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mirce科学：太阳风暴是通过mirce Space的自主系统运动机制J. Knezevic，Mirce Akademy，Exeter，Ex5 1JJ，UK
数字技术的最新发展，可以在可以容易保存和运输的小型存储设备上压缩大量信息，对人类生活的许多方面进行了根本性的更改，包括创建自主系统。自主船，火车，汽车和类似系统独立于人类相互作用，通过收到根据建立算法处理的物理传感器范围的输入信息。最常用的传感器来控制自主功能，包括：全局定位系统，惯性导航系统，光学和红外，光检测和范围，无线电检测和范围，包括风和压力传感器在内的麦克风。由于Mirce Science认为，这些传感器可以连续交换信息对于它们的功能至关重要，因此这些传感器是可官能系统不可或缺的一部分。进行和发表的研究表明，尤其是太空天气，尤其是太阳风暴已经影响了许多现代技术系统的可靠性和安全性，例如电力网络，航空，卫星服务，无线电通信和管道，如本文所示。因此，本文的主要目的是表明太阳风暴可能对使用数字技术用于提供操作自治的所有自主系统的服务可靠性和安全性具有相似的影响。经验教训应该是对设计师的“唤醒呼唤”，因为太阳风暴是通过mirce Space的积极且不断驱动其运动的机制。然后，只有这样，才能实现准确且有意义的可靠性和安全性预测，从而实现了增加预防和保护天然太阳风暴对自主系统功能性能的不良后果的可能性的最终目标。
采用强化算法的工业物联网认知自适应系统
近年来，工业物联网 (IIoT) 推动了第四次工业革命 (IIoT)。从早期的传感器网络到如今的 NB-IoT、LoRaWAN 和 LTE Cat M1 [ 1 ]，IIoT 已发生了重大变化。边缘计算 [ 2 ] 的核心组件包括网络、计算机、存储和应用程序，可以提供一个提取关键信息并减少传输压力的平台。智能 IIoT 旨在鼓励用户在计算网络的边缘进行交互。IIoT 应该能够使用边缘智能进行感知、计算、确定和通信。IIoT 边缘智能应用的范围很广 [ 3 ]。通过语义表示、传感器关联和全网络 AI 建模，支持 IIoT 的认知技术可以提高网络意识和语义上下文理解能力。然而，认知技术需要高水平的态势感知，并且仍然对支持 IIoT 的边缘解决方案提出挑战。信息科学和计算智能的快速发展为智能边缘 IIoT 应用提供了一些新的解决方案 [ 4 ]。具体而言，智能边缘 IIoT 受益于智能计算，例如深度学习 (DL)，它从边缘设备（例如计算机或工业控制器）提供的机器数据（可用）中学习智能行为[ 5 ]。感知、理解、学习、判断、理性、规划、设计和解决都是 DL 的一部分。IIoT 中的 DL 允许网络进行表示、学习和争论。人类可以轻松地从新的数据分析中学习，但如果输入信息突然发生变化，机器很难快速调整其知识。认知技术旨在自动化和模仿人类的学习功能。
基于AI的医学聊天机器人疾病模型
摘要 - 在医疗保健领域，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的整合显着提高了医疗援助的可及性和效率。本研究介绍了一种新型医学聊天机器人的发展，旨在简化疾病鉴定和分类的过程。聊天机器人利用JSON格式提供的疾病信息，采用先进的NLP技术来有效地理解用户查询。通过实施长的短期记忆（LSTM）分类器，该系统将输入数据分为相关疾病类别，具有很高的准确性和可靠性。该方法包括几个关键阶段。最初，将包含疾病细节的JSON输入进行解析和预处理以提取相关特征并确保数据质量。随后，使用NLP算法来解释用户输入，从而促进用户和聊天机器人之间的无缝交互。LSTM分类器在全面的疾病模式数据集中培训，有效地对输入信息进行了分类，从而可以快速准确地诊断。此外，研究通过合并用于直观相互作用的平板电脑接口来解决用户界面方面。此接口是一个用户友好的平台，用于输入查询并从聊天机器人那里接收信息丰富的响应。系统的设计优先考虑可访问性和用户体验，以确保具有不同技术水平的个人可以从其功能中受益。通过全面的测试程序（包括绩效评估和用户反馈分析）评估了开发的医疗聊天机器人的功效。结果证明了系统准确识别和分类疾病的能力，从而增强了医学诊断和决策过程。
具有量子安全轻量级加密技术...
