XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统启动
Ganz AI Box 视频分析和深度学习
• 易于配置，系统启动速度快。 • 即时和精确识别 • 基于深度学习的 AI 引擎和分析规则引擎 • 多种 AI 视频分析包选择 • 非常适合监控、商业智能、访问控制、损失预防等。 • 与现有的基于 Onvif 的 VMS、NVR/DVR、报警监控系统兼容 • 轻松与带注释的视频流集成 • 轻松与各种 API 和协议集成（ONVIF、REST、电子邮件、TCP、RS485） • 基于 HTML5 Web 的配置（无插件） • 兼容 ONVIF 和 RTSP • 配备规则引擎来检测各种情况和动作，例如“入侵”、“占用”、“徘徊”、“进入/退出”、“越界” • 计算特定区域中存在的对象数量或计算通过特定区域的对象数量
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
开发人工智能消防机器人和火灾巡逻的实验调查
摘要：如今，由于人类不负责任，不可预测的气候波动以及家庭和工业环境，火灾事件定期发生。本研究描述了使用人工智能来识别火灾事件的消防机器人，并有能力远程射击，从而最大程度地降低了消防战士的风险。消防机器人根据用户监督和基于传感器的输入的组合进行移动。软件包括集成跟踪，火焰检测，避免障碍物和灭火。可以通过连接到消防软管的伺服电机来调节喷水的方向和量。在最后阶段，使用模拟的消防试验环境来评估消防机器人的性能。在对受灾地区进行自主检查期间，消防机器人有能力实时识别火焰，通过灭火系统启动自动灭火，并在最初的阶段管理火。
移动和制造的家庭置换（MMHR）程序
在使用CDOL系统启动新应用程序之前，申请人组织必须验证和更新组织信息。要这样做，请从“组织”标题下的“组织”名称右侧的“视图”按钮登录并从“视图”按钮。HCR已存档的组织信息将出现一个弹出窗口。如果显示的任何信息不正确或需要更新，请关闭弹出窗口，然后在组织名称右侧选择“编辑”按钮。请确保包括授权与HTFC签订合同的联系人的姓名和邮寄地址。对于HCR和HTFC而言，重要的是要知道在哪里邮寄潜在奖励和合同材料。组织可以随时更新其在CDOL中的组织信息，但一旦提交了应用程序，就不会更改组织信息。CDOL申请人信息字段要审查和验证：A。一般申请人信息
FEMP-FTA--蒸汽疏水阀性能评估
蒸汽疏水阀是每个蒸汽系统中使用的自动阀门，用于去除冷凝水、空气和其他不凝性气体，同时防止或最大程度地减少蒸汽通过。如果允许冷凝水聚集，则会降低蒸汽管道的流量和传热设备的热容量。此外，过量的冷凝水会导致“水击”，从而可能造成破坏性和危险的后果。系统启动后残留的空气会降低蒸汽压力和温度，也可能降低传热设备的热容量。不凝性气体（例如氧气和二氧化碳）会引起腐蚀。最后，通过疏水阀的蒸汽不提供加热服务。这实际上降低了蒸汽系统的加热能力或增加了必须产生的蒸汽量以满足加热需求。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
米德尔顿市消防计划审查...
门禁控制计划提交要求 提供包含以下信息的 PDF 图纸： 1. 详细的工作范围说明，确定门禁/出口控制系统在正常、断电和消防系统启动情况下的运行情况 2. 比例平面图，显示以下内容： a. 平面图应仅包含门禁控制详细信息 b. 包括房间名称 c. 完整的出口路径 d. 确定哪些门需要配备门禁控制设备 e. 详细说明安装位置和布局，包括所有连接/与建筑系统的集成 3. 显示防火等级和需要提供的硬件的门明细表 4. 硬件制造商的规格表（切割表） 5. 操作顺序 6. 所用探测器类型的制造商规格表（切割表）
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。