XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMamdani
多伦多大学医学院获得创纪录的捐赠，支持人工智能和公平
多伦多大学医学院收到的 2.5 亿美元捐赠将用于支持人工智能 (AI)、生物医学研究与合作以及公平工作。这项投资还包括今年早些时候宣布的院长 COVID-19 优先基金的 1000 万美元。该大学表示，这笔捐款是加拿大慈善事业史上最大的一笔捐款。为了表示感谢，学校将以捐赠者 James 和 Louise Temerty 的名字命名医学院和一座由这笔捐赠资助的新医学大楼。“他们的捐赠将涉及我们项目的各个方面，影响整个地区乃至全球的教育、研究和临床护理，”新命名的 Temerty 医学院院长 Trevor Young 博士说。“这将使我们能够灵活地应对出现的激动人心的研究和合作机会，并引领重大医学突破。”除其他举措外，这笔资金还将用于资助建立一个新的人工智能研究和教育中心，该中心由 Unity Health Toronto 数据科学和高级分析副总裁 Muhammad Mamdani 领导。该中心将汇集医学、计算机科学和统计学专家，以推进人工智能培训、研究和医疗保健基础设施。“人工智能是一项团队运动，”Mamdani 说。“该中心为所有这些不同学科提供了一个焦点，让他们聚集在一起组成一个团队。” Mamdani 说，机器学习和医疗保健领域的创新已经在整个大学社区“分阶段”发生。例如，圣迈克医院最近推出了一个预警系统，该系统使用人工智能来预测哪些内部
原创调查 | 健康信息学 APPRAISE-AI 工具，用于定量评估临床决策支持的人工智能研究
作者隶属关系：加拿大安大略省多伦多大学外科系泌尿外科分部（Kwong、Khondker、Lajkosz、Kulkarni）；加拿大安大略省多伦多大学 Temerty 医学人工智能研究与教育中心（Kwong、Mamdani、Johnson）；加拿大安大略省多伦多大学大学健康网络生物统计学系（Lajkosz）；剑桥麻省理工学院生物医学信息学系（McDermott）；剑桥哈佛麻省理工学院健康科学与技术部计算生理学实验室（Frigola）；西班牙巴塞罗那巴塞罗那医院诊所麻醉学与重症监护部（Frigola）；加拿大安大略省多伦多病童医院生物伦理学系（McCradden）；加拿大安大略省多伦多彼得吉尔根研究与学习中心遗传学与基因组生物学研究项目（McCradden）；加拿大安大略省多伦多市多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床与公共卫生系 (McCradden)；加拿大安大略省多伦多市 Unity Health Toronto 数据科学与高级分析系 (Mamdani)；加拿大安大略省多伦多市多伦多大学大学健康网络玛格丽特公主癌症中心 (Kulkarni)；加拿大安大略省多伦多市多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院生物统计学系 (Johnson)；加拿大安大略省多伦多市多伦多大学儿童医院儿童健康评估科学系 (Johnson)。
伦理道德与人工智能促进健康：研讨会报告
小组 2：人工智能在人口健康、卫生系统和公共卫生实践中的应用 Natasha Crowcroft，加拿大安大略省公共卫生局 (PHO) 应用免疫研究与评估部主任 Muhammad Mamdani，李嘉诚医疗分析研究与培训中心 (LKS-CHART) 主任 Laura Rosella，DLSPH 助理教授 主持人：Ross Upshur
4ee65：人工智能（ai）应用
1 小时。人工智能和模糊系统简介：人工智能：定义、意义、范围和应用。模糊系统：模糊集和运算、成员函数、模糊化和去模糊化、规则库、模糊逻辑控制简介、Mamdani 和 Takagi-Sugeno 模糊模型的架构、电力驱动、工业自动化、可再生能源系统、电动汽车、智能电网等领域的实施。
量子飞行自组织网络中的能量高效路由（q...
