XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不准确性
使用更强大的挖掘机挖掘住房数据
本文通过协助数据分析，探讨了生成式人工智能 (AI) 模型（例如 Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT)）在住房研究中的潜在应用。该研究使用美国住房和城市发展部 (HUD) 的补贴家庭图片数据集，使用 ChatGPT 生成代码并分析住房研究环境中的相关性。该方法包括创建一个用于计算相关性的计算机程序，并利用 OpenAI 的应用程序编程接口结合 ChatGPT 来分析输出。本文讨论了与偏见、不准确性和不当引用相关的问题，并探讨了在住房研究中使用 ChatGPT 的优点和局限性。这项研究有助于围绕在各个学科的研究中负责任和有效地使用生成式 AI 模型的持续讨论。
校准与选择挑战 - Keysight
较大的校准不确定度会增加仪器运行超出规格的风险，从而导致测量错误，影响设计的质量或性能。由于测试设备的校准 MU 会导致整个测试系统的不准确性，因此了解它是什么并保持较小的范围将节省您的成本和时间。如图 3 所示，曲线下方的红色区域显示较小的 MU 可降低超出规格的风险。查看两个不同校准供应商实验室 A 和实验室 B 提供的看似相同的测试结果。实验室 A 的 MU 相对较小，由垂直条表示。实验室 B 的 MU 较大，由较长的垂直条表示。红色区域表示仪器运行超出规格的风险。显然，实验室 A 的风险小于实验室 B。
向国家报告 - NPL 出版物
科学软件的数值正确性是本文要解决的问题，它对计量学非常重要，因为软件实施不当会导致本来可以避免的不准确性，从而影响测量结果的准确性。尽管人们意识到电子表格和其他软件包因使用不准确或不稳定的数值算法而可能存在的局限性，但对此类软件的测试和验证相对较少。通常，人们倾向于依赖成熟的软件包，并使用替代计算方法仅执行少量检查。本文报告的工作旨在促进基础设施的开发，包括支持信息和指南，以确保在计量学中使用软件（特别是电子表格和专有软件包）尽可能有效。这将通过报告对电子表格和其他在计量应用中流行的专有软件包中包含的内在和内置功能的客观测试结果来实现。
使用自旋量子阱实现稳健的双量子比特门
纠缠门是量子计算机的重要组成部分。然而，以可扩展的方式生成高保真门仍然是所有量子信息处理平台的主要挑战。因此，提高这些门的保真度和稳健性一直是近年来的研究重点。在捕获离子量子计算机中，纠缠门是通过驱动离子链的正常运动模式来执行的，从而产生自旋相关力。尽管在提高这些门的稳健性和模块化方面取得了重大进展，但它们仍然对驱动场强度的噪声很敏感。在这里，我们用自旋相关压缩补充了传统的自旋相关位移，这创造了一种新的相互作用，使门能够对驱动场幅度的偏差具有鲁棒性。我们求解一般的汉密尔顿量并分析设计其频谱。我们还赋予我们的门其他更传统的稳健性属性，使其能够抵御许多实际的噪声源和不准确性。
敏捷固定翼无人机的建模与姿态控制...
线性控制方法。一种常见的候选方法是非线性动态逆，它涉及使用微分代数方法将非线性模型转换为完整或部分模型。动态逆的基本原理是使用代数方法的逆变换来消除从输入到输出的非线性（输入/输出线性化），从而获得系统的非线性控制器。这是通过强制稳定的线性误差动力学来实现的。优点是它可以实现简单的设计，不需要繁琐的增益调度，具有易于在线实施的特点，因为它可以产生控制器的“闭式解”，并且保证了误差动力学的渐近稳定性。这种方法的缺点是对建模不准确性很敏感，并且与线性方法不同，这种方法在大多数情况下会得到一个模型相关的控制器。
人工智能世界中教师教育的演变
生成式人工智能 (GenAI) 引起了教育界的关注。一些教育工作者对利用 GenAI 解决长期存在的问题和缩小机会差距的机会非常着迷。另一些人则关注 GenAI 颠覆传统学习结构所带来的挑战，以及对学术诚信和人工智能生成材料不准确性的担忧。无论是热情、谨慎还是介于两者之间，对于所有教育工作者来说，掌握在人工智能驱动的世界中取得成功所需的知识和技能至关重要。大多数教育工作者都同意，学生必须培养关键的人工智能技能，例如了解人工智能是什么、它是如何工作的以及如何使用它来支持学习 (ISTE, 2024)。这为教育者准备计划 (EPP) 带来了特别紧迫的紧迫性，该计划负责培养下一代教师，以有效利用 GenAI 并了解其对教学和学习的影响。
使用深度学习和混合方法对脑肿瘤 MRI 图像进行分类和分割
摘要 – 手动预测脑肿瘤是一项耗时且主观的任务，依赖于放射科医生的专业知识，从而导致潜在的不准确性。对此，本研究提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 进行脑肿瘤分类的自动化解决方案，实现了令人印象深刻的 98.89% 的准确率。分类之后，采用一种结合基于图形和阈值分割技术的混合方法，在矢状面、冠状面和轴向视图中准确定位磁共振 (MR) 脑图像中的肿瘤区域。与现有研究论文的比较分析验证了所提出方法的有效性，相似度系数（包括 Bfscore 为 1 和 Jaccard 相似度为 93.86%）证明了分割图像与地面实况之间的高度一致性。
基于仿真的系统可靠性分析...
可靠性工程的目标是使设备能够在规定的时间内正常运行。问题在于，在设计阶段很难预测可能导致故障的所有因素，因此几乎不可能完全消除设备生命周期中的意外故障。通过开发容错系统、提供预测性维护和系统诊断设计等，可以显著减少故障的后果。这使得通过调整以适应实际运行条件来纠正设计阶段可靠性估计的不准确性成为可能。但可靠性工程师在这一点上经常面临增加设备复杂性以提高可靠性（例如通过冗余）的冲突，这反过来又使维护和诊断更加困难。然而，数字化转型为这些挑战带来了新的机遇。例如，基于模型的开发变得越来越重要。设备仿真模型既可用于设计和预测设备的可靠性，也可用于运行期间
定向过程中的在线几何质量管理
增材制造 (AM) 具有节省材料、大规模定制和小批量生产定制产品的优势，是一种强大且很有前途的制造技术。然而，目前 3D 打印过程缺乏质量管理，这是采用这种先进技术的主要障碍。3D 打印部件的几何不准确性是 AM 的主要质量问题之一，特别是当最终产品对其几何精度有较高要求时。在本研究中，使用激光线扫描仪开发了一种在直接能量沉积 (DED) 过程中进行连续监控的在线几何质量管理方法。我们提出的方法包括：（1）多层单道部件的实时逐道扫描，（2）打印过程中多层单道部件的在线几何提取，以及（3）在线绘制和比较设计模型和建造模型。
