XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动态调整
在...
摘要 - 随着对高质量视频内容交付的需求不断上升，自适应视频流的重要性已变得至关重要。通过机器学习算法促进的实时适应，通过基于网络条件和设备功能动态调整视频质量，站在增强用户体验的最前沿。本评论论文全面探讨了与自适应视频流中实时机器学习算法相关的挑战和机会。我们深入研究了延迟，计算要求和可扩展性的复杂性，以解决视频流协议不断发展的景观。论文调查了使用机器学习模型进行比特率适应的使用，并在考虑计算效率的同时检查了它们在最小化延迟中的作用。此外，我们探索了在实时机器学习系统中优化计算要求和可扩展性的策略。通过对案例研究和实施的彻底分析，我们展示了从部署实时自适应流媒体解决方案中学到的实际应用和经验教训。最后，我们提出了未来的方向和机会进行进一步研究，阐明了在自适应视频流中实时适应和机器学习的交集。本综述旨在全面了解该领域的现状，并激发这个快速发展的领域的未来进步。关键字 - 实时自适应流，机器学习算法，延迟优化，可伸缩性挑战，个性化用户体验。
基于脑电图的自适应闭环脑电...
脑机接口 (BCI) 是一种突破性的方法，它使患有严重运动障碍的人能够直接交流，绕过传统的神经和肌肉通路。在各种各样的 BCI 技术中，基于脑电图 (EEG) 的系统因其非侵入性、用户友好操作和成本效益而特别受到青睐。最近的进展促进了自适应双向闭环 BCI 的发展，它可以动态调整用户的大脑活动，从而提高神经康复的响应能力和疗效。这些系统支持实时调制和持续反馈，促进与用户的神经和行为反应相一致的个性化治疗干预。通过结合机器学习算法，这些 BCI 优化了用户交互并通过活动依赖性神经可塑性机制促进恢复结果。本文回顾了基于 EEG 的自适应双向闭环 BCI 的当前前景，研究了它们在运动和感觉功能恢复中的应用，以及实际实施中遇到的挑战。研究结果强调了这些技术在显著提高患者生活质量和社交互动方面的潜力，同时也确定了未来研究的关键领域，旨在提高系统的适应性和性能。随着人工智能的不断进步，复杂的 BCI 系统的发展有望改变神经康复并扩大在各个领域的应用。
归纳时空的临时性克里格，具有物理学引导的增量训练策略
摘要 - 用于空气质量的传感器的部署受到高成本的限制，导致网络覆盖不足和某些领域的数据缺陷。利用现有的观察结果，时空kriging是一种在特定时期估算未观察到位置空气质量的方法。具有增量训练策略的归纳时空kriging已证明了其使用虚拟节点模拟未观察到的节点的有效性。但是，虚拟节点和真实节点之间的差异仍然存在，这使从虚拟节点到实际未观察到的学习模式的应用变得复杂。To address these limitations, this paper presents a Physics- Guided Increment Training Strategy (PGITS).具体来说，我们设计了一个动态图生成模块，以将空气颗粒作为物理知识的对流和扩散过程纳入图形结构，并动态调整邻接矩阵以反映节点之间的物理相互作用。通过将物理原理用作虚拟节点和真实节点之间的桥梁，该策略可确保虚拟节点及其伪标签的特征更接近实际节点。Consequently, the learned patterns of virtual nodes can be applied to actual unobserved nodes for effective kriging.Index Terms —Air quality inference, sensors, inductive spatio- temporal kriging, physics principles, increment training strategy
稳定的Hadamard内存
