实时安全监控 (RTSM) 方法可以评估和预测国家空域系统 (NAS) 的安全裕度,以帮助预防事件和事故,而不是被动地缓解它们。在 RTSM 中,NAS 使用状态变量建模,并根据这些状态变量定义安全指标。安全指标被分为天气相关、空域相关和人为相关。许多制定的人为相关安全指标需要估计控制器的工作量才能计算。然而,这种计算并不简单。因此,在本报告中,我们进行了文献调查,以确定使得能够计算控制器工作量的不同因素并对这些因素进行分类。接下来,我们将描述为确定能够正确评估控制器工作量的最小因素集而进行的研究。最后,我们调查了用于评估所选因素与控制器对其工作量的主观评估之间的相关性的方法。基于此项调查,我们提出了有利于实时计算和预测控制器工作量的因素,并讨论了这些计算所需的数据源的状态。
摘要 - 预测计划是机器人有效,安全地浏览填充环境的关键能力。在密集拥挤的场景中具有不确定的人类运动预测,预测路径计划和控制可能会变得昂贵,因为维度的诅咒,实时计算。目的是在共享环境中实现积极主动和清晰的机器人运动,在本文中,我们提出了人类MPC,这是一种用于Hu Man Motion的计算有效算法,使用快速嵌入式M odel P Redictive c Ontrol进行了Ware n Vaine N。该方法由一种新型的模型预测控制(MPC)公式组成,该公式利用基于顺序二次编程实时迭代方案的快速状态优化后端,同时还提供可行性监视。我们的实验,在模拟和完全集成的基于ROS的平台上,表明该方法通过快速计算时间实现了出色的可扩展性,而不会惩罚所得的回避行为的路径质量和效率。
摘要 前不久,一名名为Bjorka的黑客成为社交媒体上的热门话题。由于其窃取公众各种个人数据的行动,甚至政府文件也经常成为其行动的目标。此外,大部分疑似属于印尼总统佐科·维多多的文件已被曝光。以Bjorka为名曝光政府个人数据的黑客运动也获得了社交媒体上大多数网民的支持。在这种情况下,作者使用支持向量机方法来产生最优阶段。 Twitter 是一种社交媒体,可以实时计算公众对 Bjorka 的行为发表各种表情和回应,随着这种社交媒体的使用日益增多,有必要设计一个系统,将大量基于观点的推文分为正面、负面和中性等类别。随后作者团队对来自Twitter的1000条推文数据抓取进行了测试,支持向量机方法的准确率达到了62.33%。关键词:bjorka,情感分析,分类,twitter,支持向量机(SVM) 使用支持向量机进行情感分析 twitter 上与 bjorka 相关的印度尼西亚社会 摘要 化名为 Bjorka 的黑客最近成为社交媒体的热门话题。一名使用Bjorka这个名字的黑客成为社交媒体上热议的话题。因为该运动窃取公众的各种个人数据,甚至政府文件,而这些往往是他行动的目标。此外,印尼总统佐科·维多多所持有的大部分文件均已被销毁。以Bjorka为名揭露政府所拥有个人数据的黑客运动也在社交媒体上获得了大多数网民的支持。在这种情况下,作者使用支持向量机方法来获得最佳结果。随着 Twitter 的使用增加,社交媒体可以实时计算公民能够对 Bjorka 行动发送各种表情和回应,需要设计一个系统来根据推文数量进行分类,并根据每个意见的权重将其分为一类,特别是正面的、负面的。随后作者团队对从推特上抓取的1000条推文数据进行了测试,结果表明支持向量机方法的准确率可以达到62.33%。关键词:bjorka、情绪分析、分类、twitter、支持向量机 (SVM)
摘要 — 实时、保证安全的轨迹规划对于未知环境中的导航至关重要。然而,实时导航算法通常会牺牲鲁棒性来换取计算速度。或者,可证明安全的轨迹规划往往计算量太大,无法进行实时重新规划。我们提出了 FaSTrack,即快速安全跟踪,这是一个既能实现实时重新规划又能保证安全的框架。在这个框架中,实时计算是通 过允许任何轨迹规划器使用系统的简化规划模型来实现的。该系统跟踪该规划,用一个更现实、更高维的跟踪模型来表示。我们预先计算了由于两个模型不匹配以及外部干扰而导致的跟踪误差界限 (TEB)。我们还获得了用于保持在 TEB 内的相应跟踪控制器。预计算不需要事先了解环境。我们展示了 FaSTrack 使用 Hamilton-Jacobi 可达性进行预计算,并使用三种不同的实时轨迹规划器和三种不同的跟踪规划模型对。
摘要 — 实时、保证安全的轨迹规划对于未知环境中的导航至关重要。然而,实时导航算法通常会牺牲鲁棒性来换取计算速度。或者,可证明安全的轨迹规划往往计算量太大,无法进行实时重新规划。我们提出了 FaSTrack,即快速安全跟踪,这是一个既能实现实时重新规划又能保证安全的框架。在此框架中,通过允许任何轨迹规划器使用系统的简化规划模型来实现实时计算。该计划由系统跟踪,由更现实、更高维的跟踪模型表示。我们预先计算了由于两个模型不匹配以及外部干扰而导致的跟踪误差界限 (TEB)。我们还获得了用于保持在 TEB 内的相应跟踪控制器。预计算不需要事先了解环境。我们演示了使用 Hamilton-Jacobi 可达性进行预计算的 FaSTrack 和三个不同的实时轨迹规划器以及三个不同的跟踪规划模型对。
