XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System持续学习
移动机器人的快速适应和持续学习尖峰神经网络路径计划算法
摘要 - 基于此地图的环境和计划途径中的遍历成本对于自主航很重要。我们提出了一种神经动物导航系统，该系统利用尖峰神经网络（SNN）波前策划者和电子企业学习同时绘制和计划路径在大而复杂的环境中。，我们结合了一种新颖的映射方法，当与尖峰波前计划器（SWP）结合使用时，通过选择性地考虑任何成本组合，可以进行自适应计划。该系统在室外环境中具有障碍物和不同地形的室外环境中进行测试。结果表明，该系统能够使用三种成本量度，（1）轮子的能量消耗，（2）在存在障碍物的情况下花费的时间以及（3）地形斜率。在仅十二个小时的在线培训中，电子prop通过更新SWP中的延迟来学习并将遍历成本纳入路径计划地图。在模拟路径上，SWP计划比A*和RRT*明显短，成本较低。SWP与神经形态硬件兼容，可用于需要低尺寸，重量和功率的应用。
Edge-ai的联合持续学习
edge-ai是边缘计算和人工智能（AI）的收敛性，已成为一个有希望的偏见，可以在网络边缘部署高级AI模型，靠近用户。在Edge-ai中，联邦持续学习（FCL）已成为一个当务之急，该框架融合了不同客户的知识，同时保留数据隐私并在学习新任务时从先前的任务中保留知识。这样做，FCL旨在确保在动态和分布式环境中学习模型的稳定和可靠的性能。在这项调查中，我们彻底回顾了最新的研究，并介绍了Edge-AI的FCL的首次全面调查。我们根据三个任务特征对FCL方法进行分类：联合班级持续学习，联合领域持续学习和联合任务持续学习。对于每个类别，提供了对代表性方法的深入调查和审查，涵盖了背景，挑战，问题形式化，解决方案和局限性。此外，还审查了FCL授权的现有现实世界中的现实信息，这表明FCL在不同的应用域中的当前进展和潜力。此外，我们讨论并突出了FCL的几个前瞻性研究指示，例如针对FCL和FCL的算法 - 硬件共同设计与基础模型，这可以为Edge-AI时代提供对FCL的未来发展和实际部署的见解。
脉冲网络中使用忆阻器进行持续学习的概率元可塑性
在动态环境中运行的边缘设备迫切需要能够持续学习而不会发生灾难性遗忘。这些设备中严格的资源限制对实现这一目标构成了重大挑战，因为持续学习需要内存和计算开销。使用忆阻器设备的交叉开关架构通过内存计算提供能源效率，并有望解决此问题。然而，忆阻器在电导调制中通常表现出低精度和高可变性，这使得它们不适合需要精确调制权重大小以进行整合的持续学习解决方案。当前的方法无法直接解决这一挑战，并且依赖于辅助高精度内存，导致频繁的内存访问、高内存开销和能量耗散。在这项研究中，我们提出了概率元可塑性，它通过调节权重的更新概率而不是大小来整合权重。所提出的机制消除了对权重大小的高精度修改，从而消除了对辅助高精度内存的需求。我们通过将概率元可塑性集成到以低精度忆阻器权重在错误阈值上训练的脉冲网络中，证明了所提机制的有效性。持续学习基准的评估表明，与基于辅助内存的解决方案相比，概率元可塑性实现了与具有高精度权重的最先进的持续学习模型相当的性能，同时用于附加参数的内存消耗减少了约 67%，参数更新期间的能量消耗减少了约 60 倍。所提出的模型显示出使用低精度新兴设备进行节能持续学习的潜力。
自主AI系统用于持续学习和真实...
