XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System助手
颜色翻译和分析仪（CT＆A）帮助手册
颜色翻译和分析仪（CT＆A）帮助手册©2004-2025 Danny Pascale保留所有权利。未经出版商的书面许可，不得以任何形式或任何方式复制任何形式或任何方式 - 图形，电子或机械，包括影印，记录，录音，录音或信息存储和检索系统。本文档中提到的产品可能是各个所有者的商标和/或注册商标。虽然在准备本文档时都采取了每项预防措施，但出版商和作者对错误或遗漏的责任不承担任何责任，或者由于使用本文档中包含的信息或可能随附的程序和源代码而造成的损害。在任何情况下，出版商和作者均不应对本文件直接或间接造成或据称造成或据称造成的任何其他商业损失均不承担任何责任。于2025年1月在蒙特利尔 /魁北克 /加拿大出版。
土壤微生物组和环境微生物学的DostDoc研究助手
该项目旨在通过利用碳同位素追踪技术来优化覆盖作物的土壤健康益处，以提高对各种农作物系统中土壤有机碳（SOC）形成的了解。这项工作将在印第安纳州的长期现场试验中支持碳管理实验，研究覆盖作物，例如盖c，谷物黑麦，三叶草和冬小麦等覆盖作物的贡献。
Blackboard Learn Ultra Course View (UCV) 中的人工智能 (AI) 设计助手
• 创建一份关于美国革命的多项选择题考试。重点关注女性的角色、革命的原因和后果，以及美国人在与英国王室断绝关系后的生活发生了怎样的变化。创建五个简单问题、十个中等问题和五个难题，但不要含糊其辞。包括四个答案选项并指出正确的答案。 • 为细胞呼吸模块生成一个 10 个问题的多项选择题测验。确保问题涵盖糖酵解、克雷布斯循环和电子传递链。 • 为我的营销课程创建一个日记提示，鼓励学生反思数字营销策略的主题。提示应要求学生分析不同的社交媒体平台如何影响消费者参与度，并提供成功活动的示例。确保问题是开放式的，以促进深入反思并允许基于课堂讨论的个人见解。 • 为化学工程导论课程创建一个作业提示，要求学生设计合成指定化合物的过程。提示应要求学生包括基本组成部分，例如反应途径、物质和能量平衡以及安全考虑因素。鼓励学生利用相关工程原理和最新研究来支持他们的设计。作业应允许发挥创造力，同时确保学生展示他们对课堂上所涵盖的关键化学工程概念的理解。
使用语音助手的参数2D框架对AI的应用进行建模和结构分析
摘要。结构计算对于土木工程至关重要，但是用于分析的专门软件是有限的。缺乏有效工具的可用性已经产生了探索优化这些计算的新方法。这项工作解决了上述问题，提议使用Python和自动化技术提供创新且可访问的解决方案，以提高2D帧结构分析领域的效率。该提案旨在通过依靠AI来减少工作时间，并促进该领域的可访问性。为了实现此目的，使用了专为使用矩阵方法的结构分析而设计的Python库Anstruct。此工具可以详细定义结构元素，约束和负载以及分析结果的可视化。此外，语音识别库是通过语音接收实现的，该库可以加快数据输入过程和结构分析命令。通过进行调查，与传统方法相比，该计划的平均分析时间平均减少在73.33％至94.29％之间。100％的受访者一致确认其提高了效率，而78.6％的受访者表示愿意为将来的项目推荐它。
VLM-AUTO：基于VLM的自主驾驶助手，具有人类的行为和对复杂道路场景的理解
摘要 - 关于自动驾驶的大语言模型的重新研究显示了计划和控制方面的希望。然而，高计算需求和幻觉仍然挑战准确的轨迹预测和控制信号基础。确定性算法具有可靠性，但缺乏适应能力，无法复杂驾驶场景，并在上下文和不确定性上挣扎。为了解决这个问题，我们提出了VLM-Auto，这是一种新型的自动驾驶助手系统，以基于对道路场景的理解，以可调节的驾驶行为来赋予自动驾驶汽车。涉及Carla模拟器和机器人操作系统2（ROS2）的管道验证了我们系统的有效性，并利用单个NVIDIA 4090 24G GPU，同时利用视觉语言模型（VLM）的文本输出能力。此外，我们还为包含图像集的数据集和用于微调系统的VLM模块的相应提示集。在卡拉实验中，我们的系统达到了97。我们数据集中5种标签的平均精度为82％。在实际驾驶数据集中，我们的系统实现了96。在夜面场景和令人沮丧的场景中的预测准确性为97％。我们的VLM-AUTO数据集将在https://github.com/ziongo6/vlm-auto上发布。
在机器人辅助手术期间的自主标记的超声引导系统
摘要 - 虽然只有有限数量的程序在机器人指导手术期间可用图像指导，但他们仍然要求外科医生手动将所获得的扫描引用到其在组织表面上的预计位置。虽然外科医生可以通过电外科标记器官表面上的边界，但肿瘤周围的精确边缘可能会保持可变，并且在病理分析之前不能保证。本文提出了第一次尝试自主提取和标记肿瘤边界，并在组织表面上指定边缘。它提出了通过惯性测量单元（IMU）传感器融合进行刀具 - 组织相互作用控制的第一个概念，并从电信单元（ESU）的电信号中进行接触检测，不需要力感应。我们使用解剖表面几何形状开发并评估了对超声（US）幻象的方法，比较将肿瘤投射到表面上的不同策略，并评估其在重复试验中的准确性。最后，我们证明了将方法转化为前猪肝的可行性。我们能够达到高于0的真正正率。84和低于0的错误检测率。12与虚拟和前体实验的标记轨迹的每个计算和执行的跟踪参考相比。
系统工程语言建模助手（SELMA）
- 要求启发和发电：AI可以生成和分析利益相关者的投入和历史数据，以收集和优先考虑要求。- 自动一致性检查：AI可以识别要求的不一致，冗余和冲突。- 建筑创建：AI算法可以帮助生成和评估多个设计替代方案，并找到最佳的系统体系结构。详细的设计 - 开发详细的设计规范 - 创建设计模型和图表 - 审查和验证设计 - 选择工具和产品
对生产和物流中数字助手的审查
摘要本研究提出了一项系统的文献综述，以了解数字助手（DAS）在生产和物流任务中的应用，收益和挑战。我们的概念框架涵盖了三个维度：信息管理，协作操作和知识转移。我们在产品设计，生产，维护，质量管理和物流领域中评估Human-DA协作任务。这使我们能够扩展不同类型的DA，并揭示它们如何提高生产和物流工作的速度和便捷性，这在先前的研究中被忽略了。我们的结果表明，DAS可以提高工人与机器/信息系统搜索，处理和演示的速度和易于互动。现有的研究描述了differentlevelsofautonyIndecision制作；但是，大多数Dasperformtask按照指示或工人的同意。此外，我们观察到，工人发现执行任务和获取知识时更直观（例如，听觉和视觉提示）。因此，未来的研究可以探索如何将DA与其他技术集成，以进行强大的多模式援助，例如眼睛跟踪和增强现实。这可以为残疾人或条件的工人提供自定义的DA支持，以促进更具包容性的生产和物流。