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包裹 - 诱导脱离 - 能源估计lithium-ion ...
电池的剩余放电能（RDE）是估计车辆剩余范围的重要值。基于预测的计算RDE的方法已被证明适合提高能量估计精度。本文旨在通过将新颖的负载预测技术与模式识别纳入RDE计算，以进一步提高估计准确性。对于模式识别，将驱动段数据分类为不同的用法模式，然后根据每个模式的功能设计了基于规则的逻辑来识别这些模式。为了进行功率预测，使用聚类和马尔可夫建模方法将数据从数据分组和定义功率水平为状态，并找到每种状态到国家过渡的概率。为每个模式定义了此数据，以便逻辑可以告知应使用哪些数据来预测未来的功率概况。根据预测的功率曲线，RDE是根据预测负载和预测电压的乘积计算得出的，该电压是从一阶电池模型中获得的。使用电池循环器数据在模拟和实时测试了所提出的算法，并与其他基于预测的方法进行了比较。所提出的方法证明对建模误差具有理想的准确性和鲁棒性。这项研究的主要结论是使用模式识别可以提高RDE估计的准确性。
使用 RFID 的基于物联网的考勤跟踪系统
除了上述所有缺点之外，最常见的缺点是所有这些方法都需要额外的设备。已经开发了一个系统来解决这些缺点。所提出的系统的主要优点是使用灵活，无设备成本，不浪费时间，易于访问[6]。课堂考勤系统基于人脸识别技术，结合RFID技术。它有效地实现了课堂上学生的身份确认。通过算法的实时测试，它完全满足了课堂上出勤时间的要求，降低了课堂的出勤成本，并有效地解决了签名问题等问题[7]。对于Web服务器平台，使用XAMPP软件。XAMPP是具有完整PHP，Apache和MySQL Web开发环境的软件。XAMPP软件是一个免费的开源Web服务器，用于本地开发基于Web的应用程序。SQL是一种专用编程语言，旨在管理关系数据库管理系统中保存的数据。XAMPP中的mySQL工具是PHPMyAdmin。要将唯一ID存储在学生证中，需要mySQL。在 mySQL 中，创建了四张表，包括教职员工表、学生表、学生出勤表和学生成绩表 [8]
PowerG无线双技术（PIR＆MW）运动探测器
•军事级128位AES加密可预防强大的分析工具和数字攻击•完整的双向同步TDMA同步TDMA同步通信技术 - 防止消息碰撞•多通道，多频道跳跃频谱技术反复切换频率，以切换频率，以最大程度地减少电台的互动，以避免触发器的干扰•设备插入式射击•设备插入式途径•设备插入路线•设备插入路线，设置RETER，设置REF频率，设置REF频率•设置RES• to 8 years**, and reducing the cost of system maintenance • High transmission ranges allow for devices to reliably communicate within up to 2km/1.24 miles line-of sight, therefore reducing the cost of installing additional repeaters to service larger premises • Simplified installation using a visible link quality LED indicator on the devices, allowing device testing at selected location, without having to return to the panel • Quick, error-free enrollment with built-in auto enrollment通过简单地使用拉动选项卡•高级，节省时间的工具集：现场和远程诊断，远程实时测试，对高级应用程序的支持和移动控制，以大大降低维护成本
设计和仿真多度自由机器人臂