B.E，B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech，电子和仪器，奥里萨邦技术与研究大学，Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择，从而使导航感到沮丧。 这些框架在医疗服务，金钱和集会等企业中都有应用程序，其中持续的信息对于功能成就至关重要。 本文研究了独立模拟智能框架的部分，包括恒定的学习模型，连续的信息处理结构和动态程序。 我们同样看这些框架所面临的困难，包括信息安全性，合理性和护理边缘案例。 通过各种企业的上下文分析，我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。 终于，我们提出了未来的研究轴承，对道德结构和半学习模型进行归零，以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。 关键字：自主AI系统，实时决策，持续学习，数据安全，道德框架，混合学习模型1。 介绍最近，在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。 这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快，更坚实的动态框架的要求所驱动的。 2。B.E，B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech，电子和仪器，奥里萨邦技术与研究大学，Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择，从而使导航感到沮丧。这些框架在医疗服务，金钱和集会等企业中都有应用程序，其中持续的信息对于功能成就至关重要。本文研究了独立模拟智能框架的部分，包括恒定的学习模型，连续的信息处理结构和动态程序。我们同样看这些框架所面临的困难，包括信息安全性，合理性和护理边缘案例。通过各种企业的上下文分析，我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。终于，我们提出了未来的研究轴承，对道德结构和半学习模型进行归零，以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。关键字：自主AI系统，实时决策，持续学习，数据安全，道德框架，混合学习模型1。介绍最近，在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快，更坚实的动态框架的要求所驱动的。2。习惯人工智能和AI（ML）模型在许多情况下是静态的，需要进行再培训或手动适应以适应不断发展的条件。尽管如此，当前条件，例如货币业务部门，医疗框架和现代组装，请求可以连续学习和调整的框架。本文意味着研究独立的基于计算机的智能框架的能力，其在不断学习和不断方向上的意义。我们同样将讨论发送此类框架的困难，包括信息安全问题和照顾意外情况。通过模型和可认证的应用程序，我们将展示不同业务的独立人造智能的非凡能力。文献回顾了基于计算机的智能框架的想法，这基本上是由于计算能力和算法有效性的进展。中央工作，例如，“支持
计算机视觉中持续学习的最新进展
摘要与批处理学习相反，所有培训数据都可以立即获得，不断学习的方法代表了一种方法家族，这些方法会积累知识并与按顺序排序可用的数据连续学习。与人类学习过程相似，具有学习，融合和积累新的知识的能力，在不同的时间步骤中，持续学习被认为具有很高的实际意义。因此，已经在各种人工智能任务中研究了持续学习。在本文中，我们对计算机视觉中持续学习的最新进展进行了全面的综述。特别是，这些作品由其代表性技术进行分组，包括正则化，知识蒸馏，记忆，生成重播，参数隔离以及上述技术的组合。对于这些技术的每个类别，都提出了其在计算机视觉中的特征和应用。在此概述结束时，讨论了几个子领域，其中讨论了持续的知识积累在不断学习的同时，不断学习。
动态大满贯的持续学习观点
摘要。同时进行定位和映射（SLAM）与神经代表性的同时定位和映射（由于表现力的能力和持续学习的创新范式）受到了广泛的关注。但是，在动态环境中部署这种系统尚未得到充分研究。即使对于常规算法，这种挑战也是棘手的，因为涉及的不同观点的观察涉及涉及的几何和光度一致性，而一致性为关节优化相机姿势和地图参数奠定了基础。在本文中，我们最好利用持续学习的特征，并为动态环境提出一个新颖的SLAM框架。虽然过去的努力避免通过利用体验重播策略来避免灾难性遗忘，但我们将忘记视为理想的特征。通过自适应控制重播的缓冲区，可以通过遗忘来缓解移动物体引起的歧义。我们通过引入不断学习的分类器以进行动态观察识别来限制动态对象的重播。神经图和分类器的迭代优化显着改善了在动态环境下的稳健性。对挑战数据集进行的实验验证了提出的框架的有效性。
