《永别了，武器》是美国小说家欧内斯特·海明威创作的长篇小说，是其早期代表作，首次出版于1929年9月27日。 该作讲述美国青年弗瑞德里克·亨利在第一次世界大战后期志愿参加红十字会驾驶救护车，在意大利北部战线抢救伤员。在一次执行任务时，亨利被炮弹击中受伤，在米兰医院养伤期间得到了英国籍护士凯瑟琳的悉心护理，两人陷入了热恋。亨利伤愈后重返前线，随意大利部队撤退时目睹战争的种种残酷景象，毅然脱离部队，和凯瑟琳会合后逃往瑞士。结果凯瑟琳在难产中死去。 通过描述二人的爱情，作品揭示了战争的荒唐和残酷的本质，反映了战争中人与人之间的相互残杀以及战争对人的精神和情感的毁灭。
标签： 海明威 小说
上传时间： 2018-08-21
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随着最近几年机器人、无人机、无人驾驶、VR/AR的火爆，SLAM技术也为大家熟知，被认为是这些领域的关键技术之一。本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍，分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点，并对SLAM的未来进行展望。
标签： slam
上传时间： 2019-09-15
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解读百度自动驾驶平台Apollo中关于全局路径规划Routing模块的部分。
上传时间： 2021-11-09
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无人驾驶小车可以使用的障碍物检测模块，即红外传感器的基本资料
标签： 红外避障传感器
上传时间： 2021-11-28
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华为AI安全白皮书2018-cn近年来，随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进，诸如图像识别、语音识 别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用。越来越多公司都将增大在AI的投入，将其作为业务发展 的重心。华为全球产业愿景预测：到2025年，全球将实现1000亿联接，覆盖77%的人口；85%的企业应用将部署到 云上；智能家庭机器人将进入12%的家庭，形成千亿美元的市场。 人工智能技术的发展和广泛的商业应用充分预示着一个万物智能的社会正在快速到来。1956年，麦卡锡、明斯基、 香农等人提出“人工智能”概念。60年后的今天，伴随着谷歌DeepMind开发的围棋程序AlphaGo战胜人类围棋冠 军，人工智能技术开始全面爆发。如今，芯片和传感器的发展使“+智能”成为大势所趋：交通+智能，最懂你的 路；医疗+智能，最懂你的痛；制造+智能，最懂你所需。加州大学伯克利分校的学者们认为人工智能在过去二十年 快速崛起主要归结于如下三点原因[1]：1）海量数据：随着互联网的兴起，数据以语音、视频和文字等形式快速增 长；海量数据为机器学习算法提供了充足的营养，促使人工智能技术快速发展。2）高扩展计算机和软件系统：近 年来深度学习成功主要归功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等专用硬件和相关的软件平台。3）已有资源的可获得 性：大量的开源软件协助处理数据和支持AI相关工作，节省了大量的开发时间和费用；同时许多云服务为开发者提供 了随时可获取的计算和存储资源。 在机器人、虚拟助手、自动驾驶、智能交通、智能制造、智慧城市等各个行业，人工智能正朝着历史性时刻迈进。谷 歌、微软、亚马逊等大公司纷纷将AI作为引领未来的核心发展战略。2017年谷歌DeepMind升级版的AlphaGo Zero横 空出世；它不再需要人类棋谱数据，而是进行自我博弈，经过短短3天的自我训练就强势打败了AlphaGo。AlphaGo Zero能够发现新知识并发展出打破常规的新策略，让我们看到了利用人工智能技术改变人类命运的巨大潜能。 我们现在看到的只是一个开始；未来，将会是一个全联接、超智能的世界。人工智能将为人们带来极致的体验，将 积极影响人们的工作和生活，带来经济的繁荣与发展。
上传时间： 2022-03-06
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论文基于STM32单片机设计的一款专门为消防员设计的履带式消防车具备实现实时视频与控制。改装置可实现直线与悬崖红外避障、自动寻迹、超声波避障,自动启动灭火装置进行灭火等功能,因此可以实现无人驾驶进入危险区域,从而保证了消防员的安全。
上传时间： 2022-03-27