摘要：这项研究介绍了利用凉亭和机器人操作系统（ROS）的多度机器人臂的设计和模拟。该方法包括通过结构化方法集成硬件和软件组件的集成。关键硬件元素包括电动机，电机控制器，微控制器，伺服器和相机，全部由受监管的12V直流电源提供动力。微控制器处理传感器输入并控制电动机操作，而相机提供了可视反馈，以进行对象检测和跟踪。软件实现涉及开发用于模块化控制的ROS节点，将诸如逆运动学和路径计划（例如逆控制算法）结合到微控制器固件中。机器人臂的乌尔德FF模型被进口到凉亭中进行仿真，从而在受控的虚拟环境中进行性能验证。凉亭中的各种测试方案评估了机器人部门在处理物体和避免障碍等活动中的表现。ROS与凉亭的集成可以实时测试，迭代改进，并确保最终设计符合所需的规格。这种全面的方法导致了坚固且可靠的多度机器人手臂系统，突出了将ROS和凉亭组合起来，以进行高级机器人模拟和应用。
使用深卷积神经网络进行面部识别
这项研究旨在使用深卷积神经网络（CNN）开发实时戴面膜检测系统。这在2019年冠状病毒病（Covid-19）中至关重要，这是对那些不早些时候不戴口罩的人提醒的，从而减少了病毒的传播。由于Covid-19通过呼吸液滴和戴面膜涂抹的杂志扩散，我们提出的研究利用计算机视觉技术，特别是图像过程来检测掩盖和未掩盖的面孔。我们采用定制的CNN体系结构，该体系结构由五个卷积层组成，其次是最大层和完全连接的（FC）层。最终输出层利用SoftMax激活进行分类。该模型使用优化的图层组合和参数值进行更新。我们正在开发使用数码相机作为输入设备的应用程序。该应用程序利用一个包含11,792个图像样本的数据集，该数据集用于80:20的比例训练和测试目的。实时测试是使用相机捕获的人类受试者进行的。实验结果表明，在实时视频测试中，CNN方法在培训数据上达到了99％的分类精度，而98.83％的分类精度为98.83％。这些发现表明，使用CNN的实时面膜检测系统有效地性能。
任命首席创新办公室 - 国防部
国防创新委员会建议 人才与文化 建议 1：任命首席创新官，在员工队伍中建立创新能力。任命国防部首席创新官 (CINO) 作为创新倡导者；协调、监督和同步整个部门的创新活动；并领导能力建设工作，促进员工队伍的创新。与国防部相关高级官员合作，CINO 应 (a) 设计创新模板和一套可广泛应用的原则；(b) 建立一个项目办公室，以建设能力，以促进员工队伍驱动的创新，例如创新比赛和教育活动；(c) 启动国防创新网络 (DIN)，这是一个利益共同体和信息共享的内部技术平台。DIN 将带头开展活动，以增加对最佳可用创新和实践的快速吸收，并促进内部众包活动。建议 2：通过招聘和培训将计算机科学作为部门的核心竞争力。为军队中的计算机科学家建立职业轨道，旨在激励服役人员专攻计算机科学和编程领域，获得他们晋升所需的额外培训和机会，并保护他们免受轮换到不相关角色的压力。为了吸引科学、技术、工程和数学 (STEM) 人才加入这一队伍，建立新的和扩展现有的项目，吸引有前途的计算机科学、工程和相关领域的本科生和研究生承诺服兵役一段时间，以换取奖学金或债务减免。这些新兵应该有适合他们独特角色的招募标准和培训。建议 3：拥抱实验文化。鼓励基于证据、以结果为导向的政策和实验，具体做法如下：(a) 同时测试多种策略，并使用证据进行评估；(b) 实时测试不同的运营方法，以加速学习；(c) 创造机会，将不同的观点纳入决策过程；(d) 为促进创新和实验、给予员工更多发言权、鼓励创造力和不同观点的管理者提供奖金、认可、奖励和其他激励措施。技术和能力建议 4：评估先进武器的网络安全漏洞。国防部应确定新的标准和做法，以消除指示美国网络司令部与国家安全局协调，定期对武器系统的嵌入式软件和网络进行安全审查，以发现漏洞。要求持续提供此类系统的源代码以进行此类测试，并删除任何检测到的漏洞。
按释放