部分可观察到的环境中有效的决策需要强大的内存管理。尽管他们在监督学习方面取得了成功，但当前的深度学习记忆模型在强化学习环境中挣扎，这些学习环境是可以观察到的，这些模型是可以观察到的。他们无法有效地捕获相关的过去信息，灵活地适应不断变化的观察结果，并在长剧集中保持稳定的更新。我们从理论上分析了统一框架内现有内存模型的局限性，并引入了稳定的Hadamard内存，这是一种用于增强学习剂的新型内存模型。我们的模型通过不再需要经验并在计算上有效地加强至关重要的体验来动态调整内存。为此，我们利用Hadamard产品来校准和更新内存，专门设计用于增强记忆能力，同时减轻数值和学习挑战。我们的方法极大地超过了基于最先进的内存方法，这些方法在挑战的部分可观察的基准（例如元提升学习，长期的信用分配和流行音乐）上表现出了在处理长期和不断发展的环境中的出色表现。我们的源代码可在https://github.com/thaihungle/shm上找到。
传感器 - 语义学者
摘要：无人机系统 (UAS) 航空电子设备的不断发展，为飞行器和地面任务控制带来了更高水平的智能化和自主性，从而催生了新的有前途的操作概念。一对多 (OTM) UAS 操作就是这样一个概念，它的实施需要在多个领域取得重大进展，特别是在人机界面和交互 (HMI 2 ) 领域。在 OTM 操作期间测量认知负荷，特别是心理工作负荷 (MWL) 是可取的，因为它可以减轻自动化程度提高带来的一些负面影响，通过提供动态优化航空电子 HMI 2 的能力，实现自主飞行器和人类操作员之间的最佳任务共享。本文提出的新型认知人机系统 (CHMS) 是一种信息物理人 (CPH) 系统，它利用了经济实惠的生理传感器的最新技术发展。该系统专注于生理感知和人工智能 (AI) 技术，这些技术可以支持 HMI 2 的动态调整，以响应操作员的认知状态（包括 MWL）、外部/环境条件和任务成功标准。然而，仍然存在重大的研究空白，其中之一涉及一种可以应用于 UAS 操作场景的确定 MWL 的普遍有效方法。因此，在本文中，我们介绍了一项关于测量的研究结果
混合充电拓扑的设计和开发
电气工程系阿姆鲁特瓦希尼工程学院，印度桑加纳摘要：拟议的混合充电拓扑旨在通过将智能控制机制与包括电源，solar和储物电池等多个能源集成的智能控制机制来解决现有多功能源（MPS）系统中的关键效率低下。微控制器单元（MCU）构成了系统的核心，根据可用性和需求，协调能源之间的无缝过渡。系统通过动态调整充电参数以匹配电池电压，从而优化太阳能利用率，从而最大程度地提高光伏面板的效率。此外，它结合了多个充电水平，以确保电池健康和寿命最佳。此外，该系统具有配备盈余太阳能为小型直流负载供电的输出功率系统，从而增强了整体能源利用率。Through rigorous testing in diverse environmental conditions, the proposed hybrid charging topology demonstrates reliability and efficiency, offering promising avenues for sustainable energy utilization and advancing power electronics technology Keywords: Hybrid charging, Renewable energy, Intelligent control, Energy optimization, Sustainable technology
无人驾驶的自治障碍算法...
摘要 - 为了克服自动飞行中无人驾驶汽车（无人机）避免障碍物的挑战，本文提出了双重体验注意力卷积软卷积 - 批评者（DAC-SAC）算法。该算法与卷积网络集成了双重体验缓冲池，自我注意力的机制和软性批判性算法。由于缺乏成功的培训数据，双重体验缓冲池用于解决无效的无人机培训问题。为了克服处理图像数据中原始软演员 - 批评（SAC）算法的缺点，应用了卷积神经网络（CNN）来重建参与者和评论家网络，从而可以更好地提取图像特征提取和分类。此外，通过向网络添加卷积自我发项层来采用一种自我注意的机制。此修改可以根据不同输入图像特征对注意力重量进行动态调整，从而有效解决与焦点相关的挑战。进行了两个模拟实验，并且在处理未知环境时，DAC-SAC算法在已知环境中达到99.5％的成功率，成功率为84.8％。这些结果证实，即使将深度图像作为输入，提出的算法也可以避免无人机的自主障碍。
使用...
