XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制算法
对高级驾驶员协助的全面审查...
由于超速并做出错误的决定，每年发生许多事故。此外，本文介绍了ADA的基本原理和组成部分，包括传感器，执行器和控制算法，从而阐明了它们在实现实时决策和主动安全干预措施中的作用。此外，它还探讨了传感器融合技术，机器学习算法和车辆对车辆通信协议的最新发展，这些方案共同促进了ADAS系统在各种驾驶条件下的鲁棒性和可靠性。此外，本文研究了管理ADAS技术部署的监管格局和行业标准，应对与互操作性，网络安全和道德考虑有关的挑战
使用电感，流量和磁技术控制和监测智能植物浇水系统
使用电感，流量和磁性（IFM）技术控制和监测，呈现了具有先进的智能植物浇水系统的全面设计，实施和彻底的性能评估，该系统配备了IFM Technologies，该系统配备了高级控制和监测功能。该系统的主要目标是在确保最佳植物生长的同时优化用水。这是通过集成多种传感器来实现的，这些传感器可以监视关键的环境参数，例如土壤温度，金属锅的存在，环境温度和光强度。为了有效调节植物的水流，该系统采用了复杂的控制算法。此外，它采用远程监视和控制功能设计，使用户可以通过人机接口显示界面方便地访问和管理浇水系统。该系统的性能已在不同的植物生长情景中进行了实验验证，以证明其在现实世界中的有效性。与传统灌溉方法相比，结果显示了水效率，整体植物健康和资源利用的显着提高。这项研究通过为旨在可持续的植物种植和有效水管理的智能系统的开发和实施提供宝贵的见解，从而有助于智能农业技术的发展。这项研究的发现突出了整合高级控制算法和远程监控技术的潜力，以创造更可持续和资源的农业实践。
教程 - HEV Design Suite
- 它可以帮助系统工程师评估系统需求，并了解主要子系统，例如电池，DC/DC转换器，牵引电机和控制器，发电机和控制器，发动机和车辆负载。- 它可以帮助子系统工程师得出子系统的详细硬件和软件规格，并更好地了解子系统的运营。- 它可以帮助硬件工程师进行硬件组件选择和设计，并帮助软件/控制工程师开发控制算法和DSP控制软件。- 它可以帮助系统集成工程师根据系统和子系统要求整合和测试系统。
水资源管理中的机器学习应用
Matteo Giuliani博士是Politecnico di Milano全球变更实验室环境情报的助理教授。他的研究的主要重点是涉及多个参与者的复杂工程系统中水资源的综合管理，并暴露于不断发展的跨部门需求和全球变化。他的研究领域包括多目标优化和控制算法，不确定性，机器学习和多机构系统的决策。Matteo Giuliani博士被授予2021年EGU杰出的早期职业科学家奖水文科学系。
使用分层 ADMM 实现多个聚合器的协同负载调度
近年来，随着通信和智能设备技术的进步，许多聚合器应运而生，以促进客户参与需求响应 (DR)。配备定制最优控制的聚合器可以在 DR 事件期间提供负载调度服务：遵循公用事业提供的负载信号，同时最大限度地减少客户的整体不适。然而，随着聚合器数量的增加，公用事业公司为每个聚合器生成参考信号变得越来越具有挑战性，尤其是考虑到聚合器的控制算法是专有的。所提出的工作有助于以分布式方式协调多个聚合器以实现负载调度，同时保护聚合器的隐私。
电动汽车集成的统一拓扑
摘要：电网面临着与新连接技术和电力电子相关贡献有关的挑战，包括功率转换器的创新拓扑和先进的功率管理算法。此外，与可再生能源和电动汽车相关的技术有几个共同点，特别是在与电网的接口方面，这使得可以预见电网接口统一解决方案的融合，而不会危及每种技术的功能和附加值。为了实现这一目的，本文提出了一种基于三相结构的统一拓扑，除了与电网协同运行以补偿电能质量问题外，它还可以集成可再生能源和电动汽车。本文的主要贡献在于，只需与电网接口即可涉及智能电网的三个核心特征：可再生能源、电动汽车和电能质量。总体而言，统一拓扑结构在交流和直流接口方面都呈现四象限结构，主要为电网提供多种功能。在交流接口中，该结构以交错模式运行，而在直流接口中，该结构以多级模式运行。介绍了全局控制算法，涵盖了上述技术之间的互连，以及针对每个接口的单独控制算法的实施细节。连接到三相 400 V-50 Hz 电网的实验室原型用于获得最大运行功率 12.5 kW 的实验验证，证实了所提出的统一拓扑的基本优势特性和正确运行。
标题：自动驾驶汽车传感器的协调计量
自动驾驶功能的虚拟和物理模拟是评估可能构成传感器设备、感知系统和控制算法设计验证计划性能的无数场景的唯一实用方法。传感器的计算机模型需要准确地表示其在所有相关情况下的行为，包括恶劣天气。驾驶场景的物理模拟应重现等效的环境条件，并能够以可重复的方式进行验证。因此，设计参考设施和测试程序以评估受控正常和不利条件下的传感器性能非常重要。此外，有必要定义感知极限（天气、照明）以评估 ADAS 传感器的优势。
DERConnect——分布式能源资源测试平台...
摘要 — 分布式能源资源连接 (DERConnect) 是美国国家科学基金会的一个用户设施，用于促进大规模分布式通信和控制算法的测试。DERConnect 面向电力行业的行业和学术用户。DERConnect 将提供数千个真实 DER 和数百万个模拟 DER 的测试能力。DERConnect 旨在通过在任何通信架构（例如对等、分层和集中式）中配置 DER 来测试电网边缘的智能。DERConnect 还支持网络安全测试、社会科学测试和高级建筑控制。DERConnect 将于 2025 年向研究界开放。本文介绍了 DERConnect 用例，并指导潜在的未来用户何时以及如何参与。
1-智能流程优化用水案例.pdf
另一个挑战是历史数据的可用性，而这又依赖于整个处理过程中传感器的充足性。如果没有足够的历史数据，人工智能将需要一些时间来学习如何最好地优化处理过程。未来，传感器和物联网技术的发展（与扩大制造和部署有关）将降低这些技术的成本，从而可以使用更多的传感器，从而为人工智能提供更多的历史数据。由于人工智能可以访问更多相关数据，因此它能够做出更好的预测和决策。此外，随着机器学习预测和控制算法的研究和开发不断推进，它们将能够更好地优化处理过程，选择更好的操作以进一步降低成本，并且使用更少的数据来实现这一点。
项目代码：JRMP2025_04学校 /部门< / div>
在这个项目中，参与的学生将完成三个级别的学习，以使他们能够编写程序以自动控制机器人。在第一级，他们将学会通过可穿戴手套来控制人形机器人的运动。这将使他们获得有关机器人的工作原理以及如何用于控制目的的Arduino进行编程的基本知识。在第二层中，他们将在AI-Empoperapity的机器人视觉系统上进行智能对象识别，其中将强调基本机器学习技能，例如数据收集，培训机器学习算法和硬件实现等基本的机器学习技能。在第三级，他们将在大型工业机器人上设计和实施控制算法，以在工业中获得机器人控制的动手经验。