置有反射層，以使光從半徑較小的半球透鏡折射進入所述逆向反射標(biāo)記物，...

在對流層至臨近空間的廣闊空域內(nèi)對陸、海、空、天目標(biāo)進行探測、成像、識別與測量等。與航天光學(xué)遙感相比，航空成像與測量在時效性、靈活性、分辨率以及成本方面具有突出優(yōu)勢。在云層遮擋導(dǎo)致航天遙感無法拍攝到地面圖像的條件下，航空器可以在云層以下飛行成像，彌補航天遙感的不足。與航空微波成像相比，光學(xué)成像與測量利用被動接收的光輻射，隱蔽性更好，并且能夠獲取實時、直觀的彩色圖像，可判讀性更佳。航空成像與測量技術(shù)無論從搭載平臺的角度還是體制機制的角度，都是不可或缺的遙感手段。實現(xiàn)航空成像與測量的光學(xué)載荷受航空飛行環(huán)境的影響很大。航空器有限的運載能力對光學(xué)載荷的體積、重量、功耗提出了嚴(yán)格的約束，而對成像距...

在當(dāng)今這個日益數(shù)字化的時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新的“石油”，同時也成為企業(yè)價值和競爭優(yōu)勢的源泉。其次，是無所不在的云計算能力。現(xiàn)如今，無論是誰，只要你有一張，你就可以擁有以往只有跨國公司或才能擁有的計算能力。云計算正在全球范圍內(nèi)不斷普及，并加速創(chuàng)新。第三個決定人工智能的能力的要素體現(xiàn)在軟件算法和機器學(xué)習(xí)上的突破。如果說大數(shù)據(jù)是“新石油”，那么機器學(xué)習(xí)就是“新的內(nèi)燃機”，能從復(fù)雜的大數(shù)據(jù)中識別出規(guī)律并加以應(yīng)用。所以說，人工智能的加速普及和發(fā)展不是任何單一的技術(shù)突破所帶來的，而是以上這些行業(yè)趨勢所共同促成的。AI無處不在微軟人工智能及微軟研究事業(yè)部負(fù)責(zé)人沈向洋博士（HarryShum）曾把Al對我們生活...

并對實際測量過程中的浮標(biāo)定位誤差、光學(xué)測量誤差、光學(xué)模糊效應(yīng)和測量時戳誤差進行了建模和仿真分析,給出存在這些誤差條件下光學(xué)浮標(biāo)陣對機動目標(biāo)的定位精度指標(biāo)。1聯(lián)合定位數(shù)學(xué)模型按照系統(tǒng)可觀測性理論,單個光學(xué)浮標(biāo)依靠對目標(biāo)方位信息的持續(xù)觀測獲得目標(biāo)航向Cm和距離速度比(D0/Vm)信息,無法獲得目標(biāo)的全要素信息(即目標(biāo)初距D0、目標(biāo)速度Vm以及Cm)。為達(dá)到對目標(biāo)的全要素定位,至少需要2個光學(xué)浮標(biāo)聯(lián)合工作,利用雙浮標(biāo)分別測量目標(biāo)方位與浮標(biāo)之間的孔徑尺度特征,通過三角定位原理獲得目標(biāo)的概略位置。但在目標(biāo)運動到雙浮標(biāo)連線附近時,由于測量方位一致,定位算法無法收斂,且在目標(biāo)發(fā)現(xiàn)自身被攻擊時進行機動后,雙...

