人工智能技术近年来获得了突破性的进展，Thor-AI作为其中的一个项目，集成了人工智能的最新研究成果，并为开发者提供了一系列的资源工具。该项目提供了一系列批处理脚本文件，包括build.bat和install-service.bat等，这些脚本文件能够帮助开发者自动化地完成项目构建和安装服务等繁琐步骤，极大地提高了开发效率。同时，Thor-AI还提供了migrations.log.bat和migrations.bat等脚本，这些脚本文件用于数据库迁移操作，这在软件开发中是一个关键环节，确保了数据库结构能够随着应用程序的更新而同步更新。 项目的维护者还考虑到了不同开发环境的需求，例如，uninstall-service.bat脚本可用于卸载服务，使开发者可以在不同的开发阶段调整项目的配置。此外，Thor-AI还包含了NuGet.Config文件，这为项目的依赖管理提供了便利。而.dockerignore和.gitignore文件则体现了项目在现代软件开发中对容器化和版本控制的重视。 在遵循开源协议的同时，Thor-AI项目也遵循了开源许可证的规则， LICENSE文件即是对这些规则的具体说明。为了更好地服务中国区的用户，项目还提供了中文版的README文档README.zh-cn.md，这不仅展示了项目对国际化的考量，也方便了中文用户的理解和使用。 Thor-AI人工智能资源为开发者提供了一套完整的工具和服务，使得人工智能项目的开发、维护和部署更加便捷和高效。通过这些资源，开发者可以更加专注于人工智能算法和应用逻辑的开发，而不必过多地关注于配置和管理细节。

算能Web边缘盒子使用流程PPT 算能Web边缘盒子使用流程PPT主要介绍了算能AI边缘盒子的使用流程，涵盖了WAN口IP查询、边缘盒子业务功能使用、通道配置、任务管理、实时预览和告警提示等方面的内容。 一、WAN口IP查询 WAN口IP查询是边缘盒子的基本配置之一，通过WAN口IP查询，可以获取边缘盒子的WAN口IP地址，实现边缘盒子与外部网络的连接。在WAN口IP查询中，需要进行局域网配置，设置路由器的IP地址、子网掩码、默认网关等参数。同时，需要使用SSH客户端连接边缘盒子，通过命令行界面输入ipconfig命令，查询WAN口IP地址。 二、边缘盒子业务功能使用 边缘盒子业务功能使用是算能AI边缘盒子的核心功能之一，通过边缘盒子业务功能使用，可以实现视频流的采集、处理和分析。边缘盒子业务功能使用包括网络摄像头的配置、视频流的处理和分析、实时预览和告警提示等方面的内容。 在边缘盒子业务功能使用中，需要配置网络摄像头的IP地址、用户名和密码等参数，并通过网络摄像头采集视频流。同时，需要配置视频流的处理和分析参数，选择合适的AI算法对视频流进行处理和分析。 三、通道配置 通道配置是边缘盒子业务功能使用的重要组成部分，通过通道配置，可以实现视频流的采集和处理。通道配置包括相机取流流程、编辑、删除等操作。在通道配置中，需要选择合适的视频源、AI算法和处理参数，实现视频流的采集和处理。 四、任务管理 任务管理是边缘盒子业务功能使用的另一个重要组成部分，通过任务管理，可以实现视频流的处理和分析。任务管理包括任务的新增、编辑、删除和配置等操作。在任务管理中，需要选择合适的视频源、AI算法和处理参数，实现视频流的处理和分析。 五、实时预览 实时预览是边缘盒子业务功能使用的重要组成部分，通过实时预览，可以实时地预览视频流。实时预览包括合成通道预览和任务通道预览两种模式。在实时预览中，需要选择合适的视频源和预览模式，实现视频流的实时预览。 六、告警提示 告警提示是边缘盒子业务功能使用的重要组成部分，通过告警提示，可以实时地监控视频流的处理结果。告警提示包括告警提示整体界面和告警提示详情两种模式。在告警提示中，需要选择合适的告警参数，实现视频流的实时监控。 算能Web边缘盒子使用流程PPT涵盖了WAN口IP查询、边缘盒子业务功能使用、通道配置、任务管理、实时预览和告警提示等方面的内容，为用户提供了一个完整的边缘盒子使用流程指南。

