XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精确校准
设计一种新型光敏体模以精确校准脑电图系统的时间响应
人脑由 100 × 10 9 个神经元组成，它们相互连接，充当人体的控制系统。对人脑的研究从公元前一世纪就一直在进行。1最近，这引发了脑机接口 (BCI) 的研究。2 BCI 设计需要分析从头皮记录下来的脑电活动作为脑电图 (EEG) 活动。EEG 信号根据 EEG 电极位置和人体动作而变化。BCI 使用这些变化作为控制设备的特征或命令。传统医疗级 EEG 系统如 NeuroScan TM 、BioSemi TM 和 g.Tec TM 可在医院和医疗诊所找到，用于诊断一系列疾病，如癫痫、睡眠障碍和其他脑相关疾病。3,4 这些 EEG 系统由于其高质量和可靠性已经使用了很多年。最近，一些廉价的消费级无线脑电图系统已在家庭中使用，用于冥想和简单的脑电图诊断（NeuroSky TM 、Emobio TM 、Muse TM 、Emotiv TM 等）。与传统脑电图系统相比，这些无线脑电图系统不仅更便宜，而且更简单、更快捷
使用 Ampere 云原生处理器进行 AI 推理
合适规模的 AI 计算 在快速发展的 AI 部署领域，“合适规模的计算”概念已成为 AI 推理的关键策略。这意味着精确校准计算资源以满足 AI 应用程序的需求，重点是实现性能、功耗和成本效率之间的最佳平衡。随着 AI 部署量不断激增，精简基础设施的必要性日益突出，需要采取一种全面的方法，满足延迟和吞吐量要求，同时精心管理与采购、数据中心基础设施、房地产、能耗、冷却和其他运营开销相关的成本。仅仅将更昂贵、耗电更大、专业化程度更狭窄的硬件投入 AI 无法满足所需规模的业务需求。
飞机在所有高度（例如 6. alr 在内部故障或低位）
理论认为，机械变量指示的数值接近飞机在任何高度的真实垂直速度（见图 6）。参考1 和 2）。任何错误都是由于空气在内部泄漏处粘度的变化或空气通过时泄漏与外部大气之间的差异造成的。这些影响也可能导致爬升和下降的不同结果，因为下降过程中从大气中流入的空气的稳定性并不一定意味着上升过程中从容器中流出的空气的稳定性，其他条件相同。然而，这些影响可以通过建筑设计最小化，并且出于实际目的，可以使用现代航空器爬升率指示器来显示标准大气中的真实垂直速度。PZI 滑翔机变速计的实验室校准现在也不受其特性限制，尽管工厂条件不能产生适当的大气参数。就目前的目的而言，将假设机械变速计确实显示真实的垂直速度，当然，前提是在海平面上进行精确校准。
美国政治如何确保国会的选举责任
民主的一个重要组成部分是能够通过选举失败的威胁使立法者负责，这一概念很少直接被直接量化。间接措施的众所周知的大规模变化（例如任职优势，选举利润率，党派偏见，党派优势，分票投票等）似乎都意味着选举责任制中的巨大波动。相比，我们表明，在一个世纪的三分之二中，击败现任美国众议院议员的（精确校准）的可能性是恒定的，而且非常高。我们通过全面投票分布的生成统计模型解决了这种悖论，以避免仅研究中心趋势的共同实践引起的偏见，并通过广泛的样本外测试对其进行验证。我们表明，党派战场的不同状态以有趣的方式导致了同样的现有失败的可能性。仍然存在许多美国民主的挑战，但此核心特征仍然持久。
双能级系统作为绝对功率的量子传感器
已经提出了几种解决这个问题的方案。例如使用普朗克光谱 [ 1 ， 2 ]、已知微波元件的散粒噪声 [ 3 ] 或与参考传输线相比的被测设备的散射参数 [ 4 – 6 ]。这些方法可能需要单独冷却或多次切换的低温标准，这会增加测量时间和不确定性，因为在重新组装微波线时参数不可避免地会发生变化。在使用超导量子比特或谐振器的实验中，通常使用电路特有的一些物理效应进行校准。例如，光子数已经通过交叉克尔效应 [ 7 ] 或通过量子比特腔系统的斯塔克位移进行了精确校准 [ 8 ， 9 ]。后者已扩展到多级量子系统（qudits），以从更高级别的 AC 斯塔克位移中推断出未知信号频率和幅度 [10]。另一种方法是使用相位量子位作为采样示波器，通过测量通量偏差随时间的变化情况 [11]。其他方法适用于校正脉冲缺陷 [12,13]。最近一个有趣的提议是使用
当代测量与评估框架...
