MIRA-PRM: Mission-Informed Reusable Roadmap Planning for Mobile Gas-Sensing Inspection
本文提出MIRA-PRM算法,通过结合几何、任务流和检测条件采样等方法解决移动气体检测中可靠到达预定采样位置的问题。
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本文提出MIRA-PRM算法,通过结合几何、任务流和检测条件采样等方法解决移动气体检测中可靠到达预定采样位置的问题。
本文研究了任意特征有限域上具有指定Galois壳维度的广义Roth-Lempel码,通过标准化Lagrange系数和适当的列乘数选择,构建了六种显式构造方法,以提高纠缠辅助量子纠错码性能。
本文研究了一类扭曲的Roth-Lempel码,探讨了其最小距离、MDS和NMDS性质,并证明了这些码不同于传统的Roth-Lempel码。
本文提出一种新的跨模态学习框架,通过统一模态原型对比和原型引导的自蒸馏来优化模内和模间相似关系,以解决无监督可见-红外行人重识别中的可靠关联估计问题。
本文探讨了有限训练对自适应波束形成输出SINR的影响,并通过Cramér-Rao界提供了一个下限,利用MVDR权重误差表达SINR损失。
本文提出MIRA-PRM算法,通过结合几何、任务流和检测条件采样等方法解决移动气体检测中可靠到达预定采样位置的问题。
本文研究了任意特征有限域上具有指定Galois壳维度的广义Roth-Lempel码,通过标准化Lagrange系数和适当的列乘数选择,构建了六种显式构造方法,以提高纠缠辅助量子纠错码性能。
本文研究了一类扭曲的Roth-Lempel码,探讨了其最小距离、MDS和NMDS性质,并证明了这些码不同于传统的Roth-Lempel码。
本文提出一种新的跨模态学习框架,通过统一模态原型对比和原型引导的自蒸馏来优化模内和模间相似关系,以解决无监督可见-红外行人重识别中的可靠关联估计问题。
本文探讨了有限训练对自适应波束形成输出SINR的影响,并通过Cramér-Rao界提供了一个下限,利用MVDR权重误差表达SINR损失。