XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System了无
没有互联网的人工智能
摘要：本文探讨了无互联网人工智能 (AI) 的概念，重点关注利用离线 AI 模型、边缘计算、隐私和安全问题、应用程序以及高效的数据使用。它讨论了预编程算法、本地数据存储及其在自动驾驶汽车、医疗保健、制造业和金融等各个领域的应用。无互联网人工智能的好处包括增强隐私、提高可靠性、提高速度和减少对互联网连接的依赖。还解决了资源有限和数据管理等挑战。该研究强调了人工智能系统独立、高效和安全地运行而不依赖持续的互联网访问的重要性。关键词：人工智能、离线 AI、边缘计算、预编程算法、本地数据存储、隐私、安全、应用程序、可靠性、速度、挑战
博士艾格尼丝·格雷本·谢弗
此前，Schaefer 博士曾任兰德公司高级国家安全研究员，该公司是美国国防部的联邦资助研究和开发中心。在兰德公司，Schaefer 博士提供了无党派、客观的研究和分析，并对国防部有了深入的了解。在兰德公司任职的 17 年里，Schaefer 博士为国防部最高级的文职和军事领导人进行了 60 多项研究，研究内容涉及美国军事人事政策、预备役部队问题、军人家庭面临的挑战、国家安全战略、新兴威胁、国土防御和国土安全等问题。Schaefer 博士还曾担任兰德公司国际安全与国防政策中心副主任。在加入兰德公司之前，Schaefer 博士曾担任普林斯顿大学的博士后研究员和讲师。
人工智能驱动的肌肉骨骼自拍监测与优化
Physimax 产品是一种使用任何 2D 智能手机摄像头进行科学的肌肉骨骼 (MSK) 评估的产品。Physimax 是第一个推出自动化、基于证据的“自助式”MSK 评估的产品。测试只需几分钟，无需评估员或前往服务提供商所在地。该解决方案结合了无标记计算机视觉和运动机器学习 (EM) 的专有技术和 IP，以提供全自动、可靠的运动测量和评分。美国专利号 20190274614：用于评估目标个体肌肉骨骼概况的系统和方法。Physimax 技术的可靠性和可预测性已得到科学验证，并被美国顶尖学术机构经常使用：北卡罗来纳大学、康涅狄格大学和西点军校。
决策模型集成以支持决策 ......
摘要。研究了无人机操作员在正常和异常情况下使用综合模型对决策 (DM) 进行建模的过程：随机、非随机不确定性模型和确定性模型，以实现有效的协作决策。以紧急情况下无人机操作的最佳着陆机场/地点/垂直起降场的算法为例，给出了在恶劣天气条件下无人机在城镇目的地机场进近的紧急情况决策。作者对国际民用航空组织 (ICAO) 的风险评估文件进行了分析。为了确定风险水平的定量特征，已经开发了风险和不确定性下遥控飞机系统操作员的 DM 模型。利用专家评判实现对影响最优着陆机场选择的因素的估计。
量子现实：量子力学测量问题解释的比较分析
摘要 摘要 本文探讨了量子力学中的测量问题，并评估了三种主要解释：哥本哈根解释、多世界解释 (MWI) 和导航波理论。哥本哈根解释认为，粒子在被测量之前处于叠加状态，此时它们的波函数会崩溃。MWI 认为，所有可能的结果都发生在宇宙中独立、不相互作用的分支中，从而消除了波函数崩溃，但引入了无数个不可观测的宇宙。导航波理论通过隐藏变量重新引入了决定论，引导粒子沿着确定的路径行进。本文的结论是，哥本哈根解释是最合理的，它平衡了经验充分性、本体论清晰度和简单性。
国家航空航天管理局小...
执行总结本招标为您（要约人）设定了要求向NASA提交小型企业技术转移（STTR）计划I阶段项目（FY）的建议。第1-8章包含目标，截止日期，资金信息，资格标准和提交提案包的说明。第9章包含研究和技术主题，由焦点领域和子主题分类。NASA STTR计划支持小型企业创建创新的，破坏性的技术，使社会受益，并可以用于NASA计划和任务，其他政府机构和/或在商业市场中出售。与大多数投资者不同的是，NASA STTR计划为早期或“种子”舞台研发提供了无股权资金。NASA STTR计划的重点是以下内容：
免费...
