XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统识别
使用神经信息流进行端到端神经系统识别 Seeliger, K.；安布罗吉奥尼，L.； Güçlütürk，Y.；古克吕，美国；格文，MAJ van 2021，
神经信息流 (NIF) 为神经科学中的系统识别提供了一种新方法。它模拟多个大脑区域中的神经计算，并且可以通过非侵入性数据的随机梯度下降进行端到端训练。NIF 模型通过耦合张量网络表示神经信息处理，每个张量都编码大脑区域中包含的感官输入的表示。这些张量的元素可以解释为皮质柱，其活动编码了时空位置中特定特征的存在。每个张量都通过低秩观察模型与特定于大脑区域的测量数据耦合，这些低秩观察模型可以分解为局部神经元群的空间、时间和特征感受野。这些观察模型和定义区域内信息处理的卷积权重都是通过预测感官刺激期间的神经信号端到端学习的。我们使用单个参与者记录的大规模 fMRI 数据集对早期视觉区域活动训练了一个 NIF 模型。我们表明，我们可以恢复与实证结果一致的合理的视觉表征和群体感受野。
神经系统的系统识别：如果我们做对了，我们会知道吗？
人工神经网络被提议作为大脑各个部分的模型。这些网络与生物神经元的记录进行比较，重现神经反应的良好性能被认为支持该模型的有效性。一个关键问题是这种系统识别方法能告诉我们多少有关大脑计算的信息。它是否能验证一种模型架构优于另一种？我们评估了最常用的比较技术，如线性编码模型和中心核对齐，通过用已知的真实模型替换大脑记录来正确识别模型。系统识别性能变化很大；它还在很大程度上取决于独立于真实架构的因素，如刺激图像。此外，我们展示了使用功能相似性分数来识别更高级架构主题的局限性。
神经系统的系统识别：如果我们做对了……
人工神经网络被提议作为大脑各个部分的模型。这些网络与生物神经元的记录进行比较，重现神经反应的良好性能被认为支持该模型的有效性。一个关键问题是这种系统识别方法能告诉我们多少有关大脑计算的信息。它是否能验证一种模型架构优于另一种？我们评估了最常用的比较技术，如线性编码模型和中心核对齐，通过用已知的真实模型替换大脑记录来正确识别模型。系统识别性能变化很大；它还在很大程度上取决于独立于真实架构的因素，如刺激图像。此外，我们展示了使用功能相似性分数来识别更高级架构主题的局限性。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
用于系统识别和机器学习中应用的陈 - 弗利斯系列的连续性
在涉及系统识别，自适应控制和机器学习的应用程序中，随着时间的推移会不断处理输入输出数据流，以产生参数/权重估计的效率，以使假定的模型的行为与数据源相匹配。例如，在控制的背景下，这通常意味着模型的动力学应渐近地接近植物的动力学。当模型与工厂不兼容或数据流中包含不良信息时，这可能不会发生。更微妙的失败模式是模型的动力学不持续取决于参数的一种。在这种情况下，参数估计的序列可能会收敛到一定极限，而模型动力学的相应近似序列在任何意义上都无法收敛。
通过系统识别的复合单粒子锂离子电池模型
摘要 - 在锂离子（锂离子）电池模型的领域，由于其简单性，长期以来，单个粒子模型（SPM）被认为是在嵌入式应用中迎来物理启发模型（PIMS）时代的有希望的减少订单模型（ROM）候选者。然而，在高负载电流下，标准SPM在计算电池的端子电压时表现出较差的精度，从而使其不合适，可以作为植物模型在状态估计任务中。对文献的显着电解质增强SPM的全面评估表明，当前的解决方案在数学上是棘手的或过于简单的。对于电解质中的离子浓度，跨越计算复杂性和数学障碍的边界的众所周知的二次近似模型显示出时间性能较差，尤其是在当前的集电极接口上。在这项工作中，我们保留了二次近似模型的空间动力学，同时使用系统识别技术为其时间动力学提出了一种新颖的方法。通过使用相关子系统的线性近似值，我们确定了每个电极区域内电解质中锂离子单位面积的摩尔数的离散时间传递函数，从而提高了电解质浓度的时空精度。然后，我们使用新的系统识别电解质动力学增强标准SPM，以达到电解质增强的复合单粒子模型（EECSPM）。最后，与现有的最先进的面前相比，我们将表现出EECSPM的出色性能，从而代表了在实时应用程序中使用PIMS的具体目标。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测的系统识别和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种当并非所有状态都可用时，针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
通过基于模型的四旋翼无人机系统识别...
K t = 电机扭矩系数，单位为 N m/amp K e = 电机反电动势系数，单位为 V/(rad/s) V batt = 电池电压，伏特 R tt = 电机电阻（端子到端子），欧姆 J m = 电机和螺旋桨惯性，单位为 kg m2 D r = 转子（螺旋桨）直径，单位为 m ρ = 空气密度，单位为 kg/m3 T = 螺旋桨推力，NQ = 螺旋桨扭矩，单位为 N m CT = 螺旋桨推力常数 CP = 螺旋桨功率常数 Ixx 、I yy 、Izz = 无人机惯性矩，单位为 kg m2 m = 无人机质量，单位为 kg L x 、L y = 从 CG 到电机的力矩臂，单位为 m ω x 、ω y 、ω z = 机身轴旋转速度，单位为 rad/s ψ、θ、φ = 惯性轴到机身的欧拉角，单位为 rad ux 、uy 、uz =感知位置处的体轴速度 ux cg , uy cg , uz cg = 重心处的体轴速度 ω m = 电机速度，rad/s T d = 硬件更新延迟，惯性测量单元 (IMU) T d 2 = 硬件更新延迟，OptiTrack 反馈 CG = 重心 z cg = OptiTrack 传感器测量点下方的垂直重心距离 G 输出输入 = 从输入到输出的传递函数
通过基于模型的四旋翼无人机系统识别...
K t = 电机扭矩系数，N m/amp K e = 电机反电动势系数，V/(rad/s) V batt = 电池电压，伏特 R tt = 电机电阻（端子到端子），欧姆 J m = 电机和螺旋桨惯性，kg m2 D r = 转子（螺旋桨）直径，米 ρ = 空气密度，kg/m3 T = 螺旋桨推力，N Q = 螺旋桨扭矩，N m C T = 螺旋桨推力常数 C P = 螺旋桨功率常数 Ixx ，I yy ，Izz = 无人机惯性矩，kg m2 m = 无人机质量，kg L x ，L y = 从 CG 到电机的力臂，米 ω x ，ω y ，ω z = 机身轴旋转速度，弧度/秒 ψ，θ，φ = 惯性轴到机身的欧拉角，弧度 u x ，u y , u z = 感测位置处的身体轴速度 u x cg , u y cg , u z cg = 重心处的身体轴速度 ω m = 电机速度，rad/s T d = 硬件更新延迟，惯性测量单元 (IMU) T d 2 = 硬件更新延迟，OptiTrack 反馈 CG = 重心 z cg = OptiTrack 传感器测量点下方的垂直重心距离 G 输出输入 = 从输入到输出的传递函数