q.ant使云访问其第一个光子芯片用于AI推理实时测试q。在内部具有光子芯片的节能本机处理单元。第一代是针对人工智能推断量身定制的，以改善下一代 - 纳特纳特人的碳足迹。Stuttgart - 2024年9月12日 - Q。通过用光而不是电子处理数据，Q.ant的光子本地计算技术预计将比当今的芯片技术更有效地执行复杂的计算任务。通过允许对公司NPU的云访问，用户可以通过示例性展示柜体验这种创新的光子芯片技术：手写的合理化。Q.ant邀请创新者和研究人员参加可以重塑数字景观的转变。在此演示中，Q.ant可以瞥见高性能计算（HPC），物理模拟和人工智能的下一代计算应用程序。感兴趣的人可以在q.ant网站上查看演示，网址为https://native.qant.com/。Light vs Silicon -NPU在数据处理中的能量优势这个展示是当今每个数据中心中发现的任务的代表性示例。与标准CMOS处理器不同的是，Q.Ant的NPU过程数据。此范式偏移允许q.ant以更有效的方式执行基本的数学操作。例如：虽然传统的CMOS处理器需要1,200个晶体管才能执行简单的8位乘法，但使用单个光学元素实现了这一点。仅对于此操作，Q.ant NPU的功率比其常规CMOS对应物高三十倍。“随着对AI的需求的不断增长，对节能解决方案的需求也会增长。Q.ant正在以功能正常的光子处理器的身份领先 - 大多数其他研究阶段仍在。”“此演示突出了解决AI能源需求和更广泛的碳挑战的重要一步。我们邀请研究人员和开发人员通过动手演示探索光子计算的现实潜力。”秘密酱：芯片材料是Q的关键要素它是所有Q.ant npus的骨架，可确保在芯片水平上精确的光控制。该初创公司自2018年成立以来就一直在开发该平台，并控制整个价值链 - 从原材料到完成的芯片。
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
使用新型高阶光谱特征检测微电极记录信号
帕金森氏病（PD）是由基底神经节（BG）地区的细胞死亡引起的长期进行性的神经衰落疾病[1]。细胞死亡会导致多巴胺的缺乏效率，这负责控制人体运动[2,3]。结果，大脑中的通信模式受到影响[4]。PD会影响60岁以上的人们[5]。PD的特征是主要症状，包括僵硬，心动肌症[6]，静肌震颤[7,8]，僵化[9]和睡眠障碍[10]。因此，越来越多地使用深脑刺激（DBS）手术，以减轻病情恶化或不再对药物治疗反应的晚期PD患者的症状[11-13]。dbs是一种介入的介入，该处理包括电极在丘脑下核（STN）[14]或GLOBUS PALLIDUS（GPI）[15,16]的内部段中的植入，以便为这些特定的靶标提供高频率电脉冲[17]。因此，DBS铰链对在大脑中定位靶构型的有效治疗作用具有高精度，例如，相邻功能区域的刺激已被证明会对运动，情绪和认知功能引起不利的副作用[18]。此外，DBS电极的不准确定位导致多达40％的术后刺激有效性的病例[19,20]。发现STN内部的背外侧体感区域是为PD患者应用刺激的最佳场所[21]。用于计划电极插入轨迹的最常见方式包括磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）扫描[22]。然而，由于神经影像的分辨率限制[23]，术中指导的其他辅助信息至关重要。因此，MER在DBS手术期间的实时测试中用于验证计划的轨迹，以实现目标结构内电极的最佳定位[24]。此外，使用MER信号对STN边界及其周围结构的术中划定可以通过克服大脑变形并解释由于脑玻璃体流体泄漏引起的解剖学转移来减少靶向误差[25]。MER允许在尖端大小约1升M的最接近电极附近捕获神经元的外电活动，然后，在通过扬声器聆听信号的同时，通过训练有素的神经科医生和/或神经外科医生在术中推断时间域行为[26]。尽管如此，对STN分割的MER信号的心理解释面临着几个挑战，例如，它们是非平稳的，具有复杂的信号模式[27]。此外，由于存在来自多个来源的伪影，例如手术室中的设备，患者言语，电极运动和血液[26]。此外，包括STN的解剖学挑战较小（约4*7*9毫米），大脑深处，并被结构包围，例如，底睾丸（SNR）和Zona Incerta（Zi）[28]。热热，从STN到SNR的不间断过渡和白质间隙的存在可能导致错误的标签
Nebius Group NV宣布2024年第三季度财务业绩
