Визуальный контроль над адаптацией потоковых сервисов

Новая платформа MUDAP и агент RASK позволяют гибко управлять ресурсами для потоковой обработки данных на периферийных устройствах, обеспечивая выполнение целевых показателей качества обслуживания.


![В ходе анализа эффективности захвата, основанного на точности оценки позы, установлено, что взаимосвязь между различными метриками ошибки позы и расчетной вероятностью успешного захвата [latex]SestS\_{est}[/latex], усредненная по FoundationPose и MegaPose на основе 8 250 испытаний и 18 882 842 симуляций, демонстрирует влияние точности оценки на стабильность захвата, при этом детальный анализ результатов, основанный на физической модели, показывает пропорции различных причин неудачных попыток захвата для каждого объекта, где зеленая часть диаграммы отражает итоговое значение [latex]SestS\_{est}[/latex], а остальные цвета - вклад конкретных режимов отказа.](https://arxiv.org/html/2602.17101v1/figures/comprehensive_analysis_collage.png)

![Устройство, ориентированное на пользователя, использует естественные движения руки для синтеза виртуальной апертуры, что позволяет измерять расстояние и пропорционально регулировать мощность, при этом для обеспечения когерентного синтеза необходимо компенсировать погрешность [latex]\bm{\delta}\_{m}=\hat{\mathbf{q}}\_{m}-\mathbf{q}\_{m}[/latex] между оценкой [latex]\hat{\mathbf{q}}\_{m}[/latex] и фактической траекторией [latex]\{\mathbf{q}\_{m}\}[/latex] фазового центра массива.](https://arxiv.org/html/2602.17609v1/x1.png)