摘要：在大都市地区，交叉路口的交通拥堵对效率和安全性构成了重大挑战。本研究提出了一个实时交通管理系统，该系统利用计算机视觉和人工智能来优化基于动态车辆密度分析的交通信号时间。该系统在十字路口使用四架战略性放置的摄像机，从每种方法中捕获实时视频提要。使用广泛采用的计算机视觉库OpenCV进行实时车辆检测和跟踪。通过分析每个相机饲料中的预定义区域（ROI）中的车辆，系统为所有方法计算车辆密度。AI驱动的算法将所有相机的数据集成到动态调整交通信号时机，从而优先考虑具有较高车辆密度的道路的绿灯持续时间。主要目标是增强交通流量，最大程度地减少拥塞并提高整体交叉点效率。实验结果证明了系统的有效性和可行性，突出了其在智能城市基础设施中实施实施的潜力。关键词：计算机视觉，实时车辆检测，数据分析，感兴趣的区域，智能城市基础设施
利用人工智能和机器学习...
个性化的学习路径代表了一种变革性的教育方法，强调了针对每个学生的独特需求，偏好和学习步伐量身定制的个性化教学的需求。人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合通过实时启用了对课程和教学策略的动态调整，从而增强了以学生为中心的教育的发展和执行。AI驱动的系统分析了大量的学生数据，包括学业表现，参与水平和个人学习风格，以创建适应学习者进步的自定义学习体验。这些智能系统通过推荐资源，评估理解和提供及时的反馈来促进一个环境，从而促进自主权，参与度和掌握。AI和ML在教育中的持续应用有可能弥合学习差距，适应多样化的学习需求并增强教育成果。本文探讨了AI和ML在推进个性化教育，分析其对学生参与，表现和整体学术成就的影响中的关键作用。该研究进一步讨论了诸如数据隐私，道德考虑和公平访问技术等挑战，突出了教育中AI的未来轨迹。
智能建筑物的AI驱动能源管理系统。
ORCID：0009-0004-0417-4558。 通讯作者： - * Balakumar Muniandi。 摘要： - 人工智能（AI）的出现已经彻底改变了智能建筑的能源管理格局，为优化能源消耗，提高运营效率并提高可持续性目标的无与伦比的机会。 本文对针对智能建筑物量身定制的AI驱动能源管理系统进行了全面审查，探索了其多方面的功能，收益，挑战和未来的前景。 [1]，[4]通过综合现有的文献和案例研究，该研究旨在阐明AI在重塑建筑环境中管理和利用能源的方式方面的变革潜力。 AI驱动的能源管理系统利用高级算法，机器学习技术和数据分析来智能监控，分析和优化智能建筑物中的能源使用情况。 这些系统整合了各种组件，例如传感设备，数据预处理模块，优化算法和控制系统，以实现最佳性能。 关键功能包括针对能源需求预测的预测分析，对加热，通风和空调（HVAC）系统的适应性控制，基于占用方式的动态照明管理以及与可再生能源的集成以增强可持续性。 AI使智能建筑物能够参与需求响应计划，并根据网格条件和定价信号动态调整能源消耗。 这种灵活性不仅降低了运营成本，而且有助于网格稳定性和弹性。ORCID：0009-0004-0417-4558。通讯作者： - * Balakumar Muniandi。摘要： - 人工智能（AI）的出现已经彻底改变了智能建筑的能源管理格局，为优化能源消耗，提高运营效率并提高可持续性目标的无与伦比的机会。本文对针对智能建筑物量身定制的AI驱动能源管理系统进行了全面审查，探索了其多方面的功能，收益，挑战和未来的前景。[1]，[4]通过综合现有的文献和案例研究，该研究旨在阐明AI在重塑建筑环境中管理和利用能源的方式方面的变革潜力。AI驱动的能源管理系统利用高级算法，机器学习技术和数据分析来智能监控，分析和优化智能建筑物中的能源使用情况。这些系统整合了各种组件，例如传感设备，数据预处理模块，优化算法和控制系统，以实现最佳性能。关键功能包括针对能源需求预测的预测分析，对加热，通风和空调（HVAC）系统的适应性控制，基于占用方式的动态照明管理以及与可再生能源的集成以增强可持续性。AI使智能建筑物能够参与需求响应计划，并根据网格条件和定价信号动态调整能源消耗。这种灵活性不仅降低了运营成本，而且有助于网格稳定性和弹性。然而，广泛采用AI驱动的能源管理系统面临着几个挑战，包括数据隐私问题，互操作性问题以及熟练人员运营和维护这些复杂的系统的需求。该论文强调了AI-Drive Energy Management