XiaoMi-AI文件搜索系统
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一种用于人类活动识别的机器学习方法
摘要。人类活动识别 (HAR) 正在成为现代的一个重要问题，并直接影响移动健康领域。因此，设计能够正确识别个人活动的系统至关重要。在这项工作中，我们开发了一个使用物联网 (ΙοΤ) 和机器学习技术的系统，以监控和协助个人的日常生活。我们将使用移动应用程序和内置传感器（加速度计和陀螺仪）的可穿戴设备收集的数据与公开数据集的数据进行了比较。通过这种方式，我们能够验证我们的结果，并研究我们为人类活动识别问题选择的可穿戴设备的功能和适用性。使用我们的数据集呈现的不同类型活动的分类结果 (99%) 优于来自公开数据库的结果 (97%)。
显微镜空间任务测试等效原理
摘要。显微镜空间实验旨在以比以往任何时候都更好的精度测试等效原理。其原理是比较嵌入在空间加速度计中的同心测试质量的自由下落。由于所谓的无阻力系统，非重力力对卫星运动的影响大大降低。显微镜从2017年4月到2019年10月运行。对第一系列测量结果的分析导致对等价原理测试的准确性的大约一定程度的改进。在10-14的水平上，铂和钛中的一对肿块未检测到侵犯。显微镜由Onera和OCA提出，作为科学领导者，由CNES作为项目经理开发，是欧洲第一个专门用于低地球轨道基本物理学的太空任务。Zarm，PTB和ESA是欧洲的主要贡献者。
一种生成对抗网络框架，用于从加速度计生成合成道路条件数据
摘要。这项研究展示了一种新的方法，用于使用生成对抗网络（GAN）有效地生成现实的合成道路状况数据。由于手动数据收集的挑战和危险，我们提议利用GAN来增加加速度计的现实世界道路状况数据。实际加速度计的数据已预处理，并用于训练含有卷积和致密层的gan。定性分析揭示了生成的道路状况数据的视觉现实主义。定量评估还证明了GAN的高精度，精度和召回得分超过0.9。总体而言，这项研究强调了使用gans合成安全至关重要的驾驶数据的希望，从而规定了对详尽的手动数据收集的需求。我们提出的框架可以在道路状况监测和自动驾驶中进行进一步的研究和应用。
基于Kinect的手势识别方法的概述
机器人技术取得了重大进展，使机器人能够自主规划路线[1]并在医学上与人类互动[2]，教育[3]和救援行动[4]。通过语音和手势控制机器人是最自然的互动方式[5]，因为人类每天使用这些方法。使用手势的控制可以使用视觉传感器[6]，肌电图方法（跟踪人体肌肉收缩[7]），采用触摸屏，加速度计或其他传感器[8]来实现。本文概述了使用Kinect传感器在机器人技术中的手势控制实现。kinect最初是用于游戏的Microsoft运动控制器，它使用计算机视觉方法进行基于手势的控制。后来Microsoft启用了使用软件开发套件的自定义应用程序开发[9]。本研究总结了有关机器人技术中Microsoft Kinect使用的信息，比较了不同的手势识别方法的准确性，并强调了Kinect在各种任务中的潜伏期。
加速度计
微机电系统 (MEMS) 技术前景广阔，引起了学术界、实验室、政府和商业领域的极大兴趣。这种兴趣主要集中在使用传统硅处理技术和设备制造的微尺度设备的潜在性能和成本优势上。虽然到 2000 年，微机械设备的市场规模预计将达到每年 101 亿至 142 亿美元，但当前和预测的市场非常细分。这种细分现象也适用于微机械加速度计和陀螺仪市场。高效和 * Sandia 是由 Sandia 公司（洛克希德马丁公司）为美国能源部根据合同 DE-AC04-94AL85000 运营的多程序实验室。^ BRD（通信）：电子邮件：brdavie@sandia.gov；电话：(505) 844-5600 MSR（通信）：电子邮件：rodgersm@sandia.gov；电话：(505) 844-1784 SM（通信）：电子邮件：montags@sandia.gov；电话：(505) 844-6954
开发适用于低压站点的物联网结构监测系统
摘要：本文描述了可以在感兴趣的环境中传播的分布式感应系统的开发，以监视结构的振动。该低成本系统由几个传感器节点和一个中央接收节点组成。所有节点均使用o {架子电子组件构建。每个传感器节点都是电池供电的，并配备了三轴MEMS加速度计，用于数据传输的无线远距离（Lora）收发器模块，用于同步的GPS模块和微控制器。传感器节点的操作通过受控实验室测试与商业参考加速度计进行了验证。此外，研究了所提出的系统在考古站点中应用于结构的可行性和潜在利益。结果表明，所提出的传感器节点可以成功监视站点内几个位置的振动。因此，可以使用它来检测结构最相关的压力，从而识别风险。
显微镜太空任务测试等效原理
摘要。MICROSCOPE 空间实验旨在以比以往更高的精度测试等效原理。其原理是比较嵌入在绕地球运行的卫星上的空间加速度计中的同心测试质量的自由落体。由于所谓的无阻力系统，非重力对卫星运动的影响大大降低。MICROSCOPE 从 2017 年 4 月运行到 2019 年 10 月。对第一组测量的分析使等效原理测试的精度提高了大约一个数量级。在 10-14 的水平上，铂和钛中的一对质量没有检测到任何违规行为。MICROSCOPE 由 ONERA 和 OCA 作为科学领导者提出，由 CNES 作为项目经理开发，是第一个致力于低地球轨道基础物理的欧洲太空任务。ZARM、PTB 和 ESA 是欧洲的主要贡献者。
ScienceDirect - Re.Public@polimi.it
摘要：本研究阐述了数字孪生概念验证，以支持运行至故障数据可用性低的机器预测。数字孪生是在米兰理工大学管理学院制造业组的工业 4.0 实验室范围内开发的，能够与钻机操作并行运行，因此，它能够预测最关键故障模式的演变，即钻轴的不平衡。钻机的实时监控是通过低成本和改造解决方案实现的，该解决方案提供了 Raspberry-Pi 加速度计的安装，能够增强现有的自动化程度。依靠实时监控和模拟的联合使用，数字孪生通过所谓的指数退化模型实现随机系数统计方法，最终证明随着监控数据的到来，预测精度会提高。数字孪生概念验证按照 MIMOSA OSA-CBM 标准，按照从数据采集到剩余使用寿命预测的整个过程进行描述。