XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统维护
符号作为弥合人机鸿沟的通用语言，用于可解释和可建议的人工智能系统
尽管许多现代人工智能系统通常能够学习自己的表征，拥有令人惊讶的强大功能，但人们对它们的不可捉摸性以及与人类互动能力随之而来的问题感到非常不满。虽然已经提出了神经符号方法等替代方案，但对于这些方法的具体内容缺乏共识。通常有两个独立的动机：(i) 符号作为人机交互的通用语言；(ii) 符号作为人工智能系统在其内部推理中使用的系统生成的抽象。关于人工智能系统是否需要在其内部推理中使用符号来实现一般智能能力，目前尚无定论。无论答案是什么，人机交互中对（人类可理解的）符号的需求似乎非常引人注目。符号，就像情绪一样，可能不是智能本身的必要条件，但它们对于人工智能系统与人类互动至关重要——因为我们既不能关闭我们的情绪，也不能没有我们的符号。特别是在许多人为设计的领域，人类会对提供明确的（符号）知识和建议感兴趣——并期望机器以同样的方式进行解释。仅此一点就要求人工智能系统维护一个符号界面以便与人类互动。在这篇蓝天论文中，我们论证了这一观点，并讨论了需要追求的研究方向，以实现这种类型的人机互动。
飞机系统维修任务间隔优化
Onyedikachi Chioma Okoro 国立航空大学/持续适航系/乌克兰基辅，03058 电子邮件：okorokachi7@gmail.com Maksym Zaliskyi 国立航空大学/电信和无线电电子系统系/乌克兰基辅，03058 电子邮件：maximus2812@ukr.net Serhii Dmytriiev 国立航空大学/持续适航系/乌克兰基辅，03058 电子邮件：sad@nau.edu.ua Oleksandr Solomentsev 国立航空大学/电信和无线电电子系统系/乌克兰基辅，03058 电子邮件：avsolomentsev@ukr.net Oksana Sribna 国立航空大学飞行学院/飞行安全系/乌克兰克罗皮夫尼茨基，25005电子邮件：oksana-kd@ukr.net 收到日期：2021 年 7 月 26 日；接受日期：2021 年 11 月 12 日；发表日期：2022 年 4 月 8 日 摘要：维护约占飞机运营成本的 20%；高于燃料、机组人员、导航和着陆费用相关的成本。维护成本的很大一部分归因于飞机部件和系统的故障。这些故障是随机的，提供了一个数据库，可以进一步分析该数据库以帮助决策进行维护优化。本文开发了可用于优化飞机系统维护任务间隔的随机数学模型。本研究的初始数据是诊断变量和可靠性参数，它们构成了选择的基础
牙周病原体诱导的肠道营养不良对同种异性皮肤移植模型中移植免疫的影响
可再生资源减少了燃料需求，降低了系统维护成本，并最终减少了能源浪费。减少化石燃料的使用，并增加使用可再生能源以在2050年获得净零排放。尽管对所有其他燃料的需求在2020年下降，但可再生能源是唯一的能源，尽管大流行，但需求增加。1）2020年，电力发电的可再生能源消耗增长了7％。2）在耗尽化石燃料供应之前，所有能源部门均应基于可再生能源实施技术。3,4）使用可再生能源似乎是我们未来的有希望的方向。4）具有屋顶光伏系统的家庭被称为制造商，因为除了从网格中消耗电力外，它们还可能产生电力。5）生存已被证明是一种可持续的能源选择。6–8）此外，已经进行了研究，以了解如何将收藏家与其他太阳能设备集成以提高整体效率。9）一些研究人员正在研究各种太阳系的热效率，以提高热量输入，性能参数和产量率。9–11）有必要立即解决几个问题，以便以有序的方式管理活力的增长，包括经济的方向，减少化石燃料消耗，人力资本的发展以及在未来能源框架中使用可持续能源的使用。1,12–15）最近，可再生能源部门经历了快速增长，尤其是在太阳能光伏和风能中。1,12–15）最近，可再生能源部门经历了快速增长，尤其是在太阳能光伏和风能中。随着近年来这些能量的快速增长，
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类别：办公室和计算机，设备和用品； Computer and related services;Office machinery, equipment and supplies except computers;Word-processing machines;Photocopying and printing equipment;Post-office equipment;Calculating and accounting machines;Typewriters;Parts and accessories of typewriters and calculating machines;Various office equipment and supplies;Computer equipment and supplies;Data-processing machines;Digital cartography equipment;Computer hardware;Software;Computer systems;Servers;Hardware consultancy