XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制输入
风力意识和尾桨效能丧失
飞行员应考虑到风向，并考虑风将如何影响执行飞行机动所需的功率。发动机提供的功率或旋转扭矩通过旋翼系统和传动系统传输，需要尾桨来抵消扭矩效应。在飞机运行的所有机动过程中，都必须充分抵消主旋翼扭矩。如果风向不利，且施加了过多扭矩而没有采用反扭矩，飞行员可能会遇到一种称为 LTE 的状况。LTE 是一种环境条件，其中风是导致失去方向控制的主要因素，这是由于直升机意外的旋转扭矩运动造成的，而飞行员没有预料到或没有（及时）应用适当的控制输入来控制飞机。
马尼托巴省的人工智能
TheoryMesh 提供软件解决方案，帮助数字化和优化食品供应链。他们当前的平台包括扫描纸质文档的数字化和流程优化。对于农业和食品行业，公司之间交换的大部分信息都是纸质的。TheoryMesh 的软件使用人工智能来确定新扫描文档中包含的信息，然后不断进行训练以改进从这些文档中捕获数据的能力。他们的流程优化软件允许公司创建多步骤流程，然后使用人工智能提供关于如何获得最佳输出的分析和预测分析。对于食品公司来说，这可能包括调整复杂提取过程中的参数或更好地控制输入谷物的特性。
X-Plane 11 - Cessna 172
与其他飞行模拟器不同，X-Plane 采用一种称为“叶片元素理论”的技术。该技术使用飞机的实际形状（如模拟器中建模的），并分别分解每个部件上的力。作用于模型每个组件的“空气”力是单独计算并组合的，以产生极其逼真的飞行。当您在 X-Plane 中“驾驶”飞机时，没有任何人为的规则来控制飞机的行为。您的控制输入会移动飞机的控制面，这些控制面会与周围的气流相互作用。因此，您可以认为您真的在驾驶飞机。由于这种技术，必须在 X-Plane 中非常精确地建模飞机，以便其行为与现实生活中的飞机一样。
MAX1709 完整数据手册 (PDF)
固定频率PWM操作确保开关噪声频谱被限制在600kHz基波及其谐波内，从而允许轻松进行后置滤波以降低噪声。外部时钟同步功能允许更严格的噪声频谱控制。静态功耗小于1mW，可延长电池供电系统的工作时间。两个控制输入（ONA，ONB）允许通过单个瞬时按钮开关进行简单的按压、按压关闭控制，以及传统的开/关逻辑控制。MAX1709还具有可编程软启动和电流限制功能，可实现设计灵活性和最佳电池性能。最大RMS开关电流额定值为10A。有关具有较低电流额定值、较小尺寸和更低成本的设备，请参阅MAX1708数据手册。
对具有州依赖性过渡概率的电池储能系统的Bernoulli模型的初步调查
1。简介现代电力系统中可再生能源的渗透不断增加，导致了在电网稳定性和能源管理方面的新挑战（Zhao等人。2012）。太阳能和风的间歇性和不可预测的性质要求采用灵活的资源，例如储能系统，以实时平衡供求（Fernandez-Blanco等人。2017）。在这种情况下，电池储能系统（BES）的管理已成为一项至关重要的任务，这是由于可再生生成和负载需求的固有不确定性而复杂化，从而使充电和放电周期的精确安排变得困难（Ghiassi-farrokhfal等人。2016）。文献中已经提出了几种方法来解决此问题，从确定性优化方法（Wu等人2014）到随机动态编程（Zhang等人。2013）。但是，这些技术中的大多数都依赖于简化的电池模型，并且没有完全捕获存储过程的复杂动力学，例如充电和放电效率对电荷状态的依赖（SOC）（Rao等人2005）。 在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。 所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。 该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。2005）。在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。通过设置电池再次开始充电的最低充电阈值，该模型旨在降低以低效率值充电BES的可能性，从而提高整体系统效率
