XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用Arduino
摘要：“使用Arduino的Robot”项目旨在设计和开发能够使用Arduino MicroController技术自主记忆和导航预定义路径的机器人系统。机器人将利用超声波或红外传感器等传感器来检测障碍物并确定其在环境中的位置。Arduino微控制器将充当机器人的大脑，处理传感器数据并执行控制算法以导航指定的路径，同时避免障碍物。此外，系统将结合存储存储功能，以存储和回忆以后的导航任务的学习路径。该项目结合了机器人技术，嵌入式系统和人工智能的原理，以创建一个能够在各种环境中执行路径记忆和导航任务的多功能且适应性的机器人。该项目旨在为仓库物流，室内导航和教育目的等实际应用的自动机器人系统的发展做出贡献。
锂离子电池回收：湿法冶金工艺
电池使用寿命结束后，将被送去回收。电池生产产生的废料也是回收材料的来源。图 1 显示了使用湿法冶金回收锂离子电池的工艺。其中包括三种潜在的工艺路径：化学沉淀、溶剂萃取和吸附床。对于实际的回收工厂，通常不需要所有三种路径，但可能存在一种类型或这三种技术的混合。此简化图中未提供浓缩液流的额外步骤和进一步的净化步骤。
流程挖掘与基于规则的人工智能相结合的方法用于高等教育学习规划和监控
摘要。本文介绍了一种使用流程挖掘和基于规则的人工智能方法来分析和理解学生学习路径的方法，该方法基于校园管理系统数据和学习计划模型。流程挖掘技术用于表征成功的学习路径，以及检测和可视化与预期计划的偏差。这些见解与从考试规定中提取的相应学习计划的建议和要求相结合。在这里，事件演算和答案集编程用于提供学习计划模型，这些模型支持规划和一致性检查，同时对可能的学习计划违规行为提供反馈。流程挖掘和基于规则的人工智能相结合，用于支持学习规划和监控，通过得出规则和建议来指导学生走上更合适的学习路径，获得更高的成功率。将实施两个应用程序，一个用于学生，一个用于学习计划设计者。
使用无人机进行时间关键荒野搜索和救援的深度强化学习
荒野地区的传统搜索和救援方法可能很耗时，并且承保范围有限。无人机提供更快，更灵活的解决方案，但是优化其搜索路径对于有效操作至关重要。本文提出了一种新型算法，使用深厚的增强学习，以在荒野环境中为无人机创建有效的搜索路径。我们的方法利用概率分布图的形式利用了有关搜索区域和失踪人员的先验数据。这使策略可以学习最佳的飞行路径，以最大程度地提高找到失踪人员的可能性。实验结果表明，与传统的覆盖计划和搜索计划算法相比，我们的方法在搜索时间方面取得了重大改进，这一差异可能意味着在现实世界中的搜索操作中，与以前的工作不同，我们的方法在现实世界中的搜索操作中，我们的方法还包含了近距离的行动空间，从而使群落启用了更多的细微差别飞行模式。
研究文章ALL-PATH凸性：两个特征，一般位置编号和一个算法
摘要凸理论是数学的一个完善的（尽管不是主流）分支，在各种环境中的应用包括“连续”和离散的结构[14]。这种多功能性部分是因为在集合上的凸度定义类似于拓扑结构。特别是，集合x上的凸度是其子集的任何集合C，满足三个简单的公理：∅，x∈C; C在任意交集下关闭； C在嵌套工会下关闭。C的元素称为凸集。在集合x上建立凸度的一种方法是从间隔运算符开始，这是从x×x到x（此类映射也称为二进制超操作）的映射I（x，y∈I（x，x，y）和i（x，x，y）= i（y，y）= i（y，x）= i（y，x）= i（y，x）= i（y，x）= i（y，x）。我们将i（x，y）解释为“在”给定x，y∈X的所有元素的集合。随后，我自然会通过声明A集a⊂x凸面来诱导x上的凸度，但如果i（x，y）⊂a a for All x，y∈A。The most well-known examples of convexities arising this way are convexities induced by metric intervals [ x, y ] d = { z ∈ X : d ( x, z ) + d ( z, y ) = d ( x, y ) } in metric spaces and linear intervals [ x, y ] l = { αx + (1 − α ) y : α ∈ [0 , 1] } in normed spaces.实际上，固定集X上的所有凸与X上的所有间隔运算符之间都有GALOIS连接（请参阅命题2.2.1）。图理论，由于顶点对之间的多种路径，自然定义了几个间隔操作器（诱导相应的凸度）。本文结构如下。最短的路径，诱导路径，局部最短路径，无弦路径和其他路径家族产生的间隔操作员如下。如果p是图G中的路径集合，其中g中的每对顶点均与p的至少一个元素连接在一起，然后将i p（x，y）= {z∈V（g）放置在p上的某个路径上，从p连接x，y}。在本文中，我们关注由Interval Operator I P引起的全路径凸度，其中P是给定图中所有（简单）路径的集合。最初，[9]中考虑了这种特殊的凸度，并且[8]中建立了与该凸度有关的经典问题的算法方法。我们还指工作[3]，其中相应的间隔运算符以抽象的方式表征。在第2节中，我们概述了所有在工作中将使用的所有基本定义和初步结果。特别是，第2.1节涵盖了图理论的基础，第2.2节介绍了凸空间，间隔运算符和图形中的全路径的所有必要背景。在第3节中，我们提出了我们的主要结果。首先，我们在第3.1节中给出了全路径凸集的新表征。也就是说，定理3.1.1提供的理论标准比[8]中的理论标准更多，该标准可以轻松地用于获取所有PATH凸集集的所有已知重要属性。此外，定理3.1.1允许我们获得块图（定理3.1.2）的新表征，并在第3.2节中计算All-Path covexity（定理3.2.1）的一般位置号。All-Path的标准
数字孪生技术在三维建模与仿真领域的发展及应用...
2020 年，AVT-ET-211 评估了北约成员国对共同审查数字孪生技术发展现状、审查各种数字孪生输出的好处以及讨论数字孪生在产品开发和维护中的应用的兴趣。ET-211 确认了对三军平台和系统的数字孪生技术开发、应用和采用途径的浓厚兴趣；ET-211 达成协议，将举办一次关于三军平台和系统数字孪生技术开发和应用的研究研讨会，探讨近期和长期应用和采用途径。
基于卫星的纠缠分布和具有连续变量的量子隐形传态
卫星量子通信的进步旨在通过提高传输信息的安全性来重塑全球电信网络。在这里，我们研究了大气湍流对地面站和卫星之间光学区域中连续变量纠缠分布和量子隐形传态的影响。更具体地说，我们研究了在下行链路和上行链路场景中，由于分布中的各种误差源（即衍射、大气衰减、湍流和探测器效率低下）导致的纠缠退化。由于使用这些分布式纠缠资源的量子隐形传态协议的保真度不够，我们包括一个中间站，用于状态生成或光束重新聚焦，以分别减少大气湍流和衍射的影响。结果表明，在低地球轨道区域的下行链路中，自由空间纠缠分布和量子隐形传态是可行的，但在中间站的帮助下，在上行链路中也是可行的。最后，完成恶劣天气条件下微波光学比较研究，以及地地和卫星间量子通信水平路径研究。