我们目前在系统领域的研究主要集中在网络物理系统，该系统侧重于智能和自主传感器在定位、医疗、环境监测和智能城市中应用的系统。该研究范围包括新颖的传感器模式和低水平的信号处理，以实现高水平的推理、学习和决策。我们计划大幅拓宽我们在系统方面的研究，以补充我们现有的研究领域。
在拒绝GPS的环境中定位鉴于GPS是一种事实上的户外环境定位解决方案…
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机器学习系统设计主要由机器执行定义的系统…
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基于深度学习的惯性跟踪惯性测量装置已成为……的重要组成部分…
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智能资源受限系统用于传感、物联网、可穿戴设备和无线通信的嵌入式系统…
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信号处理和推断网络物理系统结合了来自多个传感器的大量数据…
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WOEST公司
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保护技术快速原型实验室
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ACE-OPS公司
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基于照明感知幻觉的热行人检测领域自适应
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基于单片机毫米波雷达的未改装无人机三维运动捕捉
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iMag+：一种精确快速部署的惯性磁感应SLAM系统
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标题：剪切和编码（CDE）：分裂云边缘深度推断
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通过毫米波雷达进行人体跟踪和识别
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SoundDet:从原始波形检测和定位复音声音事件
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随机抽样学习大规模点云的语义分割
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VMLoc:变分融合用于基于学习的多模态摄像机定位
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