直观血管内干预措施的互动方式的比较分析
摘要 - 内血管干预是一种用于治疗心血管疾病的微创方法。尽管通常使用以实时导管可视化而闻名的荧光检查，但它会暴露于患者和医生的电离辐射，并且由于其2D性质而缺乏深度感知。为了解决这些局限性，使用近距离和3D可视化技术进行了一项研究。这项维特罗研究涉及使用机器人导管系统，并旨在通过主观和客观措施评估用户性能。重点是确定最有效的相互作用模式。在研究中比较了用于指导机器人导管的三种交互式模式：1）模式GM，使用GamePad进行控制和标准的2D监视器进行视觉反馈； 2）模式GH，带有用于控制的游戏手柄，HoloLens提供3D可视化； 3）模式HH，其中HoloLens既用作控制输入和可视化装置。模式GH在主观指标中的表现优于其他方式，除了精神需求。它表现出4.72毫米的中值跟踪误差，靶向误差为1.01毫米的中值，中值持续时间为82.34 s，并且在视频研究中，无尺寸无尺寸平方的飞行的中位天然对数为40.38。模式GH显示了比模式GM的8.5％，4.7％，6.5％和3.9％的改善，分别比模式HH的1.5％，33.6％，34.9％和8.1％的改善，用于跟踪错误，靶向误差，持续时间和无量纲平方的混蛋。总而言之，用户研究强调了使用HoloLens在导管插入中增强3D可视化的潜在好处。用户研究还说明了与HoloLens相比，使用游戏手柄进行导管远程操作的优势，包括用户友好性和被动触觉反馈。进一步衡量使用更传统的操纵杆作为控制输入设备的潜力，该研究利用Haptive Virtuose TM
安全关键型实时应用的架构原则
本文讨论了安全关键型实时应用的计算机体系结构的一般领域。这些应用的最大可接受故障概率范围为每小时约 104 到 10i0，具体取决于它是军事应用还是民用应用。典型示例包括商用和军用飞机电传操纵、全权发动机控制、卫星和运载火箭控制、地面运输车辆等。这些应用的实时响应要求也非常苛刻，根据应用情况，每 10 到 100 毫秒需要正确的控制输入。超高可靠性和实时响应这两个目标要求计算机系统在体系结构、设计和开发方法、验证和确认以及操作理念方面与其他可靠系统截然不同。本文通过描述安全关键系统的每个方面来强调这些差异。本文介绍了满足这些独特要求的体系结构原则和技术。
带有储能系统的电网网络弹性频率控制
摘要 — 通过通信网络运行的同步发电机和储能系统的集成给电网带来了新的挑战和脆弱性，网络攻击可能会破坏传感器测量或控制输入并中断频率调节等功能。本文提出了一种防御方法，用于设计施加在每个发电和储能单元上的弹性运行约束，以防止任何攻击序列将系统频率推向不安全状态。弹性操作约束是通过使用电力系统可达集的椭圆近似来找到的，从而导致具有线性矩阵不等式的凸优化问题。具有同步发电和储能的单区域电力系统的数值结果表明，弹性约束如何提供安全保障，以防止影响频率测量或控制器设定值的任何类型的攻击。
复杂环境中的自主导航
人类能够通过使用各种传感器和学习的行为在复杂的环境中导航，从而使他们能够做出复杂，聪明的决策。为了解决机器人在模拟人类决策时可能在复杂环境中可能面临的潜在问题，我们提出了智能控制架构，以允许自主代理在没有大量人类干预的情况下进行操作。使用深度学习（DL）作为工具有助于从传感器数据中生成映射以控制输入，从而可以在复杂环境中为代理提供自主映射和导航。许多类似的平台使用宽传感器套件在操作过程中收集大量各种数据示例，我们将使用多模式深网络将其利用，以将传感器输入映射到控制输出。
FIPS 140-2 非专有安全策略 Ciena ...
数据输入/输出包括利用模块提供的服务的数据。控制输入包括输入到模块中的配置或管理数据。状态输出包括信号输出，然后由主机电路板将其转换为警报和日志信息。Waveserver Ai 加密模块的物理端口和接口包括中板连接器（直接连接到 WCS-2 加密模块）、FPGA 球栅和 SGMI 接口。光学连接器直接连接到模块的 FPGA 引脚。表 2 列出了 Waveserver Ai 加密模块中可用的物理端口和接口，并提供了从物理端口和接口到 FIPS 140-2 定义的逻辑接口的映射。接口由处理器和 FPGA 提供。请注意，FPGA 球栅引脚分为以下几组（具有相关的引脚数）：