欧姆龙公司推出的ZX2系列CMOS激光型智能传感器是一款具备超高性价比的激光位移传感器，其使用方便，即使是非专业人员也可以轻松进行一键设定。ZX2系列传感器在检测精度上有着卓越表现，可达到最高10微米的检测精度，这使得它在高精度测量领域具有很好的应用前景。 ZX2系列传感器的型号众多，包括ZX2-LD50、ZX2-LD50L、ZX2-LD100、ZX2-LD100L等，其设计充分考虑了不同的测量需求。传感器探头采用扩散反射型设计，根据不同型号，测量中心距离和检测范围也有所不同，适用于不同的检测环境和对象。 ZX2系列传感器在工作时的光束形状和光束直径也是影响其测量性能的关键因素。光束形状分为点光束和线型光束，其中点光束和线型光束的直径分别在50mm±10mm和100mm±35mm的范围内，这保证了传感器在不同距离上的精确测量。 在分辨率方面，ZX2系列的分辨率最高可达1.5μm，最低为5μm，分辨率的高低也直接影响测量结果的准确性。分辨率的定义是连接在ZX2-LDA上的模拟量输出的波动幅度（±3σ），其值会受到响应时间、被测物体表面材质和测量条件等因素的影响。 ZX2系列传感器的线性度也是一大亮点，线性度指的是测量时相对于变位输出理想直线的误差，它表征了传感器输出信号与实际位移的近似程度。线性度与被测物体的表面特性密切相关，不同型号的线性度值在±0.05% F.S.至±0.15% F.S.的范围内波动。 传感器还具有良好的温度特性，即在一定温度范围内，传感器的性能不会发生显著变化。ZX2系列传感器的工作和保存温度范围分别是0～50℃和-15～+70℃，且在此温度范围内不会结冰和出现凝露现象。环境湿度同样也会影响到传感器的性能，ZX2系列的环境湿度范围为35～85%RH。 为了保障传感器的稳定运行，ZX2系列还具备耐压和抗振抗冲击的设计，可承受高达AC1,000V的电压和强烈的振动与冲击。此外，ZX2系列传感器具备良好的防水防尘能力，符合IEC规格IP67标准，能够适应各种恶劣的工作环境。 在用户界面设计上，ZX2系列传感器也考虑到人性化操作，其电源输出形式包括直流(DC)和NPN、PNP两种输出方式，用户可以根据实际需要进行选择。传感器的连接方式为中继型，标准导线长度为500mm，连接器使用的是耐久性较强的材料，能够确保稳定的数据传输。 值得注意的是，ZX2系列传感器虽然性能出色，但也有一些使用限制。例如，对于反射率较高的物体，有可能在测量范围之外产生错误检测。而且，在较强的电磁场内，传感器的分辨率性能可能无法得到保证。 在附件方面，ZX2系列传感器配套了不同长度的传感器探头延长导线，长度分别为1m、4m、9m和20m，方便用户在不同应用环境中使用。 欧姆龙ZX2系列CMOS激光型智能传感器是一款适合各种精密测量任务的传感器。其简便的设置方式、优秀的检测精度、多样的型号选择、稳定的性能和良好的环境适应能力，使其成为工业自动化领域中理想的位移测量工具。用户在选择和使用ZX2系列传感器时，应当参考产品选型指南，结合实际应用场景，合理选择合适的型号和配件。对于安装、操作、维护和相关价格信息，可通过欧姆龙官方网站或联系当地的欧姆龙营业所或特约店获得更详尽的支持。

