XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System启发
知识图谱助力人类启发的人工智能系统
为了有效地满足我们在生活的不同领域的社会需求——无论是医疗保健还是工作表现，AI辅助系统必须融入并承认人类在做出决策和采取行动时所考虑的道德价值观和社会规范[1]。与Newell的[2]知识层面理论框架一致，该框架为AI代理的理性行为提供了指导，需要有原则的智能系统来明确反映和阐明AI代理解决问题的方法中的个人和社会价值观和规范。因此，人性在环是设计此类未来系统的核心要求。我们将人性化启发的AI系统定义为在知识层面融入表示和推理能力的系统，涵盖个人偏好和环境以及集体文化规范和价值观。使用人性在环概念作为核心设计要求取代了陈旧的人性在环概念，除了个人观点之外，还明确考虑了更广泛的社会文化观点。知识图谱 (KG) [3] 为人工智能系统的表示和推理能力提供了基础，以满足人性化在环的设计要求。
受牛鼻鳐启发的 AUV CFD 模型
鱼类游动的力学原理十分有趣，因为它们在操纵过程中非常灵活，而且它们的运动具有高能效的特点。更好地了解鱼类的推进力可以设计出性能更佳的新型自主水下航行器，可用于海底勘探、环境监测或监视目的。这项研究旨在开发一种鳐鱼和蝠鲼的游泳动力学模型，重点关注其推进力的能效，这是仿生 AUV 设计的起点。在 OpenFOAM 中实现了牛鼻鳐游泳运动的 CFD 模型，使用重叠网格模拟鱼从静止加速到稳定速度的过程。为此分析实现了自定义代码，允许使用流体速度和压力求解前向游泳的 1 自由度动力学。相反，由于鳍变形而施加网格运动。已经对鳍运动的不同波长和频率进行了几次模拟，并研究了不同运动参数对游泳性能和尾流结构的影响。这项研究强调了尾流中存在逆卡门街现象，以及在波长较大的鳍运动中存在前缘涡流。此外，还以新颖的方式计算了自推进体的能量效率，在牛鼻鳐游泳的情况下，其能量效率非常高。
GeoTrack：由网络生物启发的全球视频跟踪...
使用 Toyon 的 IPVT 算法处理来自 UAS 传感器的视频数据（第 4.1 节）。图像平面中的目标检测和/或目标轨迹被发送到融合和跟踪数据库，我们将其称为全球融合和跟踪中心 (GFTC)，因为它将处理来自多个 UAS 的视频数据并在地球坐标系中对该数据进行地理参考（第 4.2 节）。GFTC 还从自动驾驶仪接收有关 UAS 平台和传感器的状态遥测。此信息与视频数据同步，以在纬度/经度坐标中对图像平面检测/轨迹进行地理定位。UAS 运动控制算法将使用这些轨迹位置来协助操作员规划 UAS 平台路线并瞄准 UAS 传感器，以优化跟踪性能（第 4.4、4.5 和 4.6 节）。该 UAS 的轨迹位置和未来路线/任务计划被发送到 UAS 自动驾驶仪执行，并且还传送给其他 GeoTrack UAS，以促进合作跟踪并提高目标估计准确性（第 4.3 节）。
生物启发的kirigami metasurfaces作为辅助鞋握把
摘要：跌倒和随后的并发症是导致发病率和死亡率的主要因素，尤其是在老年人中。为了解决这个问题，我们旨在开发一种轻巧的动态装置，以增加鞋子和步行表面之间的摩擦，这些设备在各个表面，尤其是冰之间有效。受自然界中发现的爪子和鳞片的启发，我们开发了一系列的基里加米结构，这些结构可用于鞋类外极端，以在前脚中产生较高的摩擦力。我们通过数值模拟，体外表面相互作用和体内人力板测量评估了这些元面孔，以鉴定能够调节一系列表面摩擦的最佳基里加米设计。我们预计这些系统的潜在应用可以帮助减轻各种环境中跌倒的风险。
机器人技术的微扫描启发的活动摄像机
神经形态视觉传感器或事件摄像机使人们对极低的反应时间的视觉感知，为高动力机器人应用开辟了新的途径。这些事件摄像机的输出取决于运动和纹理。但是，事件摄像机无法捕获与相机运动平行的对象边缘。这是传感器固有的问题，因此具有挑战性地求解算法。人类的视力涉及使用小型眼动的主动机制，即最突出的动作，这是最突出的动作。通过在固定过程中不断地移动眼睛，微扫视可以基本上保持纹理稳定性和持久性。受微观启发的启发，我们设计了一个基于事件的感知系统，能够同时保持低反应时间和稳定的质感。在此示例中，将旋转的楔形棱镜安装在事件摄像头的光圈前，以重定向光线和触发事件。旋转楔形棱镜的几何光学器件允许对额外的旋转运动进行算法补偿，从而导致稳定的纹理外观和高信息输出，而与外部运动无关。硬件设备和软件解决方案都集成到系统中，我们称之为人工微扫视增强事件摄像头（AMI-EV）。基准比较验证了在标准摄像机和事件摄像机无法交付的情况下，AMI-EV记录的出色数据质量。各种现实世界的实验表明了系统的潜力，可以促进低级和高级视力任务的机器人感知。
受脑启发的纳米光峰值计算