services;Hardware选择咨询服务；硬件灾难恢复咨询服务；计算机站点计划咨询服务；计算机硬件接受测试咨询服务；计算机审核咨询和硬件咨询服务；软件编程和咨询服务；包装软件产品的编程服务；系统和技术咨询服务；技术咨询服务；技术开发服务；系统分析和编程服务；系统维护服务；系统服务；软件服务；数据 - 数据应用程序；数据列表；数据列车服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据维护服务；数据维护服务；数据维护服务；数据维护服务；数据维护服务；数据维护服务；数据维护服务；服务；计算机相关的管理服务；计算机支持和咨询服务；计算机网络服务；计算机升级服务；计算机审核服务；计算机测试服务；计算机备份服务；计算机目录转换服务；计算机相关的专业服务计划招标/建议发布日期：
使用相变材料 (PCM) 的光伏板集成：综述
可再生资源减少了燃料需求，降低了系统维护成本，并最终减少了能源浪费。减少化石燃料的使用，增加可再生能源的使用，到 2050 年实现净零排放。尽管 2020 年对所有其他燃料的需求都在下降，但可再生能源是唯一一种在疫情期间需求增加的能源。1) 2020 年，用于发电的可再生能源消耗增长了 7%。2) 在化石燃料供应耗尽之前，所有能源部门都应实施基于可再生能源的技术。3,4) 使用可再生能源似乎是我们未来的光明方向。4) 拥有屋顶光伏系统的家庭被称为产消者，因为他们除了从电网中消耗电力外，还可以发电。5) 产消者的存在已被证明是一种可持续的能源选择。6–8) 此外，还进行了研究，以了解如何将收集器与其他太阳能设备集成以提高整体效率。 9) 一些研究人员正在研究各种太阳能系统的热效率，以增加热量输入、性能参数和产出率。9–11) 为了有序地管理能源的增长，有必要同时处理几个问题，包括经济的方向、减少化石燃料的消耗、人力资本的发展以及未来能源框架中可持续能源的使用。1,12–15) 最近，可再生能源行业经历了快速增长，尤其是在太阳能光伏和风能方面。随着近年来这些能源的快速增长，
第 8 章 - 机场导航辅助设备 - La DOTD
机场的视觉和导航辅助设备 (NAVAIDS) 的主要功能是协助飞行员在飞机着陆、起飞和滑行过程中安全高效地移动飞机。因此，确保所有视觉和导航辅助设备正常工作并保持良好状态非常重要。本章将简要讨论各种视觉和导航辅助设备，提供关于大多数通用航空设施上更标准的视觉和导航辅助设备的检查程序的一般建议，并讨论维护此类设备时的安全程序。美国联邦航空局最近修订了其 2005 年 4 月 4 日发布的咨询通告 150/5340-26A，标题为“机场视觉辅助设施的维护”，该通告通过引用并入本文。咨询通告提供了系统维护信息，用于在您的机场建立机场视觉辅助设施的预防性维护计划。 AC 中的信息涵盖以下系统：机场照明拱顶和串联照明电路恒流调节器 (CCR)跑道和滑行道高架边缘照明系统跑道和滑行道路面照明系统跑道保护灯和停止排灯照明跑道和滑行道标志旋转信标照明风锥组件精密进近航道指示器 (PAPI) 系统目视进近坡度指示器 (VASI)跑道末端识别灯 (REIL) 和全向进近灯光系统 (ODALS)中等强度进近灯光系统 (MALS, MA
美国陆军任务与设施承包司令部
韦德·C·科尔是美国陆军任务与设施承包司令部指挥官的副手，负责领导其人员和管理其资源。MICC 是美国陆军承包司令部的下属司令部，为陆军企业提供现成、果断和同步的业务解决方案和承包支持。该司令部由大约 1,300 人组成，他们被分配到两个旅、两个战地指挥部办公室和遍布美国和波多黎各的 28 个战地级承包办公室。MICC 为各种承包支持提供支持活动，包括士兵招募和训练、部队部署、家庭和士兵福利、武器系统维护、基地行动以及安装和基础设施准备。在加入 MICC 总部之前，科尔先生曾担任第 418 承包支持旅指挥官的副手。此前，他曾担任德克萨斯州胡德堡 MICC 战地指挥部办公室主任，并在那里被任命为高级承包官员。职业年表 • 2016 年 1 月 - 至今：德克萨斯州圣安东尼奥-萨姆堡联合基地任务和安装承包司令部副司令。 • 2013 年 7 月 - 2015 年 12 月：德克萨斯州胡德堡第 418 CSB 指挥官副手。 • 2011 年 8 月 - 2013 年 7 月：胡德堡 MICC 战地理事会办公室主任。 • 2010 年 10 月 - 2011 年 7 月：弗吉尼亚州贝尔沃堡 MICC 主任。 • 2003 年 8 月 - 2010 年 10 月：路易斯安那州波尔克堡陆军承包局南部地区局长，独立任务如下：
第 20 章 – 土地使用法规第 20.114 章：替代能源系统和技术
