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World File Search SystemFADS
未来属性需求研究（FADS）
未来的属性需求研究（FADS）比以往任何时候都更加由他们提供的功能和技术定义。未来的属性需求研究（FADS）清楚地了解了最热的功能，谁想要它们以及哪些车辆应该拥有它们。自1994年以来，Autopacific一直在帮助车辆制造商和供应商完全了解消费者对未来车辆功能和技术的需求，包括通过FADS进行动力总成和车辆类型。具有163个功能，从自动驾驶技术到座位功能，FADS是车辆计划和开发过程中的理想选择。
使用 AutoLFADS 识别精确伸手的初始阶段和纠正阶段之间的不同神经特征
许多初始动作需要后续的矫正动作，但运动皮层如何转变以进行矫正以及编码与初始动作有多相似尚不清楚。在我们的研究中，我们探索了大脑的运动皮层在精确伸手任务期间如何发出初始动作和矫正动作的信号。我们在多个会话中记录了两只雄性恒河猴的大量神经元，以检查初始动作和后续矫正动作期间的神经环率。应用基于自动编码器的深度学习模型 AutoLFADS 更清楚地了解各个会话中各个矫正动作的神经元活动。伸手速度的解码从初始到矫正子动作的推广效果很差。与初始动作不同，使用传统线性方法在单个全局神经空间中预测矫正动作的速度具有挑战性。我们在神经空间中确定了初始伸手之后矫正子动作起源的几个位置，这意味着环率与初始动作之前的基线不同。为了改进矫正动作解码，我们证明了状态依赖解码器结合了矫正开始时的群体振幅率，从而提高了性能，突出了矫正动作的多种神经特征。总之，我们展示了初始和矫正子动作之间的神经差异，以及神经活动如何编码特定的速度和位置组合。这些发现与神经与运动特征的相关性是全局和独立的假设不一致，强调传统方法通常无法描述在线矫正动作的这些不同神经过程。
用于智能的特征异常检测系统（FADS）...
摘要 异常检测对于工业自动化和零件质量保证非常重要，虽然人类可以通过几个例子轻松检测出零件中的异常，但设计一个能够达到或超过人类能力的通用自动化系统仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种简单的新异常检测算法，称为 FADS（基于特征的异常检测系统），该算法利用预训练的卷积神经网络 (CNN) 通过观察卷积滤波器的激活来生成标称输入的统计模型。在推理过程中，系统将新输入的卷积滤波器激活与统计模型进行比较，并标记超出预期值范围的激活，因此可能是异常。通过使用预训练网络，FADS 表现出与其他机器学习异常检测方法相似或更好的出色性能，同时 FADS 不需要调整 CNN 权重。我们通过检测增材制造晶格的自定义数据集上的工艺参数变化来展示 FADS 的能力。 FADS 定位算法表明，表面上可见的纹理差异可用于检测工艺参数变化。此外，我们在基准数据集（例如 MVTec 异常检测数据集）上测试了 FADS，并报告了良好的结果。
实时刷新大气数据传感 (RT–FADS) 系统的飞行演示
对于高阿尔法研究飞行器飞行测试，HI-FADS 计算是在飞行后使用地面遥测的压力数据进行的。为了允许作为实际飞行系统的一部分进行自主操作，HI-FADS 算法被集成到一个实时系统中，该系统包括压力传感器、计算硬件、机载程序数据存储和飞机仪表系统接口。该系统，即实时刷新空气数据传感 (RT-FADS) 系统，在 NASA Dryden F-18 系统研究飞机 (SRA) 上进行了飞行测试。本文介绍了 RT-FADS 测量系统，包括基本测量硬件、空气数据参数估计算法和确保算法对传感器故障具有容错性的冗余管理方案。介绍了系统校准方法以及亚音速、大迎角和超音速飞行状态下系统性能的评估。
实时刷新大气数据传感 (RT–FADS) 系统的飞行演示
对于高阿尔法研究飞行器飞行试验，HI-FADS 计算是在飞行后使用遥测到地面的压力数据进行的。为了能够作为实际飞行系统的一部分自主运行，HI-FADS 算法被集成到一个实时系统中，该系统包括压力传感器、计算硬件、机载程序数据存储和飞机仪表系统接口。该系统即实时刷新空气数据传感 (RT-FADS) 系统，在美国宇航局德莱顿 F-18 系统研究飞机 (SRA) 上进行了飞行测试。本文介绍了 RT-FADS 测量系统，包括基本测量硬件、空气数据参数估计算法和确保算法对传感器故障具有容错性的冗余管理方案。本文介绍了系统校准方法以及亚音速、大攻角和超音速飞行状态下的系统性能评估。