标题：Research on SLAM and Path Planning Method of Inspection Robot in Complex Scenarios
文章：SemanticSLAM: Learning based Semantic Map Construction and Robust Camera Localization
机器学习有助于在可观察性数据中检测不需要的行为，这使您更容易发现应用程序中的性能下降的服务或实例
在本系列文章中，我们将逐步介绍如何从头开始创建自己的数据可观察性监视器，并将其映射到数据运行状况的五个关键支柱。
MobX 是一款精准的状态管理工具库，如果你在 React 和 React Native 应用中使用过 Flux、Alt、Redux 和 Reflux，那毫不犹豫地说，MobX 的简单性将成为你状态管
本文通过列举10个数据可视化案例，介绍了数据可视化的魅力。这些案例包括：U.S. Gun Deaths、网络的演变、Listen to Wikipedia、The Evolution of Music Taste、数据的迁移、The Refugee Project、Commonwealth War Dead、Histography、The Network Behind the Cosmic Web、Notabilia。通过这些案例，作者向我们展示了数据可视化如何帮助人们更好地理解复杂的数据、事件和现象，并强调数据可视化在促进公共讨论、提高参与度和增强社区意识方面的潜力。
数据可视化的内涵是，并非只有专业人员才能看得懂。当你想要通过数据来表达想法时，让可视化的过程更加生动有趣、通俗易懂就显得尤为重要了。来自腾讯云设计中心的数据侠米随随就用这些成功的可视化案例，让我们在快速理解信息的同时，惊叹于数据可视化的美丽。
本节将介绍自动驾驶汽车的定位技术下，包括：激光雷达定位和视觉定位，以及Apollo框架是如何解决定位问题的。
作者 | Thomas Betts, Eran Stiller, Vasco Veloso 等
定位（Location）是让无人驾驶汽车知道自身确切位置的技术，这是一个有趣且富有挑战的任务，对于无人驾驶汽车来说非常重要。
数据管道可能因一百万种不同的原因而中断，但是我们如何确保实时识别和处理这种“数据停机时间”呢？有时，只需要一些SQL，Jupyter Notebook和一些机器学习即可。
物体目标导航 (Object Navigation) 是智能机器人的基本任务之一。在此任务中，智能机器人在一个未知的新环境中主动探索并找到人指定的某类物体。物体目标导航任务面向未来家庭服务机器人的应用需求，当人们需要机器人完成某些任务时，例如拿一杯水，机器人需要先寻找并移动到水杯的位置，进而帮人们取到水杯。
Java基于ssm的空气质量检测系统，检测设备检测一定范围内的企业空气指数，如果有污染则地图显示红色标记。
19日，腾讯AI Lab团队在arXiv上发表文章，训练AI大战人类玩家，而此次所选择的游戏，正是火遍大江南北的手游——《王者荣耀》。
图片在这段视频中您将学习如何开始使用Kibana您将学习如何访问Kibana并熟悉Kibana的使用界面视频内容当您在Elastic cloud部署一个ES集群后您可以通过单击'continue'开始使用Kibana来访问Kibana使用Kibana附带的样本数据集之一添加示例Web博客数据集例如单击尝试样本数据，然后单击添加数据此操作将示例数据加载到ElasticSearch并创建仪表板这样你就可以浏览这些数据让我们熟悉一下Kibana的界面点击elastic logo返回到Kibana主页Kibana主
设计一个信用卡提醒功能的案例,上学就被信用卡坑过的我（完全不知道办理了一张信用卡，并进行了消费，也没有还款提醒，还超期未还年费，被银行无情的拉入了黑名单中，导致许多年都生活在可怕的信用卡阴影中）,在不久前又鼓起了勇气办了一张信用卡,这次办卡经历还算不错,在开通时就选择了账单提醒功能,可以通过邮件、短信、微信公众号、挂号信等形式通知我，这次我们就用观察者模式实现一个简单的信用卡提醒功能。
ERE最早是诺基亚旗下的一家公司，被诺基亚作为自己的高精地图使用，早起在欧美地区大概有80%的市场占有量。
文章：RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in All Weathers
文章：Multi-level Map Construction for Dynamic Scenes
摄像机点位的功能主要是在图片地图和在线离线地图上设置对应摄像机的位置，然后双击可以实时预览对应摄像机的视频，在图片地图上拖动摄像机图标到对应位置，系统会自动保存位置信息，在网页地图上的摄像机位置，需要异步更新，比如先从右侧选择需要更新位置的摄像机，然后在地图上鼠标按下，会自动传回当前位置的经纬度信息，然后单击更新设备位置按钮即可，会自动js异步更新执行代码，更新完成以后会自动同步到另外的地图，比如在线地图更新了，离线地图也会自动更新。
我原来总结过LOAM_Livox，这篇文章主要是解决LOAM在长时间运行的时累计误差的问题。本文提出的方法计算关键帧的2D直方图，局部地图patch，并使用2D直方图的归一化互相关(normalized cross-correlation)作为当前关键帧与地图中关键帧之间的相似性度量。这个方法快速且具有旋转不变性，鲁棒性高。
打车有时也会职业病发作，琢磨一下车辆调度是怎么做的，路径规划算法要怎么写，GPS偏移该怎么纠正等等。不过就是想想而已，并没有深究。这篇是Lyft（美帝第二大打车平台）工程师分享的最近上线的地图匹配算法，非常有参考价值。
文章：Monocular Localization in Urban Environments using Road Markings
文章：Hybrid Bird’s-Eye Edge Based Semantic Visual SLAM for Automated Valet Parking
摘要 三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