摘要 — 量子置换垫或 QPP 最早由 Kuang 和 Bettenburg 于 2020 年提出 [15]。QPP 是一种由多个 n 量子比特量子置换门组成的通用量子算法。作为一种量子算法，QPP 既可以在量子计算系统中实现为对 n 量子比特状态进行操作以进行转换的量子电路，也可以在由 n 位置换矩阵垫表示的经典计算系统中实现。QPP 具有两个独特的特点：巨大的香农信息熵和置换矩阵之间的非交换性或广义不确定性原理。置换变换是输入信息空间和输出密文空间之间的双射映射。这意味着，由于不确定性关系，QPP 具有可重用的香农完全保密性。QPP 是希尔伯特空间上一次性垫或 OTP 的推广，而 OTP 是伽罗瓦域上 QPP 的简化。基于此，本文研究了一种 AES 变体，将 AES 的 ShiftRows 和 MixColumns 与 QPP 结合起来，形成一种量子安全轻量级密码体制，称为 AES-QPP。AES-QPP 将 SubBytes 和 AddRoundKey 与 16 个 8 位置换矩阵的相同 QPP 结合起来，本质上 SubBytes 是一个特殊的 8 位置换矩阵，AddRoundKey 是从 XOR 操作中选择的 16 个 8 位置换矩阵。通过随机选择 16 个带有密钥材料的置换矩阵，AES-QPP 可以容纳总共 26,944 位香农熵。它不仅提高了对差分和线性攻击的安全性，而且还将轮数大大减少到 5 轮。AES-QPP 可能是量子安全轻量级密码体制的良好候选者。
高级表达类人动物全身控制
类人机器人具有与Humans相似的形态，具有执行人类在日常生活中可以完成的各种任务和动作的潜力。，由于高维状态空间和控制性的综合性，发展具有人类类似人类的行为，从而限制了其现实世界的应用仍然具有挑战性。随着大规模Human运动数据集的可用性不断增长[4，45]，一种解决这一挑战的实用方法是通过跟踪和模仿人类动作来复制多功能运动[8，20，23，24]。但是，在考虑硬件时，人形机器人和人类仍然完全不同，这阻碍了机器人完全复制人类运动的能力。这提出了一个令人信服的研究问题：鉴于它们的身体局限性，我们如何在保持其稳定性和稳健性的同时，追求人形机器人的表现力，类人类的能力？在本文中，我们引入了先进的表达全身控制（Exbody 2），这是一个有效的框架，可最大程度地揭示人形机器人对可行的全身运动的表现力。该框架属于SIM2REAL管道，该政策将采用参考运动运动作为输入，并输出控制真实类人动物以在现实世界中进行运动的动作。我们培训一项单一的政策，该政策跨越了不同的输入信息。我们确定了四种技术设计以实现这一目标：（i）构建可行且多样化的培训数据集。一些作品通过完善数据集解决了这一点。我们系统地分析数据集人类运动数据集（如Amass [45]）通常包含超出机器人物理帽的复杂运动，从而使跟踪过于挑战和降低表现。前[8]，例如，通过模棱两可的描述（例如“舞蹈”）仍然可以包含不合适的动作，从而滤除了使用语言标签的不可行动作。其他AP-PARACHES，例如H2O [24]和OmniH2O [24]，采用SMPL模型来模拟虚拟类人动物并滤除复杂运动。但是，SMPL化身可以执行真正的机器人无法执行的操作，从而在模拟和现实世界可行性之间造成差距，从而仍会影响训练有效性。
dmhas-workforce-develoverment-winter-2025-catalog ... -ct.gov
问：如何参加虚拟培训？A：当您注册虚拟培训时，您将收到一封注册确认电子邮件，其中包含有关启动和参加培训的信息，以及上课的链接。请仔细阅读此信息，并按照注册电子邮件中附加的分步说明进行操作。注意：虚拟课程通过学习管理系统启动，您必须登录LMS参加培训。如果您不知道自己的用户名，请立即发送电子邮件至workforce.development@ct.gov。问：如果我忘记密码我该怎么办？A：州雇员应联系其设施管理员。非国家员工：在LMS的登录页面上，单击“忘记密码？”关联。系统将提示您输入与LMS帐户关联的电子邮件地址。输入信息后，系统将向您发送带有临时密码的电子邮件。问：如何获得继续教育单位（CEU）进行虚拟培训的证书？ A：在打印完成证书之前，请在完成虚拟培训后进行3个工作日子。 然后，转到您的ME选项卡，然后在左侧菜单中单击完成的学习。 找到所需的培训，然后单击“视图摘要”按钮旁边的向下箭头。 单击“打印证书”以打开浏览器中的证书，或单击“导出证书”下载证书的PDF副本。 有关更详细的说明，请参见LMS的简介。问：如何获得继续教育单位（CEU）进行虚拟培训的证书？A：在打印完成证书之前，请在完成虚拟培训后进行3个工作日子。然后，转到您的ME选项卡，然后在左侧菜单中单击完成的学习。找到所需的培训，然后单击“视图摘要”按钮旁边的向下箭头。单击“打印证书”以打开浏览器中的证书，或单击“导出证书”下载证书的PDF副本。有关更详细的说明，请参见LMS的简介。
