XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制任务
pITX-iMX8M-AI-H8 ˆ
围绕 Google TensorFlow，基于 AI 的视觉应用可在短时间内轻松实现。该平台允许通过众多接口实现网关或控制任务，并同时进行 AI 推理任务。Hailo 的开发者专区包括众多预训练的神经网络（“Model Zoo”）、位精确模拟器和性能工具、数据流编译器以及 Hailo“TAPPAS”高性能应用工具包，从而能够高效实施创新的 AI 解决方案，同时缩短上市时间和降低工程成本。
适用于工业和研究的多模态表征和高级分析选项
金相学长期以来一直是冶金学家关注的焦点。在以工业为中心的工作流程中，可以使用光学和电子显微镜快速准确地完成常规检查和质量控制任务；现在，多模态显微镜能够提供广泛的分析能力，这些分析能力是原位的，而且通常是非破坏性的。蔡司提供的解决方案专注于工业研究人员和质量工程师的五个关键领域：化学、晶体学、尺寸测量、断层扫描和确定加工参数。
使用眼动追踪器操作军用快速喷气式飞机中的不同显示器
传感器和通信技术的进步使航空飞行更加容易和安全，但代价是飞机会产生大量信息。尽管大量信息用于地面离线处理或机载任务计算机自动处理，如控制自动驾驶系统，但飞行员需要手动感知和处理大量信息，以便为飞行和任务控制任务做出决策（Hierl、Neujahr 和 Sandl，2012 年）。军用快速喷气式飞机（用于空中优势或多用途任务的战斗机）的信息处理比客机更困难，因为飞行员除了主要飞行任务外还需要执行次要任务。次要任务控制任务可能包括侦察、保护或跟踪空中资产以及武器投送，所有这些都需要仔细感知和分析飞机外部的信息以及驾驶舱内显示的信息。在有限的驾驶舱空间内有效显示信息是一项具有挑战性的设计任务。现有军用飞机使用三种类型的视觉显示器：下视显示器 (HDD)、抬头显示器 (HUD) 和头戴式显示器 (HMD)。HDD 配置为将信息显示为多功能显示器 (MFD)。MFD 用于以可配置的方式显示从主要飞行数据到空中物体细节等信息。每个都是矩形的，由一组
管理航路空中交通管制员的心理负担：眼动追踪在欧洲 SESAR 项目框架内的贡献
空中交通管制员或“空中交通管制员”的活动包括确保空中交通流量的安全，他们的工作活动很快将面临前所未有的演变。为了补偿主要与空中交通水平显着增加相关的环境变化，我们的目标是构建新的控制环境，从而引入新技术并实现控制任务的部分自动化。这些观点旨在减少对空中交通管制员的要求，以提高空中交通管理的容量门槛，但提出了一些问题。特别是，我们如何确保这些进展得到验证以实现既定目标？
动态收缩法数字纵向方法...
本文介绍了基于动态收缩法的纵向飞机模型数字控制器的设计。控制任务被表述为速度和飞行路径角的跟踪问题，其中尽管有关系统变化参数和外部干扰的信息不完整，但仍实现了解耦输出瞬态。介绍了基于伪连续方法的数字控制器设计，其中数字控制器是连续时间控制器离散化的结果。由此产生的输出反馈控制器具有低阶线性动态系统和矩阵组合的简单形式，矩阵的条目非线性地依赖于某些已知过程变量。飞机模型的模拟结果证实了理论预期。
数据如何改变制药运营世界 - 麦肯锡
1.高级产品和流程掌握。首先，公司可以使用新技术来更好地了解机器设置、操作员培训水平或原材料选项等输入参数将如何影响产品质量和结果。从实际角度来看，公司可以构建高级分析模型，并通过该模型运行化学、制造和控制 (CMC) 的历史数据，以确定单个变化的影响。通过将输出映射到输入，公司可以主动优化所有输入，从而减少变化。此外，通过向监管机构记录对输入参数的这种控制水平，公司可以摆脱测试，从而将生产时间缩短一半。这显然也提高了效率，因为大多数质量保证和质量控制任务都消失了。
Bayliss -Starling奖演讲：脊髓和皮质伤害性电路的发育生理学
■关于科学和数学中违反直觉概念的推理被认为需要抑制幼稚的理论，先验知识或通过抑制性控制误导感知线索。神经影像学研究表明，在违反直觉推理过程中，PFC区域募集了，这被解释为抑制性控制过程的证据。ever的结果不一致，并且尚未与行为或大脑活动直接进行比较。在这项FMRI研究中，有34名青少年（11 - 15岁）回答了科学和数学问题，并完全抑制了抑制任务（简单而复杂的GO/NO- GO）和一个干扰控制任务（数值Stroop）。与对照
DeNOx AI 显著降低了该行业对生态的影响。
迈向全面自动化的下一步是开发机器学习，使其能够为更具挑战性的控制任务提供建议。为此，该技术对当前和未来 NOx 浓度的预测必须与过程控制系统相结合。成功集成到现有系统中需要对特定单元的流程和操作有专业知识。有了足够的历史数据，人工智能可以控制和稳定工厂的运行，准确推荐成功的行动，并考虑薄弱因素和隐藏的依赖关系。这些能力意味着该技术甚至可以用于复杂、不太为人所知的过程，或者物理模型难以创建和维护的情况。
使用输入加权阈值适应的神经形态控制
神经形态处理有望高能效率和快速响应率，使其成为实现自动驾驶资源受限机器人的理想候选者。对于高水平的视觉感知而言，它可能对复杂的神经网络有益。但是，完全神经形态的解决方案还需要解决低级控制任务。值得注意的是，目前仍然具有挑战性，即使是基本的低级控制器，例如比例综合衍生（PID）控制器。具体来说，很难合并整体和衍生部分。为了解决这个问题，我们提出了一个神经形态控制器，该神经形态控制器在学习过程中结合了比例，积分和衍生途径。我们的方法包括整体途径的新型输入阈值适应机制。此输入加权阈值适应（IWTA）引入了每个突触连接的额外重量，用于适应后突触后神经元的阈值。我们通过使用不同时间常数使用神经元来解决衍生术语。我们首先分析了提出的机制的性能和限制，然后通过将其在连接到开源的小型Crazyflie四极管上的微控制器上实现，将其控制在测试中，以取代内部的速率控制器。我们证明了在存在干扰的情况下飞行的生物启发算法的稳定性。当前的工作代表了用神经形态算法控制高度动态系统的实质性一步，从而推进了神经形态处理和机器人技术。此外，整体是任何时间任务的重要组成部分，因此提出的输入加权阈值适应（IWTA）机制可能具有超出控制任务的影响。