量子飞行自组织网络 (Q-FANET) 提供了一种独特的通信范式，利用量子原理实现安全高效的数据传输。然而，由于动态拓扑变化和有限的通信资源，Q-FANET 中的路由带来了重大挑战。本文提出了一种利用 Mamdani 模糊推理增强型 Dijkstra 算法 (MFI-EDA) 的新型路由方法，该方法专为 Q-FANET 环境量身定制。MFI-EDA 的工作机制涉及将模糊逻辑与 Dijkstra 算法相结合，以根据环境条件（例如节点移动性和能量水平）和网络动态（例如链路质量和流量拥塞）智能地调整路由决策。这种混合方法通过结合模糊逻辑来增强传统路由算法，从而为 Q-FANET 提供稳健性和适应性。其主要贡献在于模糊推理的无缝集成，这使 MFI-EDA 能够根据实时环境反馈动态调整路由路径，从而提高能源效率和可靠性。通过大量模拟实验评估了 MFI-EDA 在 Q-FANET 场景中的性能，证明了其在实现节能和可靠路由方面的有效性。结果表明，MFI-EDA 优于传统路由方法，为量子自组织网络中的高效通信提供了良好的前景。关键词：量子网络、Q-FANET、Mamdani 模糊推理、Dijkstra 算法、路由 1. 引言
使用铅控制飞机的俯仰... - Ijcrt.org
______________________________________________________________________________________________ 摘要：本文介绍了使用超前补偿器和模糊控制器对纵向平面的飞机进行控制。飞行系统的设计需要线性化的纵向动力学数学模型。超前补偿器具有超前网络的特性，可改善系统的瞬态响应。为了控制俯仰角，使用 Matlab - simulink 模型来调整补偿器，并使用 Mamdani 型模糊逻辑控制器 (S.N.Deepa 和 Sudha G.2014) 通过模拟选择适当的模糊规则来调整参数。模拟结果以时域规范的形式呈现，并基于阶跃响应分析了性能。进行比较以确定哪种控制策略可以更好地响应所需的俯仰角。索引术语 - 模糊控制器、超前补偿器、纵向动力学、飞机。 ______________________________________________________________________________________________
使用铅控制飞机的俯仰... - Ijcrt.org
1 电气与电子工程，1 圣王工程与技术学院，帕姆帕库达，喀拉拉邦，印度 ______________________________________________________________________________________________ 摘要：本文介绍了使用超前补偿器和模糊控制器对纵向飞机进行控制。飞行系统设计需要线性化的纵向动力学数学模型。超前补偿器具有超前网络的特性，可改善系统的瞬态响应。为了控制俯仰角，使用 Matlab - simulink 模型来调整补偿器，使用 Mamdani 型模糊逻辑控制器（SNDeepa 和 Sudha G.2014）通过模拟选择适当的模糊规则来调整参数。模拟结果以时域规范呈现，并基于阶跃响应分析性能。进行比较以确定哪种控制策略对所需俯仰角做出更好的响应。索引术语 - 模糊控制器、超前补偿器、纵向动力学、飞机。 ______________________________________________________________________________________________
针对 Pico Hydro 的模糊控制电池储能系统 (BESS) 的设计
摘要 — 微微水力系统是水力涡轮机调速器、电子负荷控制器和发电机的组合，被概述为农村社区离网供电选项的推荐方法之一。在传统的水力系统安装中，具有比例-积分-微分 (PID) 的电子负荷控制器是提供发电和负荷消耗需求之间功率平衡的最佳选择。然而，白天的电力需求总是会出现高峰，但夜间的能源消耗却很低。这种情况导致大量能源被倾倒和浪费，并且缺乏与工厂电力稳定性有关的能源管理。因此，本研究旨在为能够满足关键负载要求的能源系统设计模糊逻辑控制 (FLC)，然后使用 MATLAB SIMULINK 进行仿真以评估过剩能源的有效利用。使用 Mamdani 的方法和 25 条成员规则来实现基于模糊逻辑的控制系统，可以在放电、电池备份和负载供应等场景之间执行有效的功率流控制。结果表明，通过对微型水电系统 2 秒到 3 秒的剩余发电量实施模糊控制，这种方法是一种更好的替代方案，可以更有效地稳定系统并提高能源供应。
针对 Pico Hydro 的模糊控制电池储能系统 (BESS) 的设计
摘要 — 微微水力系统是水力涡轮机调速器、电子负荷控制器和发电机的组合，被概述为农村社区离网供电选项的推荐方法之一。在传统的水力系统安装中，具有比例-积分-微分 (PID) 的电子负荷控制器是提供发电和负荷消耗需求之间功率平衡的最佳选择。然而，白天的电力需求总是会出现高峰，但夜间的能源消耗却很低。这种情况导致大量能源被倾倒和浪费，并且缺乏与工厂电力稳定性有关的能源管理。因此，本研究旨在为能够满足关键负载要求的能源系统设计模糊逻辑控制 (FLC)，然后使用 MATLAB SIMULINK 进行仿真以评估过剩能源的有效利用。使用 Mamdani 的方法和 25 条成员规则来实现基于模糊逻辑的控制系统，可以在放电、电池备份和负载供应等场景之间执行有效的功率流控制。结果表明，通过对微型水力发电系统 2 秒到 3 秒的剩余发电量实施模糊控制，这种方法是一种更好的替代方案，并且更有效地实现系统稳定和能源供应。
多...
抽象无人的地表车辆（USV）如今已在各种应用中用于安全，检查和交付等。在动态和复杂的环境中运行有效地需要一个最佳的路径计划，其中应考虑多个因素。在本文中，USV的多目标路径计划问题的旨在最大程度地减少行驶距离，并以轨迹平滑度和能量效率并行最大化。用矛盾的术语解决了这个多目标路径计划问题，流行的蚂蚁菌落优化（ACO）算法通过拟议中的模糊帕累托框架增强了。特别是ACO通过找到优化每个单个目标的帕累托解决方案来解决问题。然后通过Mamdani模糊推理系统评估这些解决方案，以识别最佳的推理。该解决方案的排名基于DefuzzifieD值。基于Saronic Gulf拓扑的模拟区域进行了案例研究。结果表明，取决于操作的需求和操作区域的条件（从初始点到目标点的障碍，电流和距离的数量），每个目标都会以不同的方式影响路径质量。