XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System时间延迟
估计地球过冲的日期2024
概述：地球过冲日计算地球过冲日是一年中人类对自然需求的日期，超过了地球年度生物学的再生能力。在2024年，地球上流日落在8月1日，这意味着在1月1日至8月1日之间，人类对生物再生的需求等同于地球的整个年度复兴。在联合国官方数据集中构建了NOWCAST NOTY CONTICATS国家足迹和生物能力帐户（NFBA）的需求。但是，此数据带有时间延迟。最近报告的联合国数据通常的时间滞后约为3至4年。结果，国家足迹和生物能力帐户报告也有滞后时间。地球过冲日是对当年消费的估计，因此需要估算
使用多层多层储层计算
大脑电路涉及大量的反馈回路，其动力学取决于相互作用的延迟。脑启发的储层计算利用互连单元的丰富复发动力学来执行输入的任务。特别是，时间延迟储层计算使用非线性延迟反馈回路架构中的高维瞬态动力学，例如时间序列预测和语音分类。最近还证明，通过包含多个延迟的延迟分化系统的动态属性修改，以提高时间延迟储层计算的性能。在这里，我们探索了这种基本和技术重要性的这种神经启发的计算的另一个方面：在混合物中分离和预测两个信号的能力，在混合物中，每个信号由于其潜在的动力学而具有一些内在的可预测性。使用混沌输入信号混合物的多层和多层储层计算进行了说明。与独立的组件分析和相关的无监督学习技术相反，这里的上下文在于平行监督每个信号的动力学学习，以便在训练集之外预测每个信号的每个信号。此外，将混沌信号的超渗透到单个输入通道中增加了任务的难度。我们用确定性和随机系统发出的各种信号来量化和解释这种性能。此外，我们还探索了深度延迟储层计算机的体系结构。我们的发现表明，多延迟储层计算可以学习和预测两个叠加确定性信号的未来。预测（因此分离）在单层和多层时间延迟的预订计算中可能会明显更高。混合信号的带通滤波以除去较低和较高的频率，将预测提高了几％。在某些情况下，矛盾的是，增加混合物中一个混沌信号的比例实际上可以帮助学习另一个混乱信号，从而稍微改善其预测。
白天光学对低地球轨道及时空间领域感知的贡献
随着低地球轨道 (LEO) 上的物体密度不断增加，对选定感兴趣物体的时间关键空间域感知 (SDA) 信息的需求也随之增加。虽然雷达系统提供了大部分 LEO 跟踪数据，但它们的每传感器总成本阻碍了其广泛普及，并导致时间覆盖缺口，从而阻碍决策。在本文中，我们研究了一个假设的低成本天体光学望远镜系统网络（全天候活动）如何补充雷达系统，以增强对任何给定的可探测 LEO 物体子集的监管。我们执行传感器访问和数据质量模拟，考虑天气、太阳排斥、容量和精度限制，以呈现显着的性能统计数据，例如自上次观察以来的时间延迟和位置知识误差。我们得出结论，尽管存在某些限制，但天体光学系统可以提供一种廉价而有效的方法来增强及时的 LEO SDA。
基于压电的电能产生...
