XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System操作器
MEC 800 特殊 gb.fh8
MEC 800 Special 系统由一个柱塞和一个单独的油压马达泵单元组成。专为重型、自动操作重量较大的大型平开门而设计。由于采用油压，柱塞功率完全由安全、防挤压阀装置控制，操作可靠性得到保证。“MEC 800 Special” 提供的优势之一是，当涉及特别大的门时，可以安装第二个柱塞以获得更高的功率额定值，始终保证完全的安全控制。柱塞操作器有两种选择，280 毫米行程，每扇门最大宽度为 3 米；400 毫米行程，适用于宽度超过 3 米的门扇。组成系统的马达泵单元确保了高可靠性标准。该装置配备 0.5 HP 电机，风冷，配备容量大油箱、液压凸轮泵和可调节安全压力阀，以控制系统产生的牵引/推动力。可应要求提供非风冷选项；该型号由挤压铝制成的油箱组成，其中装有凸轮泵、电动机和安全压力阀块。门将装置锁定，以实现最大安全性。此选项建议用于涉及不太重的门且有限的应用
量子景观中的非平凡对称性及其对量子噪声的弹性
对参数化量子电路（PQC）的成本景观知之甚少。然而，PQC在量子神经网络和变异量算法中都采用，这可能允许接近量子的优势。此类应用需要良好的优化器来培训PQC。重点的工作重点是专门针对PQC量身定制的量子意见的操作器。但是，对成本景观的无知可能会阻碍这种优化者的进步。在这项工作中，我们在分析中证明了PQC的两个结果：（1）我们在PQC中找到了指数较大的对称性，在成本景观中产生了最小值的指数较大的变性。另外，可以将其作为相关超级参数空间体积的指数减少。（2）我们研究了噪声下对称性的弹性，并表明虽然在噪声下是保守的，但非积极通道可以打破这些对称性并提高最小值的脱位，从而导致多个新的局部最小值。基于这些结果，我们引入了一种称为基于对称的最小值（SYMH）的优化方法，该方法利用了PQC中的基础对称性。我们的数值模拟表明，SYMH在存在与当前硬件相当的级别的情况下提高了整体优化器性能。总的来说，这项工作从局部门传输中得出了大规模电路对称性，并使用它们来构建噪声知识优化方法。
人工智能中的量子数学 - UTS的作品
在自2010年以来的十年中，人工智能的成功一直处于科学和技术的最前沿，并且向量太空模型巩固了在人工智能的最前沿的位置。同时，量子计算机变得越来越强大，新闻中经常发布重大进展的公告。这两个领域的基础数学技术的共同点比有时实现的更多。向量空间在1930年代在量子力学的公理心脏中处于位置，这种采用是从向量空间的线性几何形状引导逻辑和概率的关键动机。使用张量产品对粒子之间的量子相互作用进行建模，该产品也用于表达人工神经网络中的对象和操作。本文描述了其中一些常见的数学领域，包括在人工智能（AI）中使用它们的示例，尤其是在自动推理和自然语言处理（NLP）中。讨论的技术包括向量空间，标量产品，子空间和含义，正交投影和否定，双重矢量，密度矩阵，正式操作器和张量产品。应用领域包括信息检索，分类和含义，模拟单词范围和歧义，推断知识库，决策和语义构成。这些方法中的某些方法可以在量子硬件上实现。此实现的许多实际步骤都处于早期阶段，有些已经实现了。解释一些常见的数学工具可以帮助AI和量子计算中的研究人员进一步利用这些重叠，并在此过程中识别和探索新的方向。
瞬态热流分析的电模拟方法
人们经常要求使用建筑结构部件的耐火性能来预测或估计未经测试的结构的耐火性能。在某些情况下，有用的估计可能基于可用的数据。然而，在大多数情况下，最终结果气候的质量在很大程度上取决于评估人员对问题的经验和感觉。为了帮助更准确地做出此类估计，该局设计并建造了一个电子设备，用于进行必要的计算。对建筑物的各个部分进行了耐火测试，以确定建筑物在火灾影响下的适用性。虽然机械行为可能经常限制该结构在这方面的实用性，但通常情况下，热传输是决定其耐火能力的关键因素。此类测试 [1] 1 中使用的装置要求在炉内封闭结构中应用与标准火灾暴露相对应的时变温度函数。该程序还允许通过辐射和对流从样品未暴露部分发生热损失。这些条件使得使用分析方法解决传热方程变得不切实际。因此，使用一些高速近似方法来计算暴露于火中的结构的热行为似乎是可取的。人们考虑使用数字和传统模拟计算机，并取得了一定程度的成功，近似地解决了这些问题。然而，似乎使用热电路和电路之间的直接类比可能会在解决问题时提供更大的灵活性，并简化“编码”。该设备的构造与 Lawson & McGuire [2] 开发的设备有些相似。这直接利用了电气和热电路之间的类比，而不需要大量组装电子机械操作器或单元
