智能,电子温度控制的食物温暖的食物Matthew B. Olajide Olabisi Onabanjo University,尼日利亚,Steven G. Ogunobi Abraham Adesanya Polytechnic,Ijebu-igbo,Ijebu-igbo,尼日利亚,尼日利亚S. Kuponiyi Gateway(ICT)尼日利亚尼日利亚伊洛林大学尼日利亚伊洛林大学的阿库尔,尼日利亚摘要。 本文介绍了智能,电子温度控制的食物温暖器的设计和开发,旨在以精确和效率保持最佳的食物温度。 提出的系统结合了基于温度传感器的结构,以使用高级传感器和加热元件来监视和调节内部温度。 该系统的设计考虑了能源效率,采用智能算法来最大程度地减少功耗,同时确保均匀加热。 原型制作和实验评估证明了食物温暖的能力,可以在所需设定点的±2°C内保持温度,从而确保食品质量和安全性。 此智能设备旨在用于国内和商业用途,为温度敏感的食物存储和服务应用提供便利的解决方案。智能,电子温度控制的食物温暖的食物Matthew B. Olajide Olabisi Onabanjo University,尼日利亚,Steven G. Ogunobi Abraham Adesanya Polytechnic,Ijebu-igbo,Ijebu-igbo,尼日利亚,尼日利亚S. Kuponiyi Gateway(ICT)尼日利亚尼日利亚伊洛林大学尼日利亚伊洛林大学的阿库尔,尼日利亚摘要。本文介绍了智能,电子温度控制的食物温暖器的设计和开发,旨在以精确和效率保持最佳的食物温度。提出的系统结合了基于温度传感器的结构,以使用高级传感器和加热元件来监视和调节内部温度。该系统的设计考虑了能源效率,采用智能算法来最大程度地减少功耗,同时确保均匀加热。原型制作和实验评估证明了食物温暖的能力,可以在所需设定点的±2°C内保持温度,从而确保食品质量和安全性。此智能设备旨在用于国内和商业用途,为温度敏感的食物存储和服务应用提供便利的解决方案。
目前,维护正在向数字化转型,其中也正在开展检查领域的研究。目前的文献表明,人们正努力以各种方式跟踪超声波检测探头的路径,以便将记录的超声波数据与位置信息(即坐标)联系起来。在大多数情况下,数据与独立于零件的参考系统相关联。然而,这样一来,就没有建立对零件坐标系的直接引用,这意味着未来的利用潜力(例如在数字孪生中)没有得到充分利用。为了使用零件本身作为参考,本文开发了一种混合跟踪系统,其中零件无需标记即可跟踪,而超声波检测探头则配备有被动反射标记。这使得可以将超声波检查的传感器数据直接分配给原点位置,而无需为零件配备光学标记。正在对系统的设置和软件开发进行初步工作。实验评估显示了普遍适用性。此外,还介绍了一种使用增强现实技术可视化记录的超声波数据的方法。
气候变化增加了天气变异性,加剧了贫困国家的农业风险。规避风险的农民无法定制他们的播种决定,并在下一季节进行投资投资。准确的,远程的预测使农民能够对未来的季节进行优化。我们通过实验评估印度的季风开始预测,将250个村庄随机控制;预测组在发作之前就可以很好地接收信息;和一个基准指数保险集团。预测农民更新他们的信念和行为:相对于先验而收到“坏消息”的农民大大减少了在文化和某些投入支出下的土地,而那些收到“好消息”的人大大增加了投入支出。,随着农民量身定制投资,预测也会影响作物的选择。这些投资变化有意义地改变了后结果。相比之下,不提供任何信息的保险增加了投资,但不会改变农作物。我们的结果表明,预测是气候适应的有前途的工具。
本文介绍了多代理无人机系统(UAS)的自主搜索和重新审视策略,该策略是专门针对可能有限或拒绝通信的远程操作量身定制的。多个UA被指示对一个区域进行大区域搜索,然后重新审视任何感兴趣的对象,以确认其身份。该策略利用板载对象检测和本地化来确定与地面站运算符的数据通信的优先级,以实现未来的完全自主解决方案。使用现有的自主软件包进行快速原型制作和集成,并在飞行位置的数字双胞胎中使用软件中的软件(SITL)测试进行。使用配备有机载感应和计算的定制四极管平台对拟议的搜索策略的性能进行了实验评估。重新访问策略被发现是有效的,特别是由于它能够收集有关已识别对象的更多数据,从而帮助减轻可能未针对特定情况进行优化的检测模型。
