Pozna ,and Miklós Unger 编译：点云PCL 代码： https://github.com/jkk-research/urban_road_filter 文章仅做学术分享，如有侵权联系删文...假阳性路沿点可能出现在实际路缘后面，路沿点是路缘和道路之间的边界体素，假阳性路沿点在路沿后面创建，例如，由于来自各种瑕疵的体素的类似3D特征，例如，工件可以是一个公共长凳，它从人行道上突出，就像路沿从道路上突出一样...星形搜索法 该方法将点云划分为矩形段，这些形状的组合像一颗星；这就是名字的来源，从每个路段提取可能的人行道起点，其中创建的算法对基于Z坐标的高度变化不敏感，这意味着在实践中，即使当激光雷达相对于路面平面倾斜时...，该算法也会表现良好，在柱坐标系中处理点云（参见图2） 图2，星形搜索方法，圆形布局的长矩形（框）表示从原始激光雷达点云中切出的部分，在放大图像的右侧，红色圆点是人行道的起点。...基于二维多边形的道路表示 随着人行道的检测，我们的算法还提供了一个多边形，即检测到的道路的矢量输出，这将在道路体素和路沿体素之间创建，该输出可直接用于路径规划，该算法区分了两类道路边界：人行道，包括障碍物包围的边界
跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一， 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路， 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。...目前业界的个人画像主要在机构内部数据结合外部数据基础上构建。如对原始数据进行特征提取，得到如下客户特征： ? 图一 （来源[2]） 在实施过程中可以为个人客户画像中每个人打上几千个各类标签。...[1]特征是为了差异更是为了相似性，福柯认为相似性与特征（符号）是必然联系，因为相似性是建立在对这些特征（符号）的记录和辨认上。...而且他一直强调相似性的重要：“直到16世纪末，相似性在西方文化知识中一直起着创建者的作用。”[1]“产生于特殊事件的一般归纳，或者不如说科学的种类、逻辑和所有抽象观念，都是借助相似性而形成。”...[1]而且他还意识到特征“都是在相互联系，相互混合并且或许能相互转换” [1]。现在，我们非常容易理解这些特征之间的这种关系。
跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一， 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路， 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。...目前业界的个人画像主要在机构内部数据结合外部数据基础上构建。如对原始数据进行特征提取，得到如下客户特征： ? 图一 （来源[2]） 在实施过程中可以为个人客户画像中每个人打上几千个各类标签。...[1]特征是为了差异更是为了相似性，福柯认为相似性与特征（符号）是必然联系，因为相似性是建立在对这些特征（符号）的记录和辨认上。...而且他一直强调相似性的重要：“直到16世纪末，相似性在西方文化知识中一直起着创建者的作用。”[1]“产生于特殊事件的一般归纳，或者不如说科学的种类、逻辑和所有抽象观念，都是借助相似性而形成。”...接下来让我们试着忘记特征体系，是否可以尝试只通过那些在时间轴上，在特定场景下的总总事件来构建客户画像呢？ 假设已合法的收集个人行为数据。
然而，创建高精地图的传统方法涉及繁琐的手动标记物体。...该方案的重点是利用16线激光雷达构建的稠密点云地图和来自深度神经网络的最新语义标记图像（仅在公开可用的数据集上进行训练），在城市驾驶环境中自动生成密集的概率语义图，为道路、车道、人行道提供可靠的标签。...斑马线和侧车道基于表面反射率具有更高的强度，表明该区域属于特定标签的可能性更高。因此，我们将概率的对数与该区域的强度联系起来。...因为我们只考虑局部地图，通常我们的旧地图和新地图都有大多数重叠，这种转换可以简化为单应性，使得加快了过程。 ●实验结果 ? 车身传感器配置 ?...与人工标注的高精地图比较：白框标注人行横道，粉色区域对应语义点云投影。 ? 一个由多个局部语义地图图组成的较大的地图，放大后的图像突出了人行道的定位。 ?