算法交易（也称为自动交易）涉及使用计算机算法根据预定义的标准自动生成买卖订单。这种方法与手动交易一样，这不是一项富裕的业务，并且确实对市场影响有所担忧。但是，没有任何法律或规则可以阻止零售商人使用交易算法。算法交易已经存在了一段时间，但是在美国等国家 /地区，它在零售贸易商和投资者中的使用比其他地方更为广泛。由于技术的进步，它被认为是交易的自然发展，就像交易从咖啡店聚会到电子交易的发展方式一样。通过改进计算能力和Internet连接性，使其向算法交易的过渡成为可能。最初，这允许发送电子订单，但是随着技术的进一步发展，计算机还可以根据预设规则执行交易。这导致了交易策略的自动化，从而减少了情绪在贸易执行中的影响。今天，我们看到机器学习和人工智能（AI）在交易中的应用持续发展。这引起了定量交易和高频交易，以及其他形式。但是，并非每个人都迅速适应改变，导致某些人反对算法交易。尽管有这种反对，但人们普遍接受算法交易，尤其是在西方世界，这是通过对计算技术的持续投资所证明的。这可以帮助您优化资本分配。2。3。虽然其合法性可能会根据司法管辖区和交易者/投资者的类型而有所不同，但没有任何理由将其直接考虑在内。即使在机构交易者是唯一合法使用算法交易的国家，监管机构也认识到其影响，例如2010年3月6日在美国的Flash崩溃。这导致了诸如断路器之类的措施，以防止将来类似事件。在某些情况下，交易者必须为故障实施杀死开关功能。对于个人交易者和投资者而言，如果从好的课程中正确学到的话，算法交易将是一个有价值的工具。自动化的趋势仍在继续，机构交易者将机器学习和AI纳入了他们的策略。因此，越早开始计划自动进行交易，其职业生涯就越好。开发交易算法时，您对历史价格和数量数据进行了重新测试，以评估其绩效和交易的几率。计算机算法扫描市场，以闪电的速度执行交易，使其非常适合快速发展的市场或延迟导致入境价格差的延迟交易方式。此外，算法交易可最大程度地减少人类干预，减少错误和错误的机会，例如放置异常位置大小或无意中的交易。算法交易还减少了情绪对贸易结果的影响，因为您不直接参与执行。您只提供说明，除非干预，否则该算法采取了行动。建立算法交易可能是昂贵的。算法可以不断扫描市场，不休息而进行交易，确保不会错过任何合格的设置。这与酌情交易不同，当时交易者在远离屏幕时会错过机会。通过算法系统变得更容易多样化，从而使您可以同时跨时间交易多个市场。这对于手动分析和执行来说是具有挑战性的，但对于算法而言毫不费力。最后，算法交易确保执行的一致性，并坚持没有情感影响的计划交易。有许多有效的交易策略可以将其转换为算法，但并非所有人都可以轻松编码。如果您的策略对于代码很复杂，则可能需要坚持手动交易，并寻找一种更简单的自动交易方法。您需要快速计算机和可靠的互联网等高端设备。也可能需要使用专用服务器来防止技术问题。此外，从供应商那里雇用程序员或购买算法可以增加费用。开发自己的算法交易系统需要编程技能，但您不一定需要学习所有编程语言。学习交易平台的编码语言就足够了。或者，如果您不想自己开发，请雇用程序员或从可靠的供应商那里购买算法。开发算法交易系统的过程涉及多个步骤：1。**搜索贸易想法**：在市场上找到具有可靠边缘的贸易想法。4。5。**将想法转换为可交易的策略**：将这些想法变成具有特定条件，管理和退出的特定标准的策略。**算法中的代码策略**：定义策略规则并编写命令以执行和管理交易。**回测您的算法**：使用历史数据来测试您的算法以确定其性能并确定是实时测试还是对其进行修改。**测试系统鲁棒性**：进行鲁棒性的系统进行前测试，以确保其在现场市场条件下表现良好。算法交易可能很昂贵，需要编程技能，但它提供了一些好处，包括自动化，系统过程，经过回头测试策略，快速执行，减少情绪影响，持续交易，多元化，多元化和一致性。良好的算法交易课程可以为那些希望通过算法交易增强交易职业的人提供宝贵的见解和技能。算法交易在很大程度上依赖于技术，包括高级计算机和可靠的数据提要，以及在系统故障的情况下，诸如断路器或杀戮开关等法规合规性措施。计算机中的任何打ic，可靠的在线链接或基于云的存储都会削弱整个设置。例如，如果Internet连接变暗，则可能导致缺失的市场机会，甚至在执行退出策略时遭受财务挫折。（注意：我已经根据系统的概率指南重写了“写为非母语说话者（nnes）”方法的文本。）