RatHat：一种可自我定位的可打印大脑植入系统
几十年来，神经科学家处理立体定位方法的方式并没有发生重大变化。在这里，我们提出了一种新的立体定位方法，它为传统的 U 型框架立体定位装置提供了一种替代方法，降低了成本、缩短了手术时间并提高了可重复性。RatHat 脑植入系统是一种 3D 打印的大鼠立体定位装置，在手术前制作并适合颅骨形状。RatHat 结构直接植入大脑，无需在手术过程中进行头部调平或坐标映射。RatHat 可以与传统的 U 型框架立体定位装置结合使用，但不需要使用微操作器即可成功植入。每个 RatHat 包含几个主要组件，包括用于安装颅内组件的植入物、用于定位钻孔位置的手术模板以及用于防止撞击和碎片损坏的保护帽。每个组件都有独特的功能，可以一起使用或单独使用。我们在四个不同的原理验证实验中证明了 RatHat 的可行性：(1) 三极套管装置、(2) 光极电极组件、(3) 固定电极阵列和 (4) 四极超速驱动器。植入成功、耐用且使用寿命长（长达九个月）。RatHat 打印文件易于创建，可在计算机辅助设计 (CAD) 软件中修改以用于各种应用，并且易于共享，有助于实现开放科学目标和复制。RatHat 已在我们的实验室中适应多种实验范式，应该是一种在啮齿动物中进行立体定位植入手术的有用新方法。
个性化建筑舒适度控制 Mark Christopher ...
创造合适的室内气候对于工人的生产力和个人幸福感至关重要。这也是建筑物所有者的一大开支领域。而且，随着燃料成本的上升，找到减少能源消耗的方法比以往任何时候都更加重要。这一观点进一步推动了这一观点，即由于控制系统的不适应性，大多数建筑物目前运行效率低下。不仅是居住者，而且建筑物本身也有不断变化的需求，单一的设定点是不够的。本论文提出了一种以个人为中心的新型空调控制系统，通过创造个性化环境来弥补这些低效问题。到目前为止，对热偏好的测量仅限于一组复杂的传感器，试图确定预测平均投票 (PMV) 值，或直接轮询用户。前者对于实际应用来说过于繁琐和昂贵，而后者给用户带来了过度的负担。为了克服这些限制，开发了一种超低功耗、重量轻的无线传感器，它可以直接在用户身上测量温度、湿度、活动和光照水平。这些数据用于立即推断用户的舒适度，并控制暖通空调系统，以尽量减少成本和热不适。实验结果来自一栋连续使用的建筑，该建筑使用具有多种传感和驱动模式的无线网络进行了修改。四周内，四间办公室和一个公共空间中的十名建筑居住者通过腕戴式传感器进行热调节，这些传感器控制局部空调阻尼器和窗户操作器电机。与之前四周的标准空调控制相比，舒适度有所提高，同时能耗也有所降低。解决了控制适应、舒适度确定和用户冲突解决等难题。最后，讨论了这种控制形式的局限性，以及这种主动架构的可能好处和要求。
个性化建筑舒适度控制 Mark Christopher ...
创造合适的室内气候对于工人的生产力和个人幸福感至关重要。这也是建筑物所有者的一大开支领域。而且，随着燃料成本的上升，找到减少能源消耗的方法比以往任何时候都更加重要。这一观点进一步推动了这一观点，即由于控制系统的不适应性，大多数建筑物目前运行效率低下。不仅是居住者，而且建筑物本身也有不断变化的需求，单一的设定点是不够的。本论文提出了一种以个人为中心的新型空调控制系统，通过创造个性化环境来弥补这些低效问题。到目前为止，对热偏好的测量仅限于一组复杂的传感器，试图确定预测平均投票 (PMV) 值，或直接轮询用户。前者对于实际应用来说过于繁琐和昂贵，而后者给用户带来了过度的负担。为了克服这些限制，开发了一种超低功耗、重量轻的无线传感器，它可以直接在用户身上测量温度、湿度、活动和光照水平。这些数据用于立即推断用户的舒适度，并控制暖通空调系统，以尽量减少成本和热不适。实验结果来自一栋连续使用的建筑，该建筑使用具有多种传感和驱动模式的无线网络进行了修改。四周内，四间办公室和一个公共空间中的十名建筑居住者通过腕戴式传感器进行热调节，这些传感器控制局部空调阻尼器和窗户操作器电机。与之前四周的标准空调控制相比，舒适度有所提高，同时能耗也有所降低。解决了控制适应、舒适度确定和用户冲突解决等难题。最后，讨论了这种控制形式的局限性，以及这种主动架构的可能好处和要求。
个性化建筑舒适度控制 Mark Christopher ...