[1]特征是为了差异更是为了相似性，福柯认为相似性与特征（符号）是必然联系，因为相似性是建立在对这些特征（符号）的记录和辨认上。...而且他一直强调相似性的重要：“直到16世纪末，相似性在西方文化知识中一直起着创建者的作用。”[1]“产生于特殊事件的一般归纳，或者不如说科学的种类、逻辑和所有抽象观念，都是借助相似性而形成。”...如对原始数据进行特征提取，得到如下客户特征： 图一 （来源[2]） 在实施过程中可以为个人客户画像中每个人打上几千个各类标签。...[1]而且他还意识到特征“都是在相互联系，相互混合并且或许能相互转换” [1]。现在，我们非常容易理解这些特征之间的这种关系。...2、从个人行为事件的客户画像到跨领域统一推荐模型 让我们试着忘记特征体系，是否可以尝试只通过那些在时间轴上，在特定场景下的总总事件来构建客户画像呢？ 假设已合法的收集个人行为数据。
个人行为数据 是要与平台或企业产生交互才会产生的数据。...平台数据 一个平台上会有多个企业，比如金融行业，贷款超市上的每个借贷产品，交通出行行业，聚合打车平台上面有多个打车企业的产品。...如果企业对自己内部的数据没有一个明确的认识，会为企业的运营带来严重的隐患。 2).分类分级实践：电信 下面以电信企业为例，说明如何进行数据分类分级。...关联叠加效应原则：对于非敏感数据关联后可能产生敏感数据的场景，关联后的数据级别应高于原始数据。...自然人身份或者反映特定自然人活动情况的各种信息，如姓名、出生日期、身份证件号码、个人生物识别信息、住址、通信通讯联系方式、通信记录和内容、账号密码、财产信息、征信信息、行踪轨迹、住宿信息、健康生理信息、
关于Proxy Proxy在计算机领域是一个很普遍的概念，中文通常翻译为代理，“代理”一般用于描述某人或某事代表他人行事。...常见的概念有Proxy Server（代理服务器）、Reverse Proxy（反向代理）、Proxy Pattern（代理模式）等。 为了理解Proxy，我们先问自己几个问题： 什么是Proxy？...上面说过了，代理就是某人或某事代表他人行事。 为什么需要Proxy？有几种可能，1. 被代理对象不想直接被访问，就像找明星拍戏需要先联系他的经纪人；2....ES6的Proxy ES6中也出现了Proxy，和其他的Proxy类似，ES6中的Proxy也用于代理某个东西，同样我们需要弄懂几个问题： Proxy代理什么？...前面讨论过，进行访问控制和增加功能 Proxy用法 基本语法 创建一个proxy： const p = new Proxy(target, handler); target：是被代理的对象，可以是对象
这两个表格不是聚集在一起的; 因此将每个SalesOrderHeader行与其联系人行进行匹配将需要额外的努力。 在这种情况下，使用哈希匹配操作。 （关于哈希的更多信息。）...图4 - 一个并行查询计划 新的计划也向我们展示了联系人行数的增加，导致匹配和排序操作成为此查询的关键路径。如果要提高绩效，就要先攻击这两个行动。再次，包含列的索引将有所帮助。...预分类 索引是您预测数据的方式;即以经常需要的顺序向SQL Server提供数据。这就是为什么创建非聚簇索引（每个都包含列）都使我们以前的例子受益。...但是，在计算分组聚合时，必须先读取所有输入行，然后才能将任何聚合值传递给下一个操作。 散列信息所需的内存量与所需组的数量直接相关。...，每个群体都需要自己的记忆空间; 可能消耗太多内存，哈希成为解决查询的不良技术。
---- 为何用“干粮”而非其他的？对于个体而言，未来趋势是动荡下行的，“致富”→“温饱”。 片面重点：行业发展前景好和从业人员分到“干粮”多没有必然联系。...和很多朋友交流，有观点，技术含量高一定能“干粮”多，个人不认可，门槛高必然结果是对从业人员的要求高，和待遇没啥必然联系。 同理： 就业好不好呢，主要和市场需求密切相关。...提高对毕业生要求，市场需求趋势萎缩，这种操作效果加重学生压力，后面省略…… 这一切都是正在发生的事情，需要自己查找支撑资料，不展开啦…… 机器人/人工智能/就业形势2022_zhangrelay...的博客-CSDN博客 ---- 之前，一些博客汇总： 机器人行业的信息孤岛（2020）_zhangrelay的博客-CSDN博客 ---- 机器人工程就业面如何前景是否广阔_zhangrelay...打工人体力劳动行业，跑腿类，勤杂类，作坊式农业（直接生产力） 科学密集型：事业单位为主，有拨款支持行业，无盈利硬性考核（间接生产力） 信息密集型：类似于技术，劳动，科学密集，但岗位为智库类别（间接生产力） 机器人行业为制造业