数据增强在提高增强学习的数据效率(RL)方面起着至关重要的作用。然而,高质量增强数据的一般性仍然是一个重大挑战。为了克服这一点,我们介绍了ACAMDA(数据增强的多种因果建模),这是一个新颖的框架,该框架集成了两个基于因果关系的任务:因果结构恢复和反事实估计。ACAMDA的独特方面在于其从有限的非专家数据集中恢复时间因果关系的能力。顺序因果关系的识别允许创建现实但未观察到的场景。我们利用此特征来生成指导的反事实数据集,进而大大减少了对广泛数据收集的需求。通过在假设的行动下模拟各种国家行动对,ACAMDA丰富了培训数据集的多样和异质条件。我们的实验评估表明,ACAMDA的表现要优于现有的甲基动物,尤其是应用于新颖和看不见的领域时。
数据增强在提高增强学习的数据效率(RL)方面起着至关重要的作用。然而,高质量增强数据的一般性仍然是一个重大挑战。为了克服这一点,我们介绍了ACAMDA(数据增强的多种因果建模),这是一个新颖的框架,该框架集成了两个基于因果关系的任务:因果结构恢复和反事实估计。ACAMDA的独特方面在于其从有限的非专家数据集中恢复时间因果关系的能力。顺序因果关系的识别允许创建现实但未观察到的场景。我们利用此特征来生成指导的反事实数据集,进而大大减少了对广泛数据收集的需求。通过在假设的行动下模拟各种国家行动对,ACAMDA丰富了培训数据集的多样和异质条件。我们的实验评估表明,ACAMDA的表现要优于现有的甲基动物,尤其是应用于新颖和看不见的领域时。
摘要 — 量子计算的经典模拟对于这项新兴技术的未来发展至关重要。为此,决策图已被提出作为一种补充技术,它通常可以解决这些模拟固有的指数复杂性。然而,在最坏的情况下,它们仍然无法摆脱这种复杂性。此外,虽然其他技术利用了所有可用的处理能力,但基于决策图的模拟迄今为止无法利用当今系统的许多处理单元。在这项工作中,我们表明,可以通过采用混合薛定谔-费曼方案进行模拟来同时解决这两个问题。更准确地说,我们表明使用决策图实现这种方案确实是可能的,我们讨论了实现过程中产生的问题,并提出了如何处理这些问题的解决方案。实验评估证实,这显著提高了基于决策图的模拟的最新水平——允许在几分钟内模拟某些硬电路,而这些电路迄今为止无法在一整天内模拟。索引词 — 量子计算、经典模拟、决策图、混合薛定谔-费曼
本文通过案例分析了域名系统安全扩展背景下不同后量子密码解决方案的含义。鉴于网络和安全社区目前正在研究 DNSSEC 的合适替代方案,并将在 2022 年初选出候选解决方案,因此该主题具有特别的时效性。在本文中,作者首先概述了后量子密码带来的安全问题,并介绍了后量子密码算法的挑战和相关工作。他们特别考虑了 DNSSEC 施加的几个加密要求——即需要短签名和有效验证。之后,作者对标准化下的当前解决方案进行了实验评估,而不是为特定的 DNSSEC 用例找到替代解决方案。总的来说,这篇论文是对后量子密码学的一个很好的介绍。作者很好地展示了转向下一代加密算法的挑战,并对 DNSSEC 用例进行了深入分析。该论文有可能吸引网络社区对这一新技术转变的关注,同时为安全社区提供针对特定用例的网络专业知识,可能为标准化过程提供一些很好的反馈。
摘要:生成对抗网络(GAN)已转换了图像合成的领域,尤其是在引入条件gan(CGAN)(CGAN)的引入中,通过在整个生成过程中整合额外信息,从而允许更自定义的方法。模糊图像的存在可能会对图像质量产生不利影响,并可能阻碍随后的图像处理活动。为了对抗图像模糊,我们引入了一种新型的单像模糊去除技术,该技术依赖于条件生成的对抗网络(CGAN)。在这种方法中,CGAN充当基本框架,将模糊的图像作为补充条件数据并实施Lipschitz的约束。通过有条件的对抗损失,内容损失和感知损失的组合来培训网络体系结构,以纠正模糊区域并重建图像。通过实验评估,很明显,所提出的方法在删除模糊方面优于现有算法,在保持图像清晰度的同时有效地减少了模糊性。
摘要 - 以进一步实现机器人操作中有意影响的目的,呈现了一个控制框架,呈现了directlytacklestheChalgesthAllengesposedbybytracking-tracking-tracking-trol tracking-troct-trol trol tracking-trol torl of机器人操纵剂,这些操作机构被任命执行同时同时产生影响。该框架是参考扩展(RS)控制框架的扩展,其中定义了与影响动态一致的反对和后影响引用。在这项工作中,从基于远距离的方法开始构建了这样的参考。通过在二次编程控制方法范围内使用相应的撞击和后影响控制模式,在保持高跟踪性能的同时,避免了速度误差的峰值和由于影响引起的控制输入。包含新型的临时模式,我们还旨在避免在环境中的不确定性导致一系列计划外的单个影响发生时发生的输入峰和步骤,而不是计划的同时影响。这项工作尤其是在第一次对机器人设置的RS控制的实验评估,与三种基线控制方法相比,它对环境中的不确定性进行了鲁棒性。