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视觉SLAM十四讲一书的草稿版，系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。可以作为对SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。 适读人群 ：本书适合对SLAM感兴趣的读者阅读，也适合有志于从事计算机视觉、机器人研究等领域的广大学生阅读，可作为SLAM技术的入门教材。 SLAM技术是全自动无人驾驶、无人机、机器人等人工智能产品的核心技术之一。 作者是SLAM领域非常杰出的青年专家。 书中不仅有深入浅出的讲解，同时注重理论和实践结合，大大降低了国内学生和相关从业者的进入门槛。 隆重向读者推荐《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》。一方面本书是业界少有的涵盖从基础理论到代码实例，系统性讲解SLAM的书；另一方面，本书的作者和地平线颇有渊源，高翔曾经是我们的算法实习生，颜沁睿是自动驾驶算法工程师，都是在SLAM领域非常杰出的青年专家，走在技术实践前沿。在移动互联网大潮之后，自动驾驶、无人机、服务机器人等人工智能硬件会成为下一个产业爆发点，其中关键的技术之一就是动态定位和环境建模的SLAM技术。本书是国内非常有价值的有关SLAM技术的书籍，适合有志于从事机器人技术的研究生和工程师，一定会让读者很有收获。 ——地平线机器人创始人，中国人工智能学会副秘书长，余凯 我在新加坡和加拿大给学生讲视觉SLAM时常常觉得缺乏一本适合初学者的教材。高翔博士的《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》从基础的四元数、李代数讲起，涵盖了卡尔曼滤波、Bundle Adjustment、Pose-Graph等高级优化工具。书中更有zui近十多年成功系统的概述，从2003年的MonoSLAM直到2016年的ORB-SLAM。通篇既有清晰的理论叙述，又辅以大量示例程序，是一本非常好的视觉SLAM教材。 ——加拿大西蒙弗雷泽大学终身教授，谭平 视觉SLAM随着近年增强现实、无人驾驶等应用的兴起而重新获得重大关注。视觉SLAM属于计算机视觉和机器人研究的交叉领域，因此涉及的基础知识广而分散。国内专门的研究机构相对较少，因此学生入门的门槛较高。幸运的是，本书不仅有深入浅出的讲解，同时注重理论和实战的结合，大大降低了国内学生和相关从业者的进入门槛。因此，本书非常值得初学者学习实践。 ——网易感知与智能中心增强现实算法架构师，刘海伟 作者的这本书既是通俗有趣的高科技演义，又是足以指导研发实践的翔实教程，对国内SLAM 界而言可谓意义重大。我甚至发现有不少目前圈内的一流人才都是因为看了本书的早期章节才决定进入这个行业并快速成长起来的。 本书里所涵盖的知识面、技术细节，甚至是某些宝贵的实践经验，对国内刚刚起步的虚拟现实和增强现实（VR/AR）、无人机、无人车、机器人等行业而言，都将产生深远影响！ ——uSens凌感科技联合创始人/首席运营官，时驰（Chris）博士
上传时间： 2022-05-23
上传用户：kingwide
如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint 滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
标签： 机器人
上传时间： 2022-05-23
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MATLAB深度学习简介深度学习是机器学习的一个类型，该类型的模型直接从图像、文本或声音中学 习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络 中的层数 — 层数越多，网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层， 而深度网络可能有几百层。下面只是深度学习发挥作用的几个例子:• 无人驾驶汽车在接近人行横道线时减速。• ATM 拒收假钞。• 智能手机应用程序即时翻译国外路标。深度学习特别适合鉴别应用场景，比如人脸辨识、 文本翻译、语音识别以及高级驾驶辅助系统(包括 车道分类和交通标志识别)。简言之，精确。先进的工具和技术极大改进了深度学习算法，达到了 很高的水平，在图像分类上能够超越人类，能打败世界最优秀的围棋 选手，还能实现语音控制助理功能，如 Amazon Echo® 和 Google Home，可用来查找和下载您喜欢的新歌。如果您刚接触深度学习，快速而轻松的入门方法是使用现有网络， 比如 AlexNet，用一百多万张图像训练好的 CNN。AlexNet 最常用于 图像分类。它可将图像划分为 1000 个不同的类别，包括键盘、鼠标、 铅笔和其他办公设备，以及各个品种的狗、猫、马和其他动物。
标签： Matlab
上传时间： 2022-06-10
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移动通信深刻地改变了人们的生活，面向2020年，为了应对未来爆炸式的流量增长、海量的设备连接和不断涌现的新业务新场景，第五代移动通信系统应运而生。2015年6月ITU定义的5G未来移动应用包括以下三大领域：» 增强型移动宽带 (eMBB)：人的通信是移动通信需要优先满足的基础需求。未来eMBB将通过更高的带宽和更短的时延继续提升人类的视觉体验；» 大规模机器类通信(mMTC)：针对万物互联的垂直行业，IoT产业发展迅速，未来将出现大量的移动通信传感器网络，对接入数量和能效有很高要求；» 高可靠低时延通信(uRLLC)：针对特殊垂直行业，例如自动驾驶、远程医疗、智能电网等需要高可靠性+低时延的业务需求。
上传时间： 2022-06-12
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