XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能增强
继续之前 - CORE
摘要 航空航天业正处于复兴时期，在空中和太空两方面都扩展到新的商业领域，包括无人机系统 (UAS)、按需机动 (ODM)、个人飞行器 (PAV) 和商业深空。这些新领域在最初的规划中需要考虑新的安全性、可靠性，在某些情况下，还需要考虑可行性的性能方法。例如，由于数量庞大，如果目前的事故率普遍存在，UAS/ODM/PAV 飞机可能会以不可接受的频率坠毁，造成生命和财产损失。此外，如果从事商业太空活动的人类有严重的健康问题和/或火箭可行性问题/坠毁率不可接受，这些新的、主要市场（每年 1 万亿美元左右）可能会迅速缩减，直到实施令人满意且有效的变革，从而产生额外的费用、延误和收入减少。本报告讨论了此类安全性和可靠性问题，包括：性能增强可能性，例如启用空中交通管制系统 (ATC)、防撞车辆、增加航空航程、清除空间碎片和太空人类健康。
高效、敏捷地开发设备上的 AI 系统
摘要 —我们提出了 NNStreamer，这是一个将神经网络作为流管道过滤器来处理的软件系统，将流处理范式应用于深度神经网络应用。随着深度神经网络应用的广泛传播，设备上的 AI 也成为一种新趋势。它是在移动设备或边缘/物联网设备而不是云服务器上处理神经网络。新出现的隐私问题、数据传输成本和运营成本意味着对设备上 AI 的需求，特别是在我们部署大量设备的情况下。NNStreamer 可以有效地处理设备上具有复杂数据流管道的神经网络，以最小的努力显著提高整体性能。此外，NNStreamer 简化了实现并允许直接重用现成的媒体过滤器，从而大大降低了开发成本。我们已经在包括 Galaxy 系列和各种消费电子设备在内的各种产品和平台上部署了 NNStreamer。实验结果表明，管道架构和 NNStreamer 的开发成本降低，性能增强。它是由 Linux Foundation AI 孵化的开源项目，可供公众使用，适用于各种硬件和软件平台。索引术语 — 神经网络、设备上 AI、流处理、管道和过滤器架构、开源软件
无人机充电站部署在农村地区，以获得更好的无线覆盖范围：挑战和解决方案
摘要 - 虽然第五代细胞（5G）旨在提供千兆的峰值数据速度，低潜伏期，并且连接到数十亿个设备，而6G已经在路上，但生活在农村地区的世界一半人口仍面临与互联网相连的挑战。与城市地区相比，农村地区的用户受到低收入，高速远程连通性，有限的资源，极端天气和自然地理限制的极大影响。在此如何连接农村地区，以及提供连通性的困难引起了极大的关注。本文首先提供了有关改善农村地区网络覆盖的现有技术和策略的简要讨论，其优势，局限性和成本。接下来，我们主要关注资源有限区域中的无人机辅助网络。考虑到某些农村地区的无人机电池电池的限制以及电力供应稀缺，我们研究了可再生能源（RE）充电站部署的可能性和性能增强。我们概述了三种实际情况，并使用模拟结果证明，重新充电站可能是解决农村地区无人机电池有限的解决方案，特别是当它们可以收获并存储足够的能量时。最后，讨论了未来的作品和挑战。
使用
摘要行业4.0的下一代电路的集成代表了智能工业应用领域的变革性飞跃，重点是提高运营效率和精确度。探索的一个关键创新是使用无人驾驶整流器技术与无线编码器相结合，以改善现代工业设置中的自动化和遥控功能。背景强调了对无缝集成到智能系统的高级电子电路的需求，从而提高了实时数据处理和可靠性。该领域的主要挑战是设计电路，使高性能与低能消耗平衡，适合动态工业环境。所提出的方法涉及使用无人驾驶整流器模块的测试电路的开发，该模块配置为与无线编码器一起使用，以实现无缝数据传输和减少延迟。使用MATLAB Simulink进行了模拟，比传统整流器的峰值效率提高了15.7％。与基于标准整流器的电路相比，该系统的信号潜伏期降低了12％，功率节省降低了18.3％。这些结果表明，根据行业4.0标准，自动化设置的性能增强。关键字：行业4.0，无人驾驶整流器技术，智能工业应用，无线编码器，下一代电路
引用：Zheng CL，Ni PN，Xie YY等。使用集成的元信息对半导体光电设备的片上光控制。光电子
半导体光电设备，能够以紧凑且高效的方式将电力转换为光线或相反的光线为电力，代表了有史以来最先进的技术之一，该技术具有广泛的应用范围内的现代生活。近几十年来，半导体技术已从第一代狭窄带隙材料（SI，GE）迅速发展为最新的第四代超宽带隙半导体（GAO，Diamond，Aln），其性能增强以满足需求的增长。此外，将半导体设备与其他技术合并，例如计算机辅助设计，最先进的微/纳米织物，新型的外延生长，已经显着加以促进了半导体Optoelectronics设备的发展。在其中，将元浮面和半导体的光电设备集成，为电磁反应的芯片控制打开了新的边界，从而可以访问以前无法访问的自由度。我们回顾了使用集成的跨侧面的各种半导体光电设备在芯片上控制的最新进展，包括半导体激光器，半导体光发射器，半导体光电镜像和低维度的半导体。MetaSurfaces与半导体的集成提供了晶圆级的超级反理解决方案，用于降低半导体设备的功能，同时还提供了实施实际应用中实现实际应用中的实用平台。
Z-Flipon变体揭示了Z-DNA和...