创造合适的室内气候对于工人的生产力和个人幸福感至关重要。这也是建筑物所有者的一大开支领域。而且，随着燃料成本的上升，找到减少能源消耗的方法比以往任何时候都更加重要。这一观点进一步推动了这一观点，即由于控制系统的不适应性，大多数建筑物目前运行效率低下。不仅是居住者，而且建筑物本身也有不断变化的需求，单一的设定点是不够的。本论文提出了一种以个人为中心的新型空调控制系统，通过创造个性化环境来弥补这些低效问题。到目前为止，对热偏好的测量仅限于一组复杂的传感器，试图确定预测平均投票 (PMV) 值，或直接轮询用户。前者对于实际应用来说过于繁琐和昂贵，而后者给用户带来了过度的负担。为了克服这些限制，开发了一种超低功耗、重量轻的无线传感器，它可以直接在用户身上测量温度、湿度、活动和光照水平。这些数据用于立即推断用户的舒适度，并控制暖通空调系统，以尽量减少成本和热不适。实验结果来自一栋连续使用的建筑，该建筑使用具有多种传感和驱动模式的无线网络进行了修改。四周内，四间办公室和一个公共空间中的十名建筑居住者通过腕戴式传感器进行热调节，这些传感器控制局部空调阻尼器和窗户操作器电机。与之前四周的标准空调控制相比，舒适度有所提高，同时能耗也有所降低。解决了控制适应、舒适度确定和用户冲突解决等难题。最后，讨论了这种控制形式的局限性，以及这种主动架构的可能好处和要求。
个性化建筑舒适度控制 Mark Christopher ...
创造合适的室内气候对于工人的生产力和个人幸福感至关重要。这也是建筑物所有者的一大开支领域。而且，随着燃料成本的上升，找到减少能源消耗的方法比以往任何时候都更加重要。这一观点进一步推动了这一观点，即由于控制系统的不适应性，大多数建筑物目前运行效率低下。不仅是居住者，而且建筑物本身也有不断变化的需求，单一的设定点是不够的。本论文提出了一种以个人为中心的新型空调控制系统，通过创造个性化环境来弥补这些低效问题。到目前为止，对热偏好的测量仅限于一组复杂的传感器，试图确定预测平均投票 (PMV) 值，或直接轮询用户。前者对于实际应用来说过于繁琐和昂贵，而后者给用户带来了过度的负担。为了克服这些限制，开发了一种超低功耗、重量轻的无线传感器，它可以直接在用户身上测量温度、湿度、活动和光照水平。这些数据用于立即推断用户的舒适度，并控制暖通空调系统，以尽量减少成本和热不适。实验结果来自一栋连续使用的建筑，该建筑使用具有多种传感和驱动模式的无线网络进行了修改。四周内，四间办公室和一个公共空间中的十名建筑居住者通过腕戴式传感器进行热调节，这些传感器控制局部空调阻尼器和窗户操作器电机。与之前四周的标准空调控制相比，舒适度有所提高，同时能耗也有所降低。解决了控制适应、舒适度确定和用户冲突解决等难题。最后，讨论了这种控制形式的局限性，以及这种主动架构的可能好处和要求。
实时数字双胞胎具有用于工业操纵器应用的加固学习：在NVIDIA ISAAC健身房的ABB Yumi机器人数字双胞胎设计和建筑RL应用程序
工业部门正在经历一个变革阶段，随着先进的机器人技术和人工智能（AI）技术的整合。本论文，探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整，从而提高了运营效率，并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的，无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟，分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训，从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景，而无需与现实培训相关的身体磨损和风险，并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境，强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用，并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率，从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间，成本和资源。此外，预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力，从而为机器人应用提供了更具灵活，高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义，为更适应性，高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步，它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献，为更先进的工业解决方案铺平道路。