计算机视觉与深度学习作为人工智能领域中最为活跃的分支之一，近年来得到了迅速的发展。特别是在图像处理和目标检测方面，研究者们不断推出新的算法和技术，旨在实现更高效、更准确的图像理解和分析。本文所涉及的正是这样一个综合性课题，即基于YOLOv5（You Only Look Once version 5）这一流行的目标检测算法的改进算法开发出的高精度实时多目标检测与跟踪系统。 YOLOv5算法是一种端到端的深度学习方法，它以速度快、准确率高而著称，非常适合用于处理需要实时反馈的场景，如智能监控、自动驾驶和工业自动化等。通过使用卷积神经网络（CNN），YOLOv5能够在单次前向传播过程中直接从图像中预测边界框和概率，相较于传统的目标检测方法，它显著降低了延迟，提高了处理速度。 该系统在原有YOLOv5算法的基础上，引入了多方面改进。在算法层面，可能采用了更先进的网络结构或优化策略，以提升模型对于不同场景下目标检测的适应性和准确性。系统可能整合了更多的数据增强技术，使得模型能更好地泛化到新的数据集上。此外，为了提升多目标跟踪的性能，系统可能还集成了高级的追踪算法，这些算法能够保持目标在连续帧中的稳定性，即使在目标之间发生交叉、遮挡等复杂情况下也能实现准确跟踪。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是计算机视觉领域的一个重要工具库，它提供了一系列的图像处理函数和机器学习算法，能够帮助开发者快速实现各种视觉任务。而TensorFlow和PyTorch作为当下流行的深度学习框架，为算法的实现提供了强大的支持，它们丰富的API和灵活的计算图机制使得构建复杂模型变得更加简单和高效。 智能监控系统通过实时图像处理和目标检测技术，可以自动识别和跟踪视频中的异常行为和特定物体，从而提高安全性。在自动驾驶领域，多目标检测与跟踪系统对于车辆行驶环境中的行人、车辆、路标等进行精准识别，是实现高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术的关键。工业自动化中，对于生产线上的零件进行实时监控和识别，能够提高生产效率和质量控制的精确度。 从压缩包内的文件名称“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”推测，该压缩包可能还包含了一份详细的使用说明文档和附加资源文件。这些文档可能提供了系统的安装部署、配置指南、使用教程等，对于用户来说，是十分宝贵的参考资料。而“EvolutionNeuralNetwork-master”文件夹可能包含了与目标检测算法相关的源代码和训练好的模型文件，这对于理解和复现该系统具有重要的参考价值。 在技术不断进步的今天，深度学习和计算机视觉技术的应用领域正变得越来越广泛。YOLOv5算法的改进和应用只是冰山一角，未来，我们有理由相信，随着技术的不断成熟和优化，基于深度学习的图像处理和目标检测技术将在更多领域发挥其重要作用，从而推动社会的进步和发展。

内容概要：本文介绍了首届甘肃省数据挖掘挑战赛——桃子种类的智能识别。秦安县作为全国五大高品质桃产区之一，致力于通过智能化手段提高桃子分拣效率和精度，减少人工成本，增强市场竞争力。挑战赛的任务是利用深度学习技术，搭建一个能对桃子大小、颜色和品相等特征进行识别并划分等级的智能分拣系统。比赛提供了包含桃子图像的数据集以及训练和测试的标签文件，参赛队伍需要设计高效、准确的模型，在保证模型检测速度的同时实现高精度分拣。 适用人群：从事数据科学、机器学习研究的技术人员，农业智能化领域的学者及学生。 使用场景及目标：①为桃子或其他农产品提供智能分拣解决方案；②推动农业自动化进程，提升产业价值；③帮助科研人员和技术开发者积累项目经验。 其他说明：参赛者需要注意，除了确保模型的准确性，还需着重考虑模型在实际部署中的实时性能和硬件兼容性等问题。

# 基于Arduino的智能水位控制系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino平台的开源项目，旨在通过传感器检测水位，并根据水位信息控制马达的运转以及通过RGB LED指示不同的状态。项目涉及的主要技术包括Arduino编程、传感器读取、马达控制等。 ## 项目的主要特性和功能 1. 水位检测通过传感器实时检测水位的高低。 2. 马达控制根据水位信息自动控制马达的运转，如抽水或停止抽水。 3. 状态指示通过RGB LED指示不同的状态，如水箱满、水箱空等。 4. 手动控制支持手动开关控制马达的运行模式（如自动或手动）。 5. 定时任务包含定时任务和中断处理程序来管理这些功能。 ## 安装使用步骤 1. 准备工作确保已安装Arduino IDE，并准备好所需的硬件，包括Arduino板、传感器、马达、RGB LED等。 2. 硬件连接将传感器、马达、RGB LED连接到Arduino板上，根据项目的接线图进行连接。

随着信息技术的飞速发展，机器学习作为人工智能的一个重要分支，在日常生活和各个行业中的应用越来越广泛。机器学习赋予计算机自我学习的能力，使之能够通过数据的学习，模仿人类的学习行为来获取新的知识和技能。在本课件中，我们通过“畅言智AI”平台的数字游戏，引导学生体验机器学习的基本流程，包括数据输入、模型训练、预测未知属性以及经验归纳等步骤。通过实践操作，学生能够深入理解机器学习的基本原理，掌握如何通过数据集的特征提取，使用KNN算法等不同模型训练方法，并对模型进行优化，最终训练出一个有效的机器学习模型。 本课件还详细介绍了有监督学习和无监督学习的概念及区别。有监督学习是通过历史数据和经验进行训练的过程，要求数据有明确的标签，以此来预测未知数据的属性。而在无监督学习中，算法尝试在没有标签的数据中寻找结构，根据数据之间的相似性进行分组。通过课堂上的互动体验和小组合作，学生有机会亲自调整算法参数，训练模型，记录准确率，从而寻找最优的机器学习模型。 在实际应用方面，有监督学习在生活中有许多应用实例，比如在垃圾邮件的自动识别、医疗诊断系统、天气预测模型等领域。而无监督学习的应用同样广泛，如在市场细分、社交网络分析、推荐系统等场景中，无监督学习帮助我们分析数据、发现潜在的模式和关联。 整个课件内容丰富，通过理论与实践相结合的方式，让学生在互动体验中逐渐掌握机器学习的核心知识，并理解其在真实世界中的应用。教师可以根据本课件安排不同难度的教学活动，使学生在学习过程中既获得知识，又提高动手操作和分析解决问题的能力。