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar，2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com，thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目介绍了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造，该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温湿度传感器监测，而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属，气体传感器可以探测有毒气体攻击，机器人可以通过 Android 手机无线控制。该机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息，并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。基于来自 Android 应用程序的输入信息，机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于 Android 手机操作和多个 IoT 云服务器的集成设计。机器人所有传感器信息均传送至云服务器，并通过网页查看。这样，机器人既可以用于军事战场，又可以同时在军事指挥部进行监控。这是将野战机器人与物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为深度应用的绝佳选择
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar，2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com，thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目描述了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造，该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温度和湿度传感器监测，而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属，气体传感器可以探测有毒气体攻击，机器人可以通过 Android 手机无线控制。机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息，并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。根据来自 Android 应用程序的输入信息，机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于，Android手机操作和多个物联网云服务器的集成设计。所有机器人传感器信息都传送到云服务器并通过网页查看。这样，机器人既可以用于军事战场，也可以同时在军事总部进行监控。这是一种将现场机器人和物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为在布满地雷和其他危险金属物品的危险区域部署和使用的绝佳选择。关键词-机器人技术、嵌入式系统、物联网（IoT）、无线通信和云技术 I. 介绍 地雷是一种植入地球的爆炸装置，由压力、磁场和绊线等触发。它们是当代战斗中最常用的武器之一，最常用作先发制人的屏障和对手威慑。它们是微小的圆形装置，旨在通过爆炸或飞行碎片伤害或杀死人员。大多数地雷由塑料制成，所含金属量与圆珠笔中的弹簧相当。反坦克地雷的发展受到第一次世界大战期间战斗坦克使用的推动。 杀伤人员地雷的建立是为了取代这些可以被敌方士兵轻易移除的大型地雷。
基于物联网设计与Android操作系统的一体化多机房...
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar，2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com，thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目描述了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造，该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温度和湿度传感器监测，而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属，气体传感器可以探测有毒气体攻击，机器人可以通过 Android 手机无线控制。机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息，并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。根据来自 Android 应用程序的输入信息，机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于，Android手机操作和多个物联网云服务器的集成设计。所有机器人传感器信息都传送到云服务器并通过网页查看。这样，机器人既可以用于军事战场，也可以同时在军事总部进行监控。这是一种将现场机器人和物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为在布满地雷和其他危险金属物品的危险区域部署和使用的绝佳选择。关键词-机器人技术、嵌入式系统、物联网（IoT）、无线通信和云技术 I. 介绍 地雷是一种植入地球的爆炸装置，由压力、磁场和绊线等触发。它们是当代战斗中最常用的武器之一，最常用作先发制人的屏障和对手威慑。它们是微小的圆形装置，旨在通过爆炸或飞行碎片伤害或杀死人员。大多数地雷由塑料制成，所含金属量与圆珠笔中的弹簧相当。反坦克地雷的发展受到第一次世界大战期间战斗坦克使用的推动。杀伤人员地雷的建立是为了取代这些可以被敌方士兵轻易移除的大型地雷。
自然语音中的词语预测......