1 Inl-国际伊比利亚纳米技术实验室，超快生物和纳米光子学，AV。大师JoséVeigaS/N，4715-330 Braga，葡萄牙2詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学兰金·布丁大学，苏格兰奥克菲尔德大街，苏格兰，G12 8LT，英国英国3，英国3个学院Enhendrik Casimir Institute，Eindhoven技术大学，5600 MB Eindhoven，荷兰5 Centra-Ciênciasand Slections，Lisbon科学系，1749-016 Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，葡萄牙6应用计算机和社区代码（IAC-3）。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙7物理学系。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙8 IQE PLC，加的夫CF3 0LW，英国9 IBM Research -Zurich，8803Rüschlikon，瑞士，瑞士∗作者，与之相应。
我们的战略计划——受社区启发的伟大关怀。
迈克尔·加伦是谁？迈克尔·加伦于 1961 年出生于多伦多东区综合医院，父母是迈伦和伯纳·加伦。虽然加伦一家后来搬离了东约克，但他们儿子出生的医院却一直留在他们心中。迈克尔小时候被诊断出患有一种罕见的组织癌。这种疾病导致他在 13 岁时不幸去世。去世前，迈克尔向母亲伯纳吐露，他最害怕英年早逝，就是人们不会记得他。正是出于这个原因，加上迈伦和伯纳·加伦的慷慨捐赠，我们在 2015 年以迈克尔的名字重新命名了我们的医院。现在，我们可以自豪地说，迈克尔永远不会被遗忘。欢迎来到迈克尔·加伦医院。
受自然启发且与医学相关的短肽
肽是自然界药房的重要组成部分，它们在多种信号通路中发挥着重要作用，充当着天然的生物信使。虽然大自然已经掌握了大肽和短肽的产生、应用和破坏的循环，以造福宿主生物体，但有机化学家和药物化学家凭借自己的能力和小步骤，在肽合成领域以及将其开发为治疗剂方面取得了重大进展。与它们的大分子（即蛋白质）相比，短肽具有多种优势，从易于合成到其物理化学性质。然而，治疗性肽在体内应用的真正挑战是克服其血浆利用率低和酶降解速度快的问题。本综述简要介绍了具有重要医学意义的短肽的相关领域以及将这些肽转化为治疗剂的最新进展。本文还介绍了用于克服肽分子某些固有局限性的重要努力和策略，从而促进其在临床阶段向获批药物的进展。
下一代赛道记忆中的大脑启发认知
超维计算 (HDC) 是一种新兴的计算框架，其灵感来自大脑，它对具有数千个维度的向量进行操作以模拟认知。与对数字进行操作的传统计算框架不同，HDC 与大脑一样，使用高维随机向量，并且能够进行一次性学习。HDC 基于一组定义明确的算术运算，具有很强的错误恢复能力。HDC 的核心操作以批量逐位方式操纵 HD 向量，提供了许多利用并行性的机会。不幸的是，在传统的冯·诺依曼架构中，HD 向量在处理器和内存之间的连续移动会使认知任务变得非常缓慢且耗能。硬件加速器只能略微改善相关指标。相比之下，即使是内存中 HDC 框架的部分实现也可以提供相当大的性能/能量增益，正如先前使用忆阻器的工作所证明的那样。本文介绍了一种基于赛道内存 (RTM) 的架构，用于在内存中执行和加速整个 HDC 框架。所提出的解决方案利用 RTM 中跨多个域的读取操作（称为横向读取 (TR)）来实现异或 (XOR) 和加法运算，从而只需要极少的额外 CMOS 电路。为了最大限度地减少 CMOS 电路开销，提出了一种基于 RTM 纳米线的计数机制。以语言识别为示例工作负载，与最先进的内存实现相比，所提出的 RTM HDC 系统将能耗降低了 8.6 倍。与使用 FPGA 实现的专用硬件设计相比，基于 RTM 的 HDC 处理在整体运行时间和能耗方面分别展示了 7.8 倍和 5.3 倍的改进。
图形的区分性：量子启发的措施的案例
摘要 - 图形相似性或图形可区分性的问题通常在自然系统及其对图形网络的分析中产生。在许多域中，图形相似性用于图形分类，异常检测或识别区别相互作用模式。已经提出了几种有关如何解决此主题的方法，但是图比较仍然提出了许多挑战。最近，信息物理学已成为复杂网络作品的有前途的理论基础。在许多应用中，已经证明了Nat-Ural复合系统表现出可以通过通常在量子机械系统中应用的度量来描述和解释的特征。因此，识别网络相似性度量的自然起点是信息物理和一系列量子状态的距离。在这项工作中，我们报告了有关综合和现实世界数据集的实验，并将量子启发的度量与一系列最先进的图形和良好的图形区分方法进行比较。我们表明，量子启发的方法满足图形相似性的数学和直观要求，同时提供高解释性。