具身智能发展报告（2024年）.pdf

区块链技术是一种分布式数据库技术，它通过去中心化和加密算法保证数据的安全、透明和不可篡改性。近年来，这种技术开始被应用到智能门禁系统中，带来了一系列创新变革。智能门禁系统是现代安全防范系统的重要组成部分，用于对出入人员进行身份验证和权限控制。传统的门禁系统面临着诸多挑战，如安全性不足、数据孤岛、无法有效应对复杂的权限管理等问题。区块链技术的引入能够为智能门禁系统带来更高的安全保障和更灵活的管理方式。 区块链技术的分布式账本机制能够确保数据存储的不可篡改性和透明度，这对于门禁系统中记录的访问权限和行为日志尤为重要。区块链中的加密算法原理应用能够有效保护用户数据安全，防止未授权访问。此外，区块链的共识机制保证了系统中所有参与节点之间的数据一致性和可信度，这有助于实现一个安全、可靠的访问控制网络。 智能门禁系统的硬件设备通常包括门禁控制单元、生物识别装置、智能卡读写器等，这些设备需要与软件平台架构紧密配合。而区块链技术可以在此基础上增加一个安全层，通过链上存储身份认证信息和访问权限记录，实现更高级别的安全控制。 在智能门禁系统方案设计中，区块链技术可以用于实现用户身份的注册与认证模块、访问权限管理模块、智能卡/凭证的生成与发放模块以及访问记录的存储与查询模块。例如，通过将用户数据上链，系统可以构建一个公开透明且不可篡改的用户身份数据库，任何访问权限的变更都会被记录在区块链上，保证了权限管理的权威性和追溯性。同时，访问日志的透明化存储可以有效提升安全审计的效率和准确性。 从技术实现角度来看，智能门禁系统的硬件平台选型与部署、软件平台开发流程、应用层接口开发等都需要针对区块链特性进行专门设计。例如，区块链底层平台的选择应满足特定的性能和安全要求。应用层接口开发则需要实现区块链与传统门禁系统的兼容性和集成性，以确保新技术的无缝接入和使用便捷性。 当然，将区块链技术应用到智能门禁系统中也存在一些技术难点，比如性能优化挑战。由于区块链节点间的共识机制和加密处理等操作可能会消耗较多计算资源和时间，从而影响系统响应速度和吞吐量。因此，研究者需要不断探索和优化相关的技术和算法，以实现更好的性能表现。 区块链技术在智能门禁系统中的应用是一个极具前景的领域，它不仅能够提升系统安全性和管理效率，还能够为用户提供更为便捷、可靠的服务体验。随着技术的不断成熟和应用案例的增加，未来区块链技术有望在更广泛的安防和身份认证领域中发挥重要作用。

内容概要：本文探讨了匝道合流控制的序列优化及其控制算法，主要涉及三种不同控制场景的对比研究。首先是无控制场景，即不干预车辆合流，完全依赖SUMO自带算法；其次是先入先出（FIFO）加哈密顿最优控制，按到达顺序管理车辆并用哈密顿算法优化控制信号；最后是蒙特卡洛优化加哈密顿最优控制，利用蒙特卡洛算法优化车辆合流序列再施加哈密顿控制。文中提供了每种情况的具体代码示例，便于理解和实践。 适合人群：交通工程专业学生、智能交通系统研究人员以及对交通流量优化感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于城市交通规划部门、智能交通系统的设计与实施团队，旨在提高匝道合流效率，减少交通拥堵，提升道路通行能力。 其他说明：虽然文档中有详细的代码示例，但缺少用于数据可视化的绘图程序，因此使用者需要自行补充这部分内容以便更好地展示实验结果。