鉴于Z-DNA的作用，鉴于其染色性质仍然具有挑战性。在这里，我们对在实验鉴定的Z-DNA形成序列（Z-lipons）上训练的DNABERT变形金刚算法进行全基因组审查。该算法对现有方法产生了较大的性能增强（F1 = 0.83），并实现了计算诱变，以实现基础替代对Z-DNA形成的影响。我们表明Z- iPons富含启动子和端粒，过度扎根定量性状基因座，用于RNA表达，RNA编辑，剪接和与疾病相关的变体。我们在许多正交数据库和定义的junction基序中进行了跨估算。令人惊讶的是，我们描述的许多效果可能是通过Z-RNA形成介导的。在Scarf2，Smad1和Cacna1转录本中鉴定了共享的Z-RNA图案，而非编码RNA中存在其他基序。我们为Z-RNA折叠提供了证据，该折叠通过替代krab域锌纤维蛋白的剪接来促进适应性免疫。对OMIM和推定的GNOMAD功能丧失数据集的分析表明，Z流iPon的重叠在8.6％和2.9％的Mendelian病基因中，Mendelian疾病基因的重叠，大大扩展了映射到Z- iPons的表型的范围。
de从反馈生成对抗网络
摘要：抗菌肽（AMP）是新抗生素的有前途的候选者，因为它们针对病原体的广谱活性和对耐药性发展的敏感性降低。深度学习技术，例如深层生成模型，为加快AMP的发现和优化提供了有希望的途径。一个了不起的例子是反馈生成式讽刺网络（FBGAN），这是一个深层生成模型，在训练阶段结合了分类器。我们的研究旨在探索增强分类器对FBGAN生成能力的影响。为此，我们介绍了两个替代分类器的FBGAN框架，都超过了原始分类器的准确性。第一个分类器利用K -MERS技术，而第二个分类器则从大蛋白质语言模型进化量表模型2（ESM2）中应用转移学习。与原始FBGAN相比，将这些分类器整合到FBGAN中，不仅会产生显着的性能增强能力，而且还可以使所提出的生成模型能够实现与Ampgan和Hydramp等既定方法相当甚至优越的性能。这一成就强调了在FBGAN框架内利用高级分类器的有效性，增强了其对从头设计的计算鲁棒性，并与现有文献相当。
在原位/操作电学技术研究的纳米多孔还原石墨烯电极的电化学激活上
由于电解质很难进入纳米多孔还原石墨烯（RGO）电极的纳米构固定空间，因此实现了这些设备的最佳电化学性能是一个挑战。在这项工作中，在电压控制的纳米孔RGO电极的电化学激活过程中研究了界面州现象的动力学，该电化学激活在人体能力和电化学障碍方面导致电化学性能增强。原位/操作表征技术用于揭示激活过程中引入的不可逆材料变化的动力学，包括纳米孔内的离子差异和水的构成，以及含氧组的还原和RGO Interlayer距离的减少。此外，操作技术用于揭示RGO电极的复杂极化依赖性动态响应的起源。研究表明，石墨烯基平面中剩余官能团的可逆质子化/去质子化和阳离子电吸附/解吸过程控制纳米孔RGO电极的假能性能。这项工作为纳米多孔RGO电极的电化学循环过程中发生的表面化学，离子实现和脱染过程之间的复杂相互作用带来了新的了解，从而为设计基于Nanoporor rgo的高强度电极设计了新的见解。
增强车辆安全性和性能
摘要：近年来，汽车行业目睹了机器学习（ML）技术的整合到车辆设计和操作的各个方面的重大范式转变。本文探讨了汽车工程中ML应用程序的新兴领域，尤其是重点关注其在增强车辆安全性和性能中的作用。由数据分析和计算功能的进步提供支持的ML算法提供了前所未有的机会来增强传统的汽车系统。从预测性维护到自动驾驶，ML技术使车辆能够以显着的精确和效率来感知，解释和应对复杂的现实世界情景。本文概述了汽车安全中的关键ML应用程序，包括避免碰撞系统，自适应巡航控制和驾驶员监控。此外，它研究了ML算法如何通过预测建模，燃油效率优化和动态车辆控制来优化车辆性能。此外，讨论了将ML集成到汽车工程中的挑战和未来前景。这些包括与数据质量，模型可解释性和监管标准有关的问题。尽管面临这些挑战，但ML技术的迅速发展却持巨大的希望，可以改变汽车行业，为未来的更安全，更高效，更聪明的车辆铺平道路。关键字：机器学习，汽车工程，车辆安全，性能增强，人工智能。
太阳热辐射-光伏能量转换
1 eric.tervo@nrel.gov 我们提出了一种太阳能热能转换系统，该系统由太阳能吸收器、热辐射电池或负照明光电二极管和光伏电池组成。由于它是一个热机，因此该系统还可以与热存储配对，以提供可靠的发电。来自太阳能吸收器的热量驱动热辐射电池中的辐射复合电流，其发射光被光伏电池吸收以提供额外的光电流。基于详细平衡原理，我们计算出完全集中的阳光的极限太阳能转换效率为 85%，而一个太阳的极限转换效率为 45%，其中吸收器和单结电池的面积相等。理想和非理想太阳能热辐射光伏系统在低带隙和实际吸收器温度下的表现优于太阳能热光伏转换器。它们的性能增强源于对非辐射生成/复合的高耐受性以及将辐射热损失降至最低的能力。我们表明，与低光密度下的太阳能热光伏设备相比，具有所有主要损耗的实际设备可以实现高达 7.9%（绝对值）的太阳能转换效率提升。我们的结果表明，这些转换器可以作为低成本单轴跟踪系统的高效热机。关键词：太阳能、热存储、热辐射、热光伏