第一部分 能源存储系统 20.114.010 权限。 20.114.015 目的和意图 20.114.020 一般要求 20.114.025 计划和规范提交要求 20.114.030 其他所需信息 20.114.035 操作和维护手册要求 20.114.040 系统维护 20.114.045 系统培训 20.114.050 系统测试 20.114.055 调试计划 20.114.060 调试测试 20.114.065 调试报告 20.114.070 退役计划 20.114.075 退役过程 20.114.080 退役报告 20.114.085 现有系统的重新调试 20.114.090 应急计划和培训20.114.095 安装 20.114.100 灾害缓解分析 (HMA) 20.114.105 电化学储能系统 20.114.110 火灾控制与扑灭 20.114.115 标牌 20.114.120 一户和两户住宅和联排别墅单元第二部分电池储能系统 20.114.125 简介 20.114.130 权限 20.114.135 一般要求 20.114.140 Tier 1 电池储能系统的许可要求 20.114.145 Tier 2 电池储能系统的许可要求 20.114.150 Tier 3 电池储能系统的许可要求 20.114.155 定义第三部分。保留第四部分。保留部分 V。电动汽车基础设施 20.114.410 目的。20.114.415 权限。20.114.420 定义。20.114.425 电动汽车（EV）充电基础设施。20.114.430 电气室和设备。20.114.435 电池充电站或快速充电站 – 在现有开发项目中进行改造。20.114.440 电动汽车充电站空间 – 允许作为必需空间。20.114.445 街外电动汽车充电站空间。20.114.450 无障碍电动汽车充电站。20.114.455 电动汽车充电站空间 – 标牌。20.114.460 充电站位置、选项和充电连接器图。
DOD HFE TAG 计划整体人因工程
在人为因素、人为表现和人机系统集成 (HSI) 领域，人们认识到各种因素会相互结合并相互作用，影响与人为表现相关的效率、效力、安全性和满意度，有时这种影响方式是不可预测的。为了达到并维持现代技术和战争所需的能力水平和作战节奏，调查和考虑这些相互作用非常重要。TAG 74 将重点介绍整体人为因素工程 (HHFE)，并探讨创新技术、无处不在的威胁和新方法对人类身心健康、福祉和能力的影响。无数的人为因素技术与此领域相关，例如用于态势感知的可穿戴设备；用于掌握的心理意象；用于针对干预的大数据分析；以及用于选择、培训和系统维护的混合现实、人工智能和机器学习应用。HHFE 的发展和成就可能对国防部及其他地区具有广泛的应用和影响。因此，我们邀请 HFE 政府、行业和学术界共同合作，分享该领域的想法、发现和进展。除了我们的实践社区技术简报外，联邦航空管理局 (FAA) 民用航空医学研究所 (CAMI) 航空安全总监 Melchor Antuñano 博士还将通过主题演讲《民用航空医学研究所的研究趋势：新挑战和机遇》来阐述我们的主题。我们的全体会议将提供进一步的见解，美国空军中校 Matthew Taranto 博士和联邦航空管理局的 Anthony Tvaryanas 博士将介绍基于模型的人体系统集成，海军研究生院 (NPS) 的 Larry Shattuck 博士和 Nita Shattuck 博士将介绍从 HSI、HFE 和人类表现的八十年教学和研究中获得的经验教训。
Silo AI 利用 iTwin 平台为芬兰的水和区域供热系统运营商试行智能、数据驱动的资产优化服务
Silo AI 在芬兰为水和区域供热系统运营商试行智能数据驱动资产优化服务 利用 iTwin 平台将网络可视化工作量减少了 50%，从而改善了资产维护计划和能源效率 • Silo AI 为城市管道运营商开发并试行了一种智能数据驱动资产优化解决方案。 • 这项服务称为 Silo Flow，可以预测管道泄漏并确定区域供热系统的潜在冷却优势。 • 利用 iTwin 平台促进数据集成并提供整个管道网络的整体可视化。 • Silo Flow 将使客户网络的能源效率、性能和生产力提高几个百分点。 利用人工智能优化城市管道基础设施系统 作为北欧最大的私人人工智能 (AI) 实验室，Silo AI 开发可定制的、由 AI 驱动的解决方案和产品，实现城市基础设施、能源和物流的智能监控和预测。为了提高芬兰供水和区域供热网络的性能、可靠性和能源效率，Silo AI 发起了一个项目，为城市管道运营商开发一种智能、数据驱动的资产优化服务。Silo AI 业务开发主管 Harri Kaukovalta 表示：“很大一部分供水和区域供热网络即将到期，漏水不仅给网络运营商和社会带来了高昂的成本，也给管道网络客户带来了不适。”网络性能低下和泄漏增加了燃料消耗和水浪费，这不仅对商业不利，而且对环境也不利。Silo AI 与赫尔辛基环境服务局 HSY 和芬兰最大的电网运营商之一合作试行他们的解决方案，使这些系统运营商能够提供更可持续的能源服务，从而优化区域供热资产的性能并消除管道泄漏。Kaukovalta 说：“供热和供水的可靠性对人们有直接影响。”该系统优化服务名为 Silo Flow，可帮助预测网络故障并优先进行主动资产维护，以避免昂贵的维修和潜在的网络关闭，确保高效可靠的服务，同时最大限度地减少对环境的影响。分散的数据妨碍整体网络概览芬兰维护着超过 16,000 公里的区域供热管道。Kaukovalta 说：“尽管芬兰的区域供热系统维护得很好，但平均每 10 公里网络每年就会发生一次泄漏。”水网也是如此。Silo AI 试图利用人工智能和数据分析来查明容易发生泄漏的区域并优先进行管道维护改造。然而，管道优化和管道运行需要结合多种数据源和数据格式，从这些数据中分析出的数据和结果