- 你的耳朵感觉到空气振动(你的耳毛振动) - 它们在你的神经中产生另一种形式的波 - 这些是到达大脑的电磁信号 - 你的大脑将电信号解释为声音和语音
电容耦合 电容耦合 电容电压平衡 电容器 碳中和 级联 H 桥 共源共栅 CC-CV 充电 混沌抑制 EMI 充电补偿装置 充电调度 充电站 充电 电动汽车充电基础设施 电路 D 类放大器 闭式方程 组合 MMC-LLC 热电联产 公共接地 共模电流 电力电子通信 通勤 补偿 测量组件 压缩机 计算成本 状态监测 传导损耗 共识 基于共识的合作控制 接触电阻 非接触式能量传输 非接触式电源 控制相互作用 电气系统的控制方法 驱动控制 控制策略 控制器基准 控制器 转换比 转换器电路 转换器控制 转换器机器相互作用
在大学航空飞行项目课程中设计和实施顶点喷气式飞机过渡课程 Chadwin T. Kendall 先生 丹佛都市州立大学 R. Rhett C. Yates 博士 杰克逊维尔大学 摘要 过去二十年,先进的支线喷气式飞机模拟器,特别是庞巴迪和巴西航空工业公司系列,在大学航空界越来越受欢迎。这些模拟器的课程和项目应用为先进系统和机组资源管理 (CRM) 课程的改进、学术研究和招生铺平了道路。与此同时,美国航空公司,尤其是地区航空公司,鼓励进入其领域的大学航空学生接受喷气式飞机过渡培训。此外,经国际航空认证委员会 (AABI) 认可的大学航空项目必须具有飞行教育的终极高年级体验,其中可能包括顶点课程。大学航空项目现在可以使用这些喷气式飞机模拟器创建顶点课程。在顶点课程中使用支线喷气式飞机模拟器将允许课程评估飞行员技能并评估机组人员环境中的航空决策。它将允许大学航空课程评估其课程目标和学生学习成果,并为学生进入航空职业生涯的下一阶段做好准备。本文讨论了在大学航空中使用支线喷气式飞机模拟器设计和实施顶点喷气式飞机过渡课程。关键词:喷气式飞机过渡课程、CRM、顶点课程、课程、大学航空版权声明:作者保留在 AABRI 期刊上发表的手稿的版权。请参阅 AABRI 版权政策,网址为 http://www.aabri.com/copyright.html
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院,印尼望加锡伊斯兰州立大学(UIN) 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量,以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷,但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果:1)使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响,而是通过态度间接产生影响。2)讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3)通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难,扰乱了人类生活的各个方面。但是,我们必须明智地处理这个问题。在教育领域,它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是,在这次 COVID-19 爆发之前,学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主,没有利用技术提供的设施。另一方面,应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此,研究人员认为,政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
人工智能:回顾和在制药领域的广泛应用 More Swati K. 助理教授,NGSPM 药学院,印度纳西克 电子邮件 ID:moreswati2711[at]gmail.com 摘要:在生命科学领域,下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力,属于计算机和工程科学的分支。基本上,人工智能是机器学习程序,如今制药行业非常需要它。在制药研究和开发中,药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发,在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外,人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词:人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1.简介 变化是每个人生活中的重要事项,例如,变化在各个流程和各个部门都很重要,因此在制药科学和医学领域,药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一,它可以改变药品的各个方面,从而造福于制药科学。在药品的机械和化学创新中,需要开发新颖和创新的原理和解释技术。使用自动化算法程序进行各种试验也是非常有益的,这是制药科学中人工智能 (AI) 最重要的部分。
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用:系统评价方案 Sabreena Moosa,医学博士候选人 [1]*,Robert Dydynsky,医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院,麦克马斯特大学,汉密尔顿,ON L8S 4K1 *通讯作者:sabreena.moosa@medportal.ca 简介:游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题,目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架,用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法:将使用 EMBASE 和 MEDLINE(1974 年至 2021 年 10 月)进行系统回顾,以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性,包括:皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选;将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险,并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论:该协议将提供综述框架,总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述,并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论:由于目前的临床实践是定期的床边监测,整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全,并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域,从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词:人工智能;机器学习;皮瓣手术;结果;并发症;术后;监测;皮瓣成功介绍皮瓣手术
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid,mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响:物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系,阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系,阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院,埃及开罗 摘要:分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此,本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月,对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示,PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用,并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出,缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心,通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识,可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段,人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词:人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响:物理治疗师愿意和准备情况的研究
摘要:本文致力于人工智能在教育中的应用,并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类:认知服务;虚拟、混合和增强现实;物联网和外围计算;元认知支架。根据对受益者的影响,在教育过程中使用人工智能的优势概括为:学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明,通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划,学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处,包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题;建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词:教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式:Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究,13 (1Sup1),339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要:本文提出了一种新方法,利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面(图像平面和铁轨平面)之间的单应性矩阵和一个人工神经网络,可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机,以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器,但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体(人)的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%,并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词:人工神经网络;自动列车运行;距离估计;单应性;图像处理;机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势,可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力,以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天,自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV),可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心,而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置,不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外,轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域(无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT))。基本思想是使用一定程度的自动化,将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统(例如 ERTMS)。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1,列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分,减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行,列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管,这些系统可以感知环境并俯瞰现场,检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分,障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例(例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目)来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规,障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统(图 1),用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息,并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行,并在不同的光照条件下运行(白天、
对话角色对语音 AI 和人类对话者语音对齐的影响 标题:角色和对话者影响对齐 Georgia Zellou、Michelle Cohn 和 Tyler Kline 语音实验室,加利福尼亚大学戴维斯分校语言学系 469 Kerr Hall,One Shields Ave.,戴维斯,CA 95616,美国 通讯作者电子邮件:gzellou@ucdavis.edu 摘要 两项研究调查了对话角色对人类和语音 AI 对话者语音模仿的影响。在单词列表任务中,给予者指示接收者将单词放在两个列表中的哪一个上;这个对话任务类似于用户与语音 AI 系统进行的简单口头交互。在地图任务中,参与者与对话者一起完成填空工作表,这是一项更复杂的交互任务。参与者与两个对话者完成了两次任务,一次作为信息提供者,一次作为信息接收者。通过相似性评级评估语音对齐,并使用混合效应逻辑回归进行分析。在单词列表任务中,参与者在更大程度上仅与人类对话者保持一致。在地图任务中,仅作为给予者的参与者更多地与人类对话者保持一致。结果表明,语音对齐由对话者的类型介导,并且对话角色的影响因任务和对话者而异。关键词:语音对齐、语音-AI、人机交互、对话角色