在對流層至臨近空間的廣闊空域內(nèi)對陸、海、空、天目標(biāo)進行探測、成像、識別與測量等。與航天光學(xué)遙感相比，航空成像與測量在時效性、靈活性、分辨率以及成本方面具有突出優(yōu)勢。在云層遮擋導(dǎo)致航天遙感無法拍攝到地面圖像的條件下，航空器可以在云層以下飛行成像，彌補航天遙感的不足。與航空微波成像相比，光學(xué)成像與測量利用被動接收的光輻射，隱蔽性更好，并且能夠獲取實時、直觀的彩色圖像，可判讀性更佳。航空成像與測量技術(shù)無論從搭載平臺的角度還是體制機制的角度，都是不可或缺的遙感手段。實現(xiàn)航空成像與測量的光學(xué)載荷受航空飛行環(huán)境的影響很大。航空器有限的運載能力對光學(xué)載荷的體積、重量、功耗提出了嚴(yán)格的約束，而對成像距...

在當(dāng)今這個日益數(shù)字化的時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新的“石油”，同時也成為企業(yè)價值和競爭優(yōu)勢的源泉。其次，是無所不在的云計算能力。現(xiàn)如今，無論是誰，只要你有一張，你就可以擁有以往只有跨國公司或才能擁有的計算能力。云計算正在全球范圍內(nèi)不斷普及，并加速創(chuàng)新。第三個決定人工智能的能力的要素體現(xiàn)在軟件算法和機器學(xué)習(xí)上的突破。如果說大數(shù)據(jù)是“新石油”，那么機器學(xué)習(xí)就是“新的內(nèi)燃機”，能從復(fù)雜的大數(shù)據(jù)中識別出規(guī)律并加以應(yīng)用。所以說，人工智能的加速普及和發(fā)展不是任何單一的技術(shù)突破所帶來的，而是以上這些行業(yè)趨勢所共同促成的。AI無處不在微軟人工智能及微軟研究事業(yè)部負(fù)責(zé)人沈向洋博士（HarryShum）曾把Al對我們生活...

光學(xué)導(dǎo)航敏感器是光學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，針對不同的任務(wù)的需要，各航天大國和航天組織發(fā)展了一系列的新型的光學(xué)導(dǎo)航敏感器。 [2] 導(dǎo)航相機導(dǎo)航相機是許多深空探測器用來導(dǎo)航的光學(xué)敏感器，也是收集科學(xué)數(shù)據(jù)的圖像設(shè)備。在“水手”(Mariner)和火星探測“海盜”(Viking)任務(wù)上***驗證了深空探測光學(xué)導(dǎo)航，“旅行者”（ Voyage***次利用光學(xué)導(dǎo)航來完成主要導(dǎo)航任務(wù)。在“伽利略”（Galileo）號探測器接近和飛越Ida和Gaspra小行星任務(wù)上成功地應(yīng)用了光學(xué)導(dǎo)航。NEAR探測器上安裝的多光譜成像儀的MSI（ Muti-Spectral Imager）由一個幀頻為1Hz的對可見光和接...

更直觀和可靠的方式獲得他們需要的信息及幫助。這減少了員工花在內(nèi)部網(wǎng)站導(dǎo)航、信息搜索或咨詢同事的時間。他們還打算在客戶服務(wù)中采用這種聊天機器人，從而提高服務(wù)質(zhì)量和效率。2018Al趨勢預(yù)測站在2018年的開端，我列出了以下四個我認(rèn)為會在未來12個月內(nèi)出現(xiàn)的人工智能趨勢：2018年，人工智能將開始大規(guī)模應(yīng)用：如前文中提到的日本汽車制造商一樣，越來越多的公司將看到AI的價值，因此人工智能的應(yīng)用將在2018年開始飆升。據(jù)IDC預(yù)測，到2020年，全球人工智能收入將超過460億美元。到2021年，人工智能在亞太地區(qū)的投資預(yù)計將達(dá)到69億美元，增長73%（來源：CAGR）。無所不在的虛擬助手：我們將越來越...