电动汽车的WPT充电系统的硬件实现 植物炭的作用在碳地工循环 在锂电池中硅氧化纳米技术应用纳米技术的应用中的进展 供应链管理及其在铁路运输中的作用 PEM燃料电池供应层中气压调节的增强控制方法 推进可持续学习环境：关于使用深度学习模型在教育中使用深度学习模型的数据编码技术的文献综述 具有物联网功能的心率传感器 使用深度学习的实时面膜检测 降低石墨烯的基于氧化石墨烯的纳米流体在平板太阳能收集器的热性能增强中的作用 基于行星的混合密码学：Phobos＆Deimos 在环氧树脂中的纳米填料在金属底物上进行腐蚀保护涂层
摘要。城市地区的运输正在通过各种车辆进行转变，而电子驾驶员的增长最快。尽管他们很受欢迎，但电子示威者仍面临不兼容的充电器等问题，尤其是租赁服务问题。无线充电是通过无需用户干预的电池充电而作为解决方案的。本文重点介绍了针对电子弹药机的磁性充电器的设计和开发。这项研究详细介绍了恒定电流恒定电压（CC-CV）电荷的线圈拓扑，间隙定义和优化控制。目前的关键贡献是对这些因素的综合考虑以及车辆的材料和结构，以精确设计和实施。车辆的尺寸显着限制了线圈设计。因此，在过去，使用ANSYS MAXWELL进行了详细的分析，以确定实际电子弹药机中主要和次要线圈的最佳位置。此分析导致了线圈几何形状的最佳设计，从而最大程度地减少了成本。拟议的系统已通过真实的原型进行了验证，并结合了CC-CV控制，以确保为各种电池状态提供安全充电，并适用于广泛的E型驾驶员，从而增强了此类充电器在公共装置中的可用性。
个性化在线癫痫检测的资源高效持续学习
摘要 — 癫痫是一种主要的神经系统疾病，需要仔细诊断和治疗。然而，癫痫发作的检测仍然是一项重大挑战。目前的临床实践依赖于专家对脑电图信号的分析，这个过程既耗时又需要专业知识。本文探讨了使用深度学习技术自动检测癫痫发作的潜力，特别关注基于持续学习的个性化模型。我们强调了根据每个患者独特的脑电图信号特征调整这些模型的重要性，这些特征会随着时间的推移而变化。我们的方法解决了将新数据集成到现有模型中而不丢失先前获取的信息的基本挑战，这是静态深度学习模型在动态环境中应用时常见的问题。在本研究中，我们提出了一种用于癫痫发作检测的新型持续学习算法，该算法集成了重放缓冲机制。这种机制是获取新数据的同时保留过去数据的相关信息的关键，从而有效地提高了模型随着时间的推移的性能。我们的方法旨在节省资源，使其适合在嵌入式系统中实施。我们使用 CHB-MIT 数据集证明了我们方法的有效性，与不考虑灾难性遗忘的微调方法相比，F1 分数提高了 35.34%。此外，我们表明，一个 1 小时的小数据重放缓冲区足以实现与资源无限场景相当的 F1 分数，同时与资源不受约束的方法相比，24 小时内的误报率降低了 33%。索引术语 — 癫痫发作检测、持续学习、增量学习、深度学习、个性化模型、可穿戴设备
推进可持续学习环境：关于使用深度学习模型在教育中使用深度学习模型的数据编码技术的文献综述
心率监测在医疗保健和健身中起着至关重要的作用，为心血管健康和身体表现提供了宝贵的见解。随着人们对个人健康跟踪的兴趣日益增加，与生活方式相关的健康问题的普遍存在，人们对可访问，准确的心率监测设备的需求不断增长。该项目旨在开发具有物联网功能的心率传感器，提供负担得起且用户友好的解决方案，以进行连续的心率监测。最近的研究表明，心率传感器在各种应用中的重要性。例如，[1]中的作者表明，这些传感器为心血管健康和身体表现提供了宝贵的见解，使个人能够更好地了解其心率和心率变异性（HRV）模式，这些模式对于评估压力水平，运动过程中的身体施加特别有价值，并检测潜在的心脏异常。此外，[2]中的作者还展示了这些传感器通过各种传感方式和信号处理方法，这些传感器提供了对心脏健康的无创和连续监测。他们使医疗保健专业人员和个人能够获得宝贵的见解，追踪实时的心血管变化，并有可能确定心脏问题的早期迹象。对壁外应用和未来发展的讨论强调了它们的多功能性，使心率传感器无价用于个性化的健康管理和医疗进步。系统的主要目标是这些发现强调了开发有效可靠的心率监测设备（例如具有物联网特征的拟议的心率传感器）的重要性，以增强个人的心血管健康。该项目的主要目的是使用Max30102脉搏血氧仪传感器和微控制器ESP32开发全面且用户友好的脉搏血氧仪系统。
在一个开放而充满活力的世界中持续学习
构建可以处理大量实时传感器捕获数据的自主代理对于许多现实世界中的应用至关重要，包括自动驾驶汽车，机器人技术和医学中的AI。由于代理商通常需要在动态环境中进行表达，因此，这是一个理想的和具有挑战性的目标，可以使代理商能够随着时间的推移而不会绩效降解。持续学习旨在建立一个持续的学习者，该学习者可以通过数据流学习新概念，同时保留先前学习的概念。在演讲中，我将调查我最近关于持续学习的研究的三项（i）持续学习，（ii）无监督的持续学习，以及（iii）多模式的共同学习。在第一份工作中，我将讨论一种被监督的持续学习算法，称为Mega，该算法动态平衡了旧任务和新任务。在第二次工作中，我将讨论无监督的持续学习算法，这些学习算法不断地学习表示，而无需访问标签。在第三次工作中，我将详细说明一种有效的持续学习算法，该算法可以在不忘记的情况下连续学习多种模态。