当您的数据包含地理信息时，丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。
在互联网时代，获取用户的反馈和意见是非常重要的，它可以帮助我们了解用户的需求和喜好，提高我们的产品和服务质量。有时候，我们需要从地图上爬取用户对某些地点或商家的评价和评论，这样我们就可以分析用户对不同地区或行业的态度和偏好。但是，如何从地图上爬取用户评价和评论呢？本文将介绍一种使用Puppeteer的方法，它是一个基于Node.js的库，可以控制Chrome或Chromium浏览器进行各种操作，包括爬虫。
paper：Generalized Simultaneous Localization and Mapping (G-SLAM) as unification framework for natural and artificial intelligences: towards reverse engineering the hippocampal/entorhinal system and principles of high-level cognition
特征金字塔是不同尺度目标识别系统的基本组成部分。但最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们需要大量的计算和内存。本文利用深卷积网络固有的多尺度金字塔结构构造了具有边际额外成本的特征金字塔。提出了一种具有横向连接的自顶向下体系结构，用于在所有尺度上构建高级语义特征图。该体系结构称为特征金字塔网络(FPN)，作为一种通用的特征提取器，它在几个应用程序中得到了显著的改进。在一个基本的Fasater R-CNN系统中使用FPN，我们的方法在COCO检测基准上实现了最先进的单模型结果，没有任何附加条件，超过了所有现有的单模型条目，包括来自COCO 2016挑战赛冠军的条目。此外，我们的方法可以在GPU上以每秒6帧的速度运行，因此是一种实用而准确的多尺度目标检测解决方案。
怎么做到，地图上的要素绑定到特定的事件接口上，随着时间增加要素或删除要素，或更新要素的符号，属性，我们使用Backbone .js实现观察者模式来完成此功能特性。
摘要：三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
随着夏天终于到来，想知道在爱丁堡外面享用一杯美味的冷饮的好地方。因此将关于主席许可的开放数据集与一些地理编码相结合，并创建了一个在爱丁堡外部座位的交互式地图。
文章：BundledSLAM: An Accurate Visual SLAM System Using Multiple Cameras
我大学的时候英语6级没过,因此但凡懂点英语的同学,如果你进到此页面,尽量去阅读原文,链接在下方原文地址.最次也要对照着原文阅读,以免我出了什么差错(这是不可避免的),坑了别的小伙伴.
文章：RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
Kibana中的日志应用，使您能够搜索、过滤、并了解所有摄入到ElasticSearch的日志。而不是登录到不同的服务器，不停地更改目录、tail 日志，跳转不同的窗口。您的所有日志都可以在Logs应用程序中找到。
理论上来讲，可以在车载系统检测和获取所有道路信息(可行驶路径、车道优先级、红绿灯与车道的关联关系、车道与人行横道与红绿灯的关系等)，但是目前的AI能力无法保证实现很高的MTBF(Mean Time Between Failures, 平均无故障时间)，所以需要提前把这些信息都准备好。
选自Hackernoon 作者：Michaël Trazzi 机器之心编译 参与：程耀彤、路雪 人工智能已经在围棋、图像识别和语音识别等领域达到或超越了人类专家的水平，但今天看来，智能化的机器还离我们很远。要想实现通用智能，AI 智能体必须学习如何在共享环境中与「他人」进行互动：这就是多智能体强化学习面临的挑战。 本文将通过地图寻宝问题为例，向你简要介绍多智能体系统实施时的困难程度及其原因。 「研究人工智能三十五年来的主要经验是：困难的问题是易解的，简单的问题是难解的。」Pinker (1994)，《The
近日，约翰霍普金斯大学天体物理学教授Brice Ménard等人完成了一张全新的交互式宇宙地图，记录了137亿光年内20余万天体。
cf-plot 是一套 Python 绘图案例，用于绘制气候研究人员常用的等值线图、矢量图和折线图。制作等值线图的数据可通过cf-python传递给 cf-plot，如下例所示：
Odigos(https://github.com/keyval-dev/odigos) 是一个开源的可观测性控制平面，允许企业创建和维护他们的可观测性管道，Odigos 允许应用程序在几分钟内提供追踪、指标和日志，重要的是无需修改任何代码，完全无任何侵入性。
在本文中我将会深入讨论Angular 2 中的变更检测系统。 高层次概览 一个Angular 2 应用就是一颗组件树。 Angular 2 应用是一个反馈系统，变更检测是它的核心。 每一个组件都有一个
我是奶瓶湄紫，「艾查查」小程序的主体开发者，公共卫生执业医师，就职于上海市普陀区疾控中心，常年游走在互联网边缘。
在上一篇文章中，我们讲了创建数据模型，数据处理以及预处理优化，今天我们继续接下来的内容。
OpenLayers（https://openlayers.org/）是一个用来帮助开发Web地图应用的高性能的、功能丰富的JavaScript类库，可以满足几乎所有的地图开发需求。
在地图上添加覆盖物有两种方式，一是在canvas画布上渲染，比如JSAPI GL绘制MultiMarker/MultiPolygon等矢量图形覆盖物就是通过编写对应图形的数据解析及渲染程序，直接绘制在底图上层。这样的渲染方式下视角变换时图形也可以实现3D形变。另一种方式是通过CSS布局将其他DOM元素叠加到地图容器之上，这种方式下视角变换时DOM元素需重新计算布局，比如JSAPI v2的Marker/Polygon等覆盖物，以及JSAPI GL的InfoWindow信息窗，这些都属于DOM覆盖物。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