研究背景遙感影像定位精度提升在遙感影像應(yīng)用中具有重要意義，是基于遙感影像進行目標(biāo)識別、三維重建以及區(qū)域鑲嵌等應(yīng)用的前提條件。有理多項式模型的提出很好地解決了多源遙感影像在幾何處理時模型和參數(shù)不統(tǒng)一的問題，為多源遙感影像的幾何處理及應(yīng)用提供了很好的技術(shù)支撐。隨著對地觀測技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感影像的種類不斷增加，從常規(guī)的光學(xué)遙感影像到SAR遙感影像、多光譜遙感影像及激光雷達(dá)數(shù)據(jù)等，而這些影像也在不同的領(lǐng)域發(fā)揮著各自的作用。通常來講，從同一數(shù)據(jù)源獲取的對于同一地物目標(biāo)的多次觀測遙感影像數(shù)據(jù)集需要長時間的積累才可以獲得，而在長時間內(nèi)同一場景可能會發(fā)生較大變化；相比較之下，多源數(shù)據(jù)則可以很好的解決...

關(guān)于腹腔鏡探頭腹腔鏡超聲是指在醫(yī)學(xué)超聲成像設(shè)備上連接專業(yè)的腹腔鏡下使用的換能器（探頭），并使之直接接觸腹腔內(nèi)臟器而成像的超聲檢查方式。通過腹腔鏡超聲檢查，可以在腹腔鏡手術(shù)中獲得清晰的臟器內(nèi)部聲像圖，精確定位病灶和重要的組織結(jié)構(gòu)（如：重要的血管、膽管等）的實時空間位置，為準(zhǔn)確切除病變和減少組織損傷提供影像的引導(dǎo)。為了給腹腔鏡超聲引導(dǎo)的介入醫(yī)治提供準(zhǔn)確的影像引導(dǎo)，腹腔鏡超聲換能器（探頭）上設(shè)計了一個獨特的穿刺引導(dǎo)通道，配合超聲聲像圖上相應(yīng)的穿刺引導(dǎo)線，可以實現(xiàn)非常精確的腹腔鏡超聲引導(dǎo)下的介入醫(yī)治。但是，由于建立氣腹后，腹壁和腹腔內(nèi)的臟器距離增加，使得手術(shù)醫(yī)生在選擇腹壁進針點時非常困難，必須和換能...

也帶來了在人工智能芯片、GPU數(shù)據(jù)庫、人工智能DevOps工具以及能夠在企業(yè)中部署數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)的平臺上的巨大機遇，以及大量資金。2)機器學(xué)習(xí)和人工智能在人工智能研究領(lǐng)域，這無疑是瘋狂的一年，從AlphaZero的威力到新技術(shù)發(fā)布的驚人速度——生成對抗網(wǎng)絡(luò)的新形式，替代型的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，GeoffHinton的新膠囊網(wǎng)絡(luò)。像NIPS這樣的人工智能會議已經(jīng)吸引了8000人，每天都有成千上萬的學(xué)術(shù)論文提交。與此同時，對AGI的追求仍然難以捉摸，這也許是值得謝天謝地的事兒。目前人們對人工智能的興奮和恐懼，大部分源于2012年以來令人印象深刻的深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)，但在人工智能研究領(lǐng)域中，有一種情緒在人...

在對流層至臨近空間的廣闊空域內(nèi)對陸、海、空、天目標(biāo)進行探測、成像、識別與測量等。與航天光學(xué)遙感相比，航空成像與測量在時效性、靈活性、分辨率以及成本方面具有突出優(yōu)勢。在云層遮擋導(dǎo)致航天遙感無法拍攝到地面圖像的條件下，航空器可以在云層以下飛行成像，彌補航天遙感的不足。與航空微波成像相比，光學(xué)成像與測量利用被動接收的光輻射，隱蔽性更好，并且能夠獲取實時、直觀的彩色圖像，可判讀性更佳。航空成像與測量技術(shù)無論從搭載平臺的角度還是體制機制的角度，都是不可或缺的遙感手段。實現(xiàn)航空成像與測量的光學(xué)載荷受航空飛行環(huán)境的影響很大。航空器有限的運載能力對光學(xué)載荷的體積、重量、功耗提出了嚴(yán)格的約束，而對成像距...