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工业4.0背景下的人工智能综述
摘要 — 人工智能 (AI) 被视为工业 4.0 中对企业最有前景的进步。人工智能被定义为模仿智能行为的计算机模型，它有望引发下一波数字颠覆并为行业带来竞争优势。人工智能的价值不在于它的模型，而在于我们利用它们的方式。工业对象被转换成可以在给定环境中感知、行动、适应和表现的智能对象正变得越来越普遍。行业领导者需要慎重选择如何、何时以及在何处部署这些技术。我们的工作重点介绍了工业 4.0 中一些主要的人工智能新兴趋势。我们还讨论了人工智能在工业 4.0 中的优势、挑战和应用。
新斯科舍省太阳能指南
目前安装的绝大多数太阳能光伏系统都是并网的，这意味着电流会流到家庭的配电板，然后由家庭的电气设备使用，多余的电力则输出回电网。典型的并网太阳能光伏系统由太阳能电池板本身、将其固定在屋顶或地面上的支架设备、一个或多个将电能转换成更可用的交流电形式的逆变器，以及将经批准的系统连接到家庭和/或电网所需的任何其他电气设备组成。这些“系统平衡”组件在大多数情况下都是加拿大电气规范所要求的，包括适当尺寸的电线、断路装置、接线盒和断路器，以及
Biochar Coaltion BOF政策评论
生物炭是使用受控火灾，将森林斜线，木材收获残留物，损坏的树木和多余的刷子转换成稳定的富碳木炭的生产，可以保留在森林土壤中。正如威尔逊生物炭合作伙伴和其他生物炭研究人员所记录的那样，使用便携式火焰盖窑（如《伍兹演示报告》中的生物炭中所述）允许有效的，就地的生物炭生产，从而为传统的施加施用提供了巨大的生态益处（Wilson，K.J.，K.J.（2024））。这种方法不仅可以减少有害的颗粒物排放，还可以保留土壤的有机层，否则这些层被烧伤和野火焚化。
98. 人工智能和机器学习在
人工智能机器翻译引擎在弥合语言差距方面取得了巨大进步，可以将文本几乎立即转换成不同的语言。同样，自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS) 技术通过促进口头内容与文本之间的实时转换，彻底改变了口语翻译 2 。这些进步不仅加快了交流，而且在灾难响应、外交谈判和跨文化合作中发挥了至关重要的作用。在我们这个互联互通的世界里，弥合语言差距的能力至关重要，因为商业、外交、教育和医疗保健通常涉及跨语言互动。人工智能和机器学习技术提供了应对这些挑战的创新方法，从根本上改变了语言服务的提供方式。
第 2-04 节 - 机组人员意识 - SmartCockpit
DAU 是 EICAS 的中央数据收集点。DAU 1 专用于收集前飞机系统和左发动机的数据。DAU 2 收集后飞机系统和右发动机的数据。发动机数据通过 FADEC 和直接从发动机传感器发送到 DAU。DAU 收集的离散信号被转换成数字信号并发送到集成计算机 (IC-600)。IC 600 中有一个符号生成器，它为显示单元提供图像。每个 DAU 都是双（A 和 B）通道单元。两个 DAU 上的通道 B 都作为备用源，如果通道 A DAU 发生故障，必须通过 DAU 复原按钮手动选择。两款 IC-600 均使用现场 DAU 的 A 通道作为主要信息来源。
SoftwareX 2P-Kt：基于逻辑的符号 AI 生态系统
CL 中存在许多逻辑，例如命题逻辑、一阶逻辑 (FOL)、时间逻辑、道义逻辑等，每种逻辑都针对特定领域。例如，时间逻辑能够推理时间中的事件，道义逻辑支持推理许可/禁止及其情况，而 FOL 则是通用的。此外，不同的逻辑存在不同的推理规则。一些是演绎的——从前提中得出结论，一些是归纳的——从几个前提——结论示例中寻找一般规则，而另一些是溯因的——推测哪些前提导致了某些结论。最后，当某些推理规则存在解决策略时，它可以转换成某种软件结构，并用于为智能系统提供自动推理能力。这种软件通常被称为逻辑编程 (LP) 范式的一部分。
在自由空间光通道中动态和湍流介质上保护二维信息载体
本文提出了一种新方案，通过对二维信息载体进行编码，实现动态湍流介质中高保真安全的自由空间光信息传输。将数据转换成一系列二维图案作为信息载体。开发了一种新的差分方法来抑制噪声，并生成一系列随机密钥。将不同数量的吸收滤波器任意组合放置在光通道中，以生成具有高度随机性的密文。实验证明，只有使用正确的安全密钥才能检索明文。实验结果表明，所提方法可行有效。所提方法为在自由空间光通道中通过动态湍流介质实现高保真光信息传输开辟了一条途径。
听起来不错 - 大卫·芬奇
耳膜位于耳朵深处，可以感知声音的频率和振幅。基底膜产生的振动被转换成电信号，然后传送到大脑进行处理。大脑根据声音的周期和基底膜上的最大激发位置来确定声音的频率；而附近或相邻区域的活动则会被忽略。如果你曾用指甲“抠”过蚊虫叮咬的部位，那么你就会体验到大脑能够忽略刺激邻近区域的活动；你会感觉到指甲压皱了被叮咬的皮肤，但可能没有注意到指尖柔软的肉垫压在蚊虫叮咬处旁边的皮肤上。这种效应称为掩蔽效应，人类的听觉系统为这种效应提供了大量机会。
用于软执行器的液晶弹性体 - 材料实验室
软执行器是软机器人系统中的关键部件，将输入能量转换成力，驱动机器人系统。[1,2]与传统的刚性电机相比，软执行器具有柔顺性、可拉伸性，并表现出具有大量自由度（DOF）的连续变形。[3]它们在与环境相互作用时表现出多种变形模式，例如弯曲、扭曲或在密闭空间内调整形状。最近，研究人员利用聚合物材料开发了许多类型的软执行器，例如气动执行器[4,5]、介电弹性体执行器（DEA）、[6,7]响应凝胶[8,9]液晶聚合物[10,11]等。在这些智能材料和结构中，液晶弹性体（LCE）因其巨大的可逆驱动应变和应力而引起了广泛的兴趣。
嵌入式应用中的机器学习基础知识
神经网络是可以部署在小型嵌入式设备上的最强大的 ML 方法之一。神经网络的灵感来自人类大脑，是一组旨在识别模式的算法。神经网络通过一种机器感知来解释感官数据，它们标记或聚类原始输入并将该输入映射到正确的响应。它们识别的模式是数字，包含在向量中，任何数据（如图像、声音、文本或时间序列）都必须转换成向量。神经网络被描述为具有层、输入层、一个或多个隐藏层和输出层。每个节点或人工神经元都连接到另一个节点，并具有相关的权重和阈值。如果任何单个节点的输出高于指定的阈值，则该节点被激活，将数据发送到网络的下一层。否则，没有数据传递到网络的下一层。