文 |佘凯文 来源|智能相对论（aixdlun） “新基建”一次性按下了七大领域的加速键，一夜之间许多行业都为自己打上了“新基建”的标签，说也有趣，仿佛每个公司都有先见之明。...肖湘江提出了自己的设想。 移动充电桩只是一个应用方向，城市轨道交通、智慧城市等诸多领域或许也有机器人的发挥空间。...特定时期下，机器人适时的体现了自己的价值。 3、直接受益于新基建带来的技术推动 5G、大数据、工业互联网等领域，在“新基建”的推动下，当然也有些直接助力。...“智能相对论”看来，第一点机器人行业本身是具备的，第二点在疫情期间这个问题被放大了，第三点就是新基建可能为机器人行业带来的变量。...部分图片来自网络，且未核实版权归属，不作为商业用途，如有侵犯，请作者与我们联系。
本文分享如何从 Android或 iOS （我的手机是ios）移动设备收集加速度数据，并使用它来对行走步数进行计数。...sensor.mat') t = Acceleration.Timestamp; x = Acceleration.X; y = Acceleration.Y; z = Acceleration.Z; 6、绘制原始传感器数据...记录的所有三个轴的加速度数据可以一起绘制。...plot(t,a); legend('X', 'Y', 'Z'); xlabel('Relative time (s)'); ylabel('Acceleration (m/s^2)'); 7、处理原始加速度数据...此阈值应通过试验来调整，以匹配人行走时移动的水平、地面的硬度等。
数据显示，目前国内扫地机器人行业市场规模已经超100亿，与之相应的则是各路玩家的先后入场，在形成的众多派系联手推动下，扫地机器人产品获得了消费市场的广泛认知。...作为国内入局扫地机器人行业最早的玩家，科沃斯很早就认识到了创新是巩固核心竞争力的唯一方式，因此坚定了在服务机器人行业的研发投入，走出了一条差异化的竞争路线。...以此次冠绝双十一的T10 OMNI为例，有了科沃斯独家AI人机交互系统、行业顶尖的AIVI 3.0人工智能与视觉识别技术、航天级dToF传感器的加持，成为了行业最好的扫拖机器人产品之一。...在大环境向好的背景中，科沃斯也率先找到自己的“自增强回路”，即A→B→C→A，前边的越好，后边的就越好。...部分图片来自网络，且未核实版权归属，不作为商业用途，如有侵犯，请作者与我们联系。
Autonomous Driving 作者：Tong Qin, Yuxin Zheng, Tongqing Chen, Yilun Chen, and Qing Su 编译：点云PCL 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除...，或其他低成本的传感器硬件，收集的道路数据传到云端进行数据融合，并通过数据聚合的方式提高数据精度，来完成高精地图的制作。...与车端创建地图部分一样，通过语义分割前视图像中提取语义特征，通过语义特征匹配对车辆进行地图定位。...云端合并和更新地图 A.地图合并/更新 云端地图服务器用于聚合多辆车捕获的海量数据，它能够及时地合并本地地图，使得全局语义地图是最新的，为了节省带宽，这里只将本地地图的占用网格地图上传到云端，与车载地图流程一样...当环境改变时语义地图更新的图示 (a）显示原始环境 (b）显示更改路标后重新绘制车道线 (c）显示原始语义图 (d）显示语义图正在更新，此时新的车道线正在替换旧的车道线 (e）显示了最终的语义图
温馨提示，本文讨论的方案都是开源的，各位读者可以在这些工作的基础上开展自己的研究！文末附原文链接和代码链接！ 1. 为什么自动驾驶都要做BEV感知？...这种一一对应的关系使得我们可以很容易得应用CNN/Transformer模型进行分割/检测。 但自动驾驶BEV感知已经不仅仅是2D感知问题，在空间变换的过程中像素很有可能发生畸变！...从下图可以看出，在原始的数据集中漏标了一条车道线，HDMapNet无法检测出来，但VectorMapNet却输出了这一结果。...该内核消除输出之间的依赖关系（因此不需要多级树缩减），并避免将部分和写入DRAM，从而将特征聚合的延迟从500ms减少到2ms。...其实，现有的HD语义地图中表达的语义信息也都是像车道线、人行横道线的这种低级语义。
在这个例子中，我们检测的是什么原因导致湿着的人行道。我们有一个喷水装置，这个定时洒水装置会在设置的时间点喷水弄湿人行道。我们当然也知道，任何时候只要下雨，人行道就会变湿。...有没有告诉我喷水装置是开着的呢？ 如果我们把人行道是湿着的一个理由去掉（我们知道并没有下雨），那么其它的解释就变得更有可能。如果你知道人行道是湿的，又了解到天并没有下雨，这时你就知道洒水装置是开着的。...当我们假设两个原因产生一个共同的影响，那么这两个原因之间就会发生关联，即便它们本来没有任何联系！这个悖论被称为“伯克森悖论”（Berkson’s paradox）。...在公司里看到这些同事的时候，你只会意识到这些人是已被雇佣，很可能，你自己都没有意识到他们是社交或者专业技术不错的这个前提背景，你已经假设了里每一个人都被雇佣的事实（想想：人行道是湿着的）。...你可以自己多多去尝试，只是要注意不要把各种结果和影响放进模型里面，这也是“干预”和“观察不同的地方”。当然，就这点也值得另外一篇文章来深入探讨。