最近已经提出了大量的自由流量亚MM和MM植入式装置，作为神经科学中的下一代记录和刺激技术[1]。 这些设备可以比采用固定电极放置的整体微电极阵列（MES）[2]，[3]的常规方法进行高空间和时间分辨率记录和刺激涵盖大脑更大的大脑区域。 此外，拟议的游离植入物技术提供了较小的侵入性植入过程，对长期疤痕的安全性和鲁棒性提高[4]。 随着脑表面覆盖面积的增加，这些植入物的数量迅速增长。 大量植入物引入了从外部设备的无线电源传输设计中引入的新挑战。 通过超声耦合，电感耦合和电容耦合，已实现了无线电源传递到小型植入物。 在深度植入深度的情况下，超声耦合是有利于植入物在单个芯片上的整合，并且对未对准的较高敏感性有利电感和电容式耦合[5]。大量的自由流量亚MM和MM植入式装置，作为神经科学中的下一代记录和刺激技术[1]。这些设备可以比采用固定电极放置的整体微电极阵列（MES）[2]，[3]的常规方法进行高空间和时间分辨率记录和刺激涵盖大脑更大的大脑区域。此外，拟议的游离植入物技术提供了较小的侵入性植入过程，对长期疤痕的安全性和鲁棒性提高[4]。随着脑表面覆盖面积的增加，这些植入物的数量迅速增长。大量植入物引入了从外部设备的无线电源传输设计中引入的新挑战。通过超声耦合，电感耦合和电容耦合，已实现了无线电源传递到小型植入物。在深度植入深度的情况下，超声耦合是有利于植入物在单个芯片上的整合，并且对未对准的较高敏感性有利电感和电容式耦合[5]。
航空复合材料结构无损控制
电话。+33 (0)3.87.00.00.12 电子邮件：j.hatsch@compositeintegrity.com 摘要 复合材料在许多工业领域的应用越来越多。它们因其非常有趣的机械性能而被用于航空等尖端领域。然而，无论是在制造过程中还是在使用过程中，都可能会出现缺陷。这些缺陷会导致应力集中并可能产生严重后果。因此，检查复合结构以确保其完整性非常重要。因此，许多无损检测技术被使用或开发。超声波检测（单元件、多单元、水射流）可以检测到许多缺陷，并且可靠性较高。其他辅助超声技术如非接触式超声在某些情况下也具有优势。一些光学方法，例如剪切干涉术和热成像术，提供了快速、非接触式检查的可能性。此外，最后这两种技术受益于为提高其可检测性而进行的众多开发。这些发展导致了无损检测技术（例如振动热成像技术）之间的结合。所有使用的技术都会产生不同的结果。因此，根据所寻找的缺陷和使用条件，一种技术将比另一种技术更受青睐。摘要 复合材料在许多工业领域得到越来越多的应用。它们的机械性能非常有趣，这就是为什么这种材料经常用于航空等先进领域。然而，在制造过程或者使用过程中，可能会产生缺陷。缺陷可能会造成应力集中并带来严重后果。因此，测试复合结构以确保其完整性非常重要。因此，许多无损检测技术被使用或开发。超声波检测（单探头、相控阵、喷射扫描）可以检测到许多缺陷，并且可靠性很高。其他非接触式超声波技术在某些情况下显示出优势。然后，一些光学方法（如剪切干涉术和热成像术）可以实现非接触式快速控制。此外，这些后续技术利用了许多发展成果来提高其可检测性。这些发展导致了无损检测技术（如振动热成像）之间的耦合。所有技术都提供不同的结果。因此，根据寻找的缺陷和操作条件，一种技术比另一种技术更受青睐。
障碍物和阵风环境下节能无人机飞行控制方法
摘要：本文介绍了一种节能的无人机（固定翼无人机）控制方法，该方法由三组算法组成：飞行器航线规划、飞行中控制和修正预定飞行轨迹的算法。所有算法都应考虑无人机必须避开的障碍物和无人机作业区域中的风力。基于无人机数学模型、稳定和导航算法以及 Dryden 湍流模型进行了测试，并考虑了无人机推进系统的参数。本文详细描述了如何构建用于规划无人机任务的连接网络。提出了一种确定行动领域中不同点之间实际距离的算法，该算法考虑了障碍物的存在。该算法应基于在六边形网格上确定飞行轨迹的方法。它介绍了基于一组混合整数线性问题 (MILP) 优化算法模型开发的专有无人机路径规划算法。它介绍了无人机控制器如何使用预先准备的飞行路径来监督沿预设路径飞行。它详细介绍了当代无人机的架构，这些架构具有实现自主任务的嵌入式能力，这需要将无人机系统集成到文章中提出的路线规划算法中。特别关注了在有阵风的情况下无人机任务的规划和实施方法，这有助于确定无人机飞行路线以最大限度地降低飞行器的能耗。所开发的模型在基于 ARM 处理器的计算机架构中使用硬件在环 (HIL) 技术进行测试，该技术通常用于控制无人驾驶车辆。所提出的解决方案使用两台计算机：基于实时操作系统 (RTOS) 的 FCC（飞行控制计算机）和基于 Linux 并与机器人操作系统 (ROS) 集成的 MC（任务计算机）。这项工作的一项新贡献是整合了规划和监控方法，以实施旨在最大限度地降低车辆能耗的任务，同时考虑到风力条件。