在百亿亿次计算中,大量数据需要实时处理。传统的基于 CMOS 的计算范式遵循读取、计算和写回机制。这种方法在计算和存储数据时会消耗大量电力和时间。原位计算(在内存系统内处理数据)被视为百亿亿次计算的平台。自旋转移力矩垂直磁隧道结 (PMTJ) 是一种非易失性存储设备,具有多种潜在优势(快速读写、高耐久性和 CMOS 兼容性),有望成为下一代内存解决方案。双磁隧道结 (DMTJ) 由两个垂直排列的 PMTJ 组成。在本文中,DMTJ 不仅提供了构建独立和嵌入式 RAM 的可能性,还提供了基于 MTJ 的 VLSI 计算的可能性。介绍了一种支持非易失性逻辑计算范式的基于 DMTJ 的两位存储单元。多级单元支持高速读写两位存储单元和实时计算和存储输入数据的非易失性逻辑门。
基于条件的燃气涡轮驱动飞机运行概念已在世界各地实现,其实施需要了解与在用飞机发动机部件相关的报废信息。本研究提出了一种估算等效循环运行小时数的算法。本文分析了现有的循环计数方法,并提出了一种新的原创方法。它意味着考虑与极值链“最大 - 最小 - 最大”相关的两个循环。第一个是主要的简单加载循环;另一个循环是从最小值到最低极值的附加循环。假设“全局”最小值是已知的。作者开发了旨在在复杂生命周期中分配单独简单加载循环的算法,使用 Visual Basic for Applications 和 Excel'97 实现。本文还提供了不良记录拒绝和主要发动机部件(驱动轴、盘片和叶片)应力-应变行为评估的方法,该方法基于对气流中温度和压力的定期测量。这些方法允许实时计算损坏的累积。所开发的算法为航空发动机的自动诊断系统奠定了基础。
摘要:许多应用,如脑机接口、睡眠监测器和智能报警器、情绪监测器等,都使用脑电图 (EEG) 数据的实时分析和处理。本研究使用 MATLAB Simulink 对单通道和多通道 EEG 数据进行实时分析和处理,实时将它们分类为脑波成分:alpha、beta、delta 和 theta,并实时计算每个脑波成分的能量比。我们使用 Simulink 基本库中的基本模块和 DSP System Toolbox 中的信号处理模块来构建模型。我们的模型有四个主要功能:绘制和预处理数据、脑波成分分类、能量比计算和结果可视化。连接和配置模块设置后,我们便完成了模型。然后,我们使用单通道 EEG 数据来模拟模型,并将数据实时分类为四个不同的脑波成分:alpha、beta、delta 和 theta。通过本研究,我们开发了一整套脑电信号实时分析处理系统,该系统可应用于脑机接口、睡眠监测、智能报警、情绪监测等多种应用。关键词:EEG、脑电图、脑波分量、Simulink、实时、处理
摘要 - 我们开发一个混合现实平台,以可视化人脑的某些解剖结构和功能区域,并交互作用地计算大脑动脉中的血液流动,特别关注动脉瘤的影响。几何细节和大脑动脉从MRI图像中进行了分割,并且大脑的功能区域被功能性大脑图块鉴定和映射。该平台由带有相机的全息设备组成,以捕获物理对象,并从用户手势以在数字对象上操作,以及基于GPU的平台管理器,以融合全息图设备和计算系统的数据。该平台的另一个主要组成部分是连接到平台管理器的平行计算机,用于使用高度可扩展的域分解算法对大脑流的血液动力学的接近实时计算。这样的平台可能在大脑科学中有许多应用,在本文中,我们专注于它在数字大脑的可视化中的应用,包括某些功能区域的面积,体积和厚度,破裂的风险评估以及对脑动脉瘤的外科手术计划。索引项 - 混合现实可视化,人脑,功能图集,血流动力学,不稳定的不可压缩的Navier-Stokes方程,交互式平行计算
摘要 - 由于电子半导体部门经历了缩小规模,因此存在许多挑战,包括缩放,短通道影响,泄漏电流和稳定性。碳纳米管(CNT)已成为一种令人兴奋的新发明,可以克服CMO的局限性,同时保持高效率和可靠性。算术和逻辑单元(ALU)是微处理器和实时计算机芯片中存在的中央操作可编程逻辑组件。传统的算术逻辑单元(ALUS)是利用CMOS技术创建的,导致高功率使用,延迟以及晶体管计数。本文专门讨论了采用碳纳米管现场效应晶体管(CNTFET)的混合算术逻辑单元(ALU)的概念化和开发。首先,开发了XOR和MUX的组合,然后将其用于创建混合加法器和减法器。该研究展示了利用碳纳米管(CNT)技术的增强算术逻辑单元(ALU)的开发,模拟和评估,并将其与使用32 NM技术节点进行了将其与传统的CMOS实施进行了比较。使用碳纳米管(CNT)技术的ALU在功率使用情况,传播延迟和功率 - 延迟产品(PDP)方面的性能较高,而与CMOS技术相比。