不像亚马逊等公司正在使用无人机，Starship Technologies建造了基于地面的机器人，完全按照自己的意愿在人行道上移动。但是，如果情况需要，它们也可以由人类远程监视和控制。...怎么运作 通过在Android和iOS上使用Starship Deliveries移动应用程序，消费者注册即可获得一个独特的个人地址，在网上订购商品时，这些地址代替了他们自己的地址。...顶部的“Starship”后面有5个字符的标识符，无需买方在地址上写自己的名字。...据该公司称，盖子被锁定，机器人配备了摄像头，传感器和警报器，同时它们能被跟踪到最近的一英寸。如果机器人偏离其原始行程，或者机器人意外停止一段时间，则会自动向Starship发送警报。...你不再需要从家里换工作，重新安排会议，去储物柜，开车到分拣办公室或联系快递。Starship在他们想要的时间和地点为消费者提供包裹。这是当今世界上唯一的同类服务，它适用于你的生活方式。
和互联网、移动互联网、传统软件行业比起来，机器人行业的就业机会确实少很多；并且对于机器人行业而言，即便是像ABB这样的巨头，Asimo这样的未来科技，在媒体关注度上也远远比不上BAT、甚至是一块表。...；第二，在一个高速发展的科技行业，知识技能只是工具，不会，学就好了，熟练了，也不能靠它吃一辈子，所以不要给自己设限，0经验没有关系，证明自己有超强的学习能力。...---- 另一网友分享了自己失败的经验，供同学们借鉴。...，知识技能只是工具，不会，学就好了，熟练了，也不能靠它吃一辈子，所以不要给自己设限，0经验没有关系，证明自己有超强的学习能力。”...本文来自知乎，zhihu.com/question/29984796 版权说明：感谢原创作者的辛苦创作，我们文章收集于网络，如转载涉及版权等问题，请联系我们，我们将在第一时间删除，谢谢！
毫无疑问的是，超现实的电脑所生成的演员完全可以满足成人行业对真人女优的需要。 ? 成人科技专家表示，逐渐兴起的虚拟性爱会让成人片的女优、导演和摄影组越来越少。...一些恋物癖的用户因客观条件不满足，或者物体尚不能达到逼真的地步而无法得到满足。但私人化定制的VR虚拟女优的出现，可以在保证隐私的情况下，比如家里，实现他们的欲望。 ?...“人们总是对与自己有极大差异性的事物产生性幻想，比如那些我们不能拥有的，或实际高不可攀的。”朴茨茅斯大学媒体研究的讲师Trudy Barber如是说道。Barber相信恋物癖可以通过VR得以实现。...同时，Pearson博士也表示，私人化定制的VR虚拟女优的出现，并不会使得“红灯区”发生任何改变，“虽然我们不再使用真人明星了，但人和人之间还是存在着某种特定的联系和情感”。 ?...正如MakeLoveNotPorn.com的创始人Cindy Gallop在谈到这个问题时说的：“成人行业的巨大规模导致其已经成为了常规，要想改变人们的娱乐模式，需要花费很长的时间，就像音乐产业和新闻产业那样
、明火烟雾、未穿安全帽行为、矿车掉道识别、煤堆过满识别、烟雾火焰、检修区域人员闯入行为、矿车违规载人行为等违规行为时，立即抓拍存档告警。...也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。...这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。...OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。 图片 OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。...基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。
类不平衡性（Class Imbalance） 类不平衡性是由于一些特定活动的传感器数据很难获取，比如老年人摔倒等等。此外，在不受限制的条件中记录的原始数据天然地是类不平衡的。...数据分割（Data Segmentation） 由于原始传感器数据由连续流信号表示，因此固定大小的窗口通常被用于将原始传感器数据序列分割成段，作为模型的输入。...多人行为（Multi-occupant Activity） 生活和工作空间通常由多个人居住，因此，设计解决多人行为问题的方案具有重要的现实意义。主要有两种类型的多人行为：1....对于平行行为的识别，当只有可穿戴传感器时，可将其划分为多个单人行为识别任务，并采取传统的解决方案；当使用环境或对象传感器时，数据关联映射到多人的感知信号是主要挑战，并且随着空间中人数的增加而变得更加困难...本文为机器之心发布，转载请联系本公众号获得授权。
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