低速设施中风洞流质量测量和评估的现代框架 随着测试的复杂性增加，对风洞测试测量精度的要求也越来越严格。在风洞测试时间减少和测试成本增加的环境下，重要的是在较长时间内建立、维护和统计控制风洞设施中测量链所有组件的精确校准和验证。本文介绍了在贝尔格莱德军事技术学院的 T-35 4.4 m × 3.2 m 低速风洞中建立和维护测量质量控制系统所做的努力。该设施测量质量的保证基于确保三个主要组成部分的质量：风洞测试部分的校准、所用仪器的校准以及标准风洞模型的定期测试。本文介绍了相关风洞校准测试的样本结果，并将其与其他设施的结果进行了比较。测试证实了该设施的整体质量良好，并且必须保持、定期检查和系统记录所达到的质量水平。关键词：风洞流动质量；低速风洞；标准校准模型；AGARD-B；ONERA M4。
插入一个：单发稳健的视觉力伺服彩将用于新的对象插入6-DOF跟踪 /作者= Chang，Haonan; Boularias，Abdeslam； Jain，siddarth /creationdate = 2024年10月4日 /主题=计算机视觉，机器人技术< /div>
自主机器人组装的摘要最新进步已显示出令人鼓舞的结果，尤其是在应对精确插入挑战方面。但是，在不同的对象类别和任务之间实现适应性通常需要一个学习阶段，需要昂贵的现实世界数据收集。先前的研究通常假定插入的对象对机器人的末端效果的刚性附着，或者依赖于结构环境中的精确校准。我们提出了一种单发方法，用于高精度接触富含的操作装配任务，从而使机器人仅使用单个演示图像从随机呈现的方向上执行新对象的插入。我们的方法结合了一个混合框架，该框架将基于6-DOF视觉跟踪的迭代控制和阻抗控制融合在一起，从而通过实时视觉反馈促进高精度任务。重要的是，我们的方法不需要预先训练，并且证明了对摄像头姿势校准误差和物体内部姿势的干扰产生的不确定性的弹性。我们通过在现实世界中的广泛实验进行了拟议框架的效果，涵盖了各种高度精确的组装任务。
PCB 嵌入式二极管功率循环期间的在线温度测量
功率循环测试是研究功率转换器可靠性性能和评估其相对于温度应力的寿命的主要方法之一。在传统的功率循环方法中，结温测量是使用热敏电参数 (TSEP) 进行的，例如低电流下的通态电压（对于双极元件：IGBT 和二极管……）[1] 或 MOSFET 的阈值电压 V 𝑡ℎ [2]。当在 PWM 类型的电气约束下进行功率循环时，这些方法的实现很复杂。测试前还需要对每个组件进行精确校准。本文提出了一种创新的测试台，用于在功率循环期间在线测量结温，以研究嵌入在 PCB 中的功率二极管的可靠性 [3]。所提出的方法基于使用导通期间正向电压 𝑉 𝐹 和正向电流 𝐼 𝐹 的变化来估算热电压 𝑈 𝑇 并从而实时估算结温。这有助于即使在高循环频率（> 1 kHz）的情况下也能获得良好的近似值。表 1 对经典方法和所提出的方法进行了简要比较。首先，给出了该方法的描述，然后介绍了功率循环电路的代表性设计。
具有非对称边际可靠性输入装置的高效人机控制
诸如运动想象脑机接口 (BCI) 之类的输入设备通常不可靠。理论上，人机回路中可以使用通道编码来通过嘈杂的输入设备稳健地封装意图，但标准前馈纠错码实际上无法应用。我们为噪声水平非常高的二进制输入设备提供了一个实用且通用的概率用户界面。我们的方法允许实现任何级别的稳健性，而不管噪声水平如何，只要有可靠的反馈（例如视觉显示）即可。特别是，我们展示了基于反馈通道代码的高效缩放界面，用于噪声水平为基于运动想象的 BCI 等模态特征的二分类问题，准确率 < 75%。我们概述了基于分离通道、线路和源编码的人机回路设计中的一般原则。我们开发了一种新颖的选择机制，可以使用嘈杂的双态按钮实现任意可靠的选择。我们展示了对变化的通道统计数据的自动在线适应，以及无需精确校准错误率的操作。我们使用一系列可视化来构建用户界面，这些界面以对用户透明的方式隐式编码这些通道。我们通过一组蒙特卡罗模拟和人机交互实验的实证结果验证了我们的方法，结果表明，该方法在一系列通道条件下可有效运行，达到理论最佳值的 50-70%。
一种稳健且模块化的多传感器融合方法应用...
摘要 — 人们早已知道，融合来自多个传感器的信息用于机器人导航可以提高稳健性和准确性。然而，在现场部署之前对传感器组合进行精确校准以及应对传感器中断、不同的测量速率和延迟，使多传感器融合成为一项挑战。因此，大多数情况下，系统不会为了简单而利用所有可用的传感器信息。例如，在需要机器人从室内过渡到室外的任务中，通常会忽略一旦在室外就可以免费获得的全球定位系统 (GPS) 信号，而是仅依靠在整个任务期间持续可用的传感器馈送（例如，视觉和激光）。当然，这是以牺牲实际部署中的稳健性和准确性为代价的。本文提出了一个通用框架，称为多传感器融合扩展卡尔曼滤波器 (MSF-EKF)，能够处理来自理论上无限数量的不同传感器和传感器类型的延迟、相对和绝对测量，同时允许在线对传感器套件进行自我校准。MSF-EKF 的模块化允许在操作期间无缝处理额外/丢失的传感器信号，同时采用状态缓冲方案并增强迭代 EKF (IEKF) 更新，以允许有效地重新线性化预测，以接近绝对和相对状态更新的最佳线性化点。我们使用配备 GPS 接收器以及视觉、惯性和压力传感器的微型飞行器 (MAV) 在户外导航实验中展示了我们的方法。