摘要 — 在本文中，我们提出了一种将声音转换为电能并将其用于各种应用的想法。压电换能器用于将声音转换为电能。其背后的基本原理是压电效应。当电能施加在压电晶体上时，它开始振动。同样，当由于声音或机械能施加在压电晶体上而产生的振动时，也会产生压电现象。这里，四个压电换能器与声音传感器连接，以产生 3-5 伏范围内的输出电压。输出电压通过使用升压转换器来升压。然后将电压存储在可充电电池中并用于交通信号控制器等应用。PIC 微控制器用于为交通信号控制器提供操作标准和时间延迟，继电器用于说明应用目的索引术语 - 压电换能器、PIC、声音传感器、升压转换器、可充电电池
Energy and Ai -I Iris -Invorsità校园Bio -Medico
在这项研究中，我们提出了一种混合AI最佳方法，以提高智能网格（例如可再生能源社区）的能源管理效率。此方法采用时间延迟神经网络，以预测社区能量特征的未来价值。然后，这些预测由随机模型预测控制使用，以通过电池能量存储系统的适当控制策略来优化社区运营。在公共数据集上进行的预测结果分别为24小时，返回的平均绝对误差为1.60 kW，2.15 kW和0.30 kW，分别用于光伏生成，总能量消耗和普通服务。与竞争对手相比，使用此类预测的模型预测控制产生了最大收入。与使用相同的管理系统相比，总收入增加了18.72％，而无需从预测方法中进行预测。
离子门控晶体管：传感和计算集成的推动力
在获取外部数据中必不可少的作用，通过这些智能任务（例如推理，学习和决策）可以完成。随着科学和技术的进步，尽管敏感性，设备大小和传感器的检测模式已得到很大改善，但对外部变化做出响应的方法主要是在被动模式下，也就是说，即，收集大量冗余数据，然后将它们传输到远程计算平台，例如云服务器等云服务器，以进一步处理。[2 - 4]随着智能任务的复杂性增加，被动模式会导致时间延迟和数据传输和处理能源消耗过多，并最终拖延了感觉系统的时间和能量效率。解决这些问题的有效方法之一是使用边缘计算能力开发智能的感官系统，通过这些感官系统可以在终端在本地完成收集数据的分析和处理。[3]
理学硕士（神经心理学）
CO1 - 展示对联合行动背景下社会认知、感知和行动之间关系的理解。CO2 - 解释视觉运动适应的概念，并应用时间延迟重新校准的知识来分析和解决处理连续运动中的时间延迟的挑战。CO3 - 检查自下而上/自上而下的感知和显着性图模型的作用，并推断现实搜索任务中的注视控制，以预测和分析各种场景中的眼球运动模式。CO4 - 理解配置编码的概念及其在视觉错觉中的作用，并使用配置处理的知识来分析和解释照明对视觉错觉的影响。CO5 - 分析存在感在 VR 体验中的影响，并评估它如何影响心理学研究中的参与者行为和反应。
国防部零信任参考架构
国防部网络安全参考架构 (CS RA) 记录了国防部的网络安全方法，目前正在更新以成为以数据为中心并融入 ZT 原则。ZT 支持 2018 年国防部网络战略、2019 年国防部数字现代化战略、2021 年关于改善国家网络安全的行政命令以及国防部首席信息官 (CIO) 的愿景，即创建“一个更安全、协调、无缝、透明且具有成本效益的架构，将数据转化为可操作的信息，并确保在面临持续的网络威胁时可靠地执行任务。” 2 ZT 应用于重新确定和整合现有的国防部能力和资源的优先级，同时保持可用性并最大限度地减少身份验证机制的时间延迟，以实现国防部 CIO 的愿景。
Microsoft Word - VoiceRobotControlTechRep_v15 _Formatted_1.doc
摘要 - 本文概述了使用语音、手势和人机界面 (HCI) 控制的机器人遥控系统。该系统由三个基本软件组件组成，包括 (a) 从多个输入获取和识别控制命令、(b) 客户端-服务器网络通信和 (c) 机器人及其手臂的命令融合和执行。控制命令识别的输入来自 (1) 有线或无线麦克风、(2) 安装在人臂上的有线方向传感器和 (3) HCI 设备，例如鼠标、键盘或带有控制命令序列的文本文件。手势命令集基于美国海军用于在地面导航飞机的词典。多个命令的融合通过 (a) 分析时间延迟和 (b) 为命令和发出这些命令的客户端分配不同的优先级来执行。在机器人执行选定命令之前，会考虑一致和冲突的命令。对于紧急控制，视频信号会发送到监控站。
在空间中使用激光干涉仪在激光上检测到超轻的暗物质
超薄暗物质（ULDM）是领先的良好动机候选者之一，在粒子物理学和宇宙学标准模型之外，许多理论中都预测了这些候选。在物理和天文实验中搜索ULDM的兴趣越来越多，主要假设ULDM和正常物质之间还有其他相互作用。在这里我们证明，即使ULDM仅具有重力相互作用，它也应引起太阳系中的引力扰动，该引力扰动可能足够大，可以在未来的重力波（GW）激光干涉仪中引起可检测的信号。我们研究了米歇尔森时间 - 时间延迟干涉仪对各种自旋的ULDM的敏感性，并通过针对μHz频率的空间基GW检测器来探测具有质量m mass10-18 eV的向量ULDM。我们的发现表明，GW检测器可能会直接探测一些质量范围，否则否则挑战了。