电子邮件：lekhnitskaya.polina@gmail.com 摘要：在自然语音感知范式中尚未研究过单词预测机制，因此本研究的目的是：探索自然语音感知过程中 EEG 反应功能与省略单词之间的联系、训练语言模型的置信度得分。 14 名神经典型受试者（平均年龄 - 23.5 岁；5 名男性）参与了这项研究。EEG 包括 24 个通道。研究对象被要求听故事并理解它。所得结果显示，在 T3、T5、P3 电极中，听省略单词和非省略单词存在差异。为了模拟神经信号和自然语音刺激之间的联系，应用了 mTRF。该研究未来可能的方向之一是探索这一范式中的交流过程。 介绍 人脑是一个复杂的动力系统，可以不断处理输入信息。对于声音刺激，与其他类型的感官信息一样，区分信号和噪声非常重要；通过理解信号的特征，人们可以轻松地感知语音。近年来，研究人员开始将注意力转向使用连续的自然语音来探索大脑评估听觉刺激的方式 [3]。其中一种可能的方法称为系统识别，即根据语音刺激对获得的数据进行建模 [3]。在这种情况下，大脑被视为一个“黑匣子”，其中输入语音的特征与神经生理反应之间存在一些映射。这样的黑匣子可以表示为线性时不变系统，通过 EEG 与声学和语言特征之间的联系获得所谓的时间响应函数 (TRF) [3]。据我们所知，在这个范式中还没有研究过单词预测的机制。在语音感知过程中，单词嵌入在更广泛的上下文中，这有助于意义的解释。接收者还可以对即将到来的话语中可能出现的特定词素做出预测。此任务类似于掩码语言建模，其中预训练模型通过双向关注标记来预测句子中的掩码标记（通常标记为 [MASK]）。在这种情况下，模型还会根据上下文对该词进行预测 [7]。现在，感知和理解的神经科学
2023 年 10 月 12 日 101-92M-1005 在 DD 表格 565 上记录数据......
绩效衡量标准 通过 不通过 N/A 1. 准备 DD 表格 565： a. 在 DD 表格 565 上所有不必要的方框中填写“无”或“N/A”。 b. 如果信息未知，请输入“未知”或“UNK”。 c. 撤离表格原件和一份带有遗骸的副本。 2. 在 DD 表格 565 上输入信息： a. 输入暂时确定的死者信息： (1) 在方框 1a 中输入死者的疑似姓名（姓、名、中间名或未确定）。 (2) 在方框 1b 中输入死者的等级。 (3) 在方框 1c 中输入死者的 SSN/DOD ID 号码。 (4) 在方框 1d 中输入死者的出生日期。 (5) 在方框 1e 中输入死者的组织。 (6) 在方框 1f 中输入死者的服务。 (7) 在方框 1g 中输入收到的邮件。 (8) 在方框 1h 中输入撤离号码 (EVAC#)。 (9) 在方框 1i 中输入 RFID#。 (10) 如果方框 1j 中附有 CBRNE 声明，则划上“是”或“否”。b. 在方框 2 中输入暂时确认死者身份的人员提供的信息。c. 输入查看的详细信息：(1) 在方框 3a 中输入查看的日期（YYYYMMDD）。(2) 在方框 3b 中输入查看的时间。(3) 在方框 3c 中输入查看的地点。d. 输入进行目视识别的人员的信息：(1) 在方框 4a 中输入人员的姓名（姓氏、名字、中间名）。(2) 在方框 4b 中输入人员的等级。(3) 在方框 4c 中输入人员的社会安全号码。 (4) 在方框 4d 中输入人员的组织。 (5) 确保进行目视识别的人员在方框 4e 中提供了签名。 (6) 确保签名者在方框 4f 中输入签名日期（YYYYMMDD）。 (7) 在方框 4g 中输入与死者的关系。 (8) 在方框 4h 中输入您认识死者的时间长度。e. 输入证人信息：(1) 在方框 5a 中输入见证身份识别的人员的姓名（姓氏、名字、中间名）。 (2) 在方框 5b 中输入证人的级别。 (3) 在方框 5c 中输入证人的国防部编号。 (4) 在方框 5d 中输入证人的组织。 (5) 确保证人在方框 5e 中提供了签名。 (6) 在方框 5f 中输入签名日期（YYYYMMDD）。