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这项研究分析了模糊逻辑控制器(FLC)类型-2用于自动车辆方向盘控制的应用,使用误差形式的输入值和从主控制器产生的输出与从脉冲机构计算获得的转向角度值之间的差异的输入值。然后通过ROS(机器人操作系统)处理此数据。本研究将FLC -2类型的性能与7个成员和5个成员以及在各种情况下的PID控制器进行了比较。结果表明,具有7个成员的FLC -2平均误差为4.97%,比5个误差为7.71%的成员的配置要好。在避免障碍测试中,FLC型-2显示出卓越的准确性,人类回避的平均误差为1.54%,一辆停车车的4.28%,左侧两辆停车车的平均误差为1.2%,左侧两辆停车车为2.13%,左侧为1.2%。与PID控制器进行了比较,PID控制器记录了分别为2.19%,3.49%,1.12%和3.49%的错误。从电气工程部门到工程学院的完整路线测试,FLC型-2型的平均误差为8.87%,而PID的平均误差为12.35%,而PID的FLC型误差为4.52%,FLC型-2型和7.57%。flc型-2具有7个成员的被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效,尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。 这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效,尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。关键字:自动驾驶汽车,FLC型-2,PID控制器,转向角,5个成员,7个成员
武装冲突是人类生存的一部分。国际人道主义法于19世纪下半叶出生。从那时起,为了在人类和军事原则之间建立平衡而创建了越来越多的工具。已经建立了许多关键原则,以确保武装冲突的影响不会太毁灭性。同时,技术也取得了进步和武器。完全自主武器可用的可能性已成为对世界各地冲突的迫在眉睫的威胁。这些武器提出了新的挑战,特别是在比例和责任方面。授权此类武器是否合理?这些问题是需要研究这些新军备技术与现有人类法律原则的兼容性,以确定它们是否可以遵守它,并通过扩展将来如何使用它们。
文章标题:人工智能 (AI) 在企业家创办、自动化和扩展业务中的作用。作者:John Ughulu 博士[1] 所属机构:13010 Morris Road[1] Orcid ids:0000-0001-7079-6030[1] 联系电子邮件:info@johnughulu.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在审议中,并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PP5ZKWJ.v1 预印本首次在线发布:2022 年 8 月 20 日 关键词:人工智能、商业、创业、销售、营销
干扰素调节因子(IRF)7最初被鉴定为产生IFN-I和调节的先天免疫反应的主转录因子,随后的研究表明,IRF7在多个生物学过程中执行了多方面和多功能的功能。在这篇评论中,我们提供了有关IRF7在免疫和自身免疫性中作用的当前知识的全面概述。我们着重于IFN-I中IRF7的最新调控机制,包括信号通路,转录,翻译和转化后水平,二聚体和核易位以及IRF7在IFN-III和COVID-19中的作用。除了抗病毒免疫外,我们还讨论了IRF7在自身免疫性中的作用和机制,进一步的研究将扩大我们对IRF7的理解。
具有不可忽略的概率。我们现在描述了算法MP。将从Ze mod n找到具有不可忽略的概率的z。选择以已知分解为II,并将其作为P'的输入。假设我们给出了ZC mod n,z未知。然后选择y,z 接收(t 11 b)E mod II和(t'i/ q)z mod fi ifrom p',恢复(q 11 r)= 2。 div> by *,p'无法区分随机y e mod 5,z'mod fi fi ifrom真实(s 11 iz)z mod ii和(s'11 q)'mod fi),因此恢复(q 11 r)将是正确的(q 11 r),本质上是相同的(即接收(t 11 b)E mod II和(t'i/ q)z mod fi ifrom p',恢复(q 11 r)= 2。 div>by *,p'无法区分随机y e mod 5,z'mod fi fi ifrom真实(s 11 iz)z mod ii和(s'11 q)'mod fi),因此恢复(q 11 r)将是正确的(q 11 r),本质上是相同的(即不可忽略的)概率如与V的实际对话中一样。0
在本研究中,我们展示了如何使用量子计算来评估分子的电子密度。我们还认为电子密度可以成为未来量子计算的有力验证工具,而传统量子化学可能无法解决这一问题。电子密度研究是化学、物理学和材料科学等多个领域的核心。霍恩伯格-科恩定理规定,电子密度唯一地定义了电子系统的基态特性。1通过赫尔曼-费曼定理,2电子密度提供了分子内作用力的信息。3,4作为物理科学中信息最丰富的可观测量之一,5-10密度为密度泛函理论 (DFT) 奠定了基础,DFT 是一种预测多电子系统特性的形式化方法。11由于实验是真理的仲裁者,所以责任通常落在电子密度上。重要的是,电子密度可以通过细化X射线衍射和散射数据来重建,9例如使用多极模型、5-8、10X射线约束波函数12或最大熵方法。13我们工作的一个动机是
背景:静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能,从而深入了解大脑组织。然而,rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络,在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用,从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展,但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
vaska.sandeva@ugd.edu.mk 摘要:本文展示了汽车行业作为全球最大市场的作用,较短的开发周期给供应商和供应链带来了压力。本文探讨了人工智能在汽车行业的应用,强调了其改善整个汽车生命周期的潜力。人工智能可以应用于开发的各个阶段,包括设计、生产、规划、驾驶辅助和防撞系统。本文介绍了人工智能的概念,并强调了其在汽车行业从设计到运营的重要作用。大数据传感、记录和存储的发展为了解汽车性能提供了重要机会,从而带来了更安全、更好的汽车。人工智能在汽车行业的应用预计将显著改变该行业。高性能计算基础设施和仿真方法提高了产品性能,但仿真时间是工程师设计循环中的瓶颈。人工智能通过实现实时、仿真驱动的设计工作流程,显著增强了工程公司的能力。通过利用过去车辆开发的数据和更智能地使用计算机辅助工程分析 (CAE) 工具,人工智能显著减少了开发工作量和车辆设计活动。人工智能通过提供解决日常问题和挑战的解决方案,显著提高了我们的舒适度、便利性和经济未来。世界各国都在投资开发和推广各个领域的人工智能应用,确保为所有人提供更高效、更经济的未来。这一趋势是由全球努力克服挑战和改善日常生活所推动的。数据驱动的分析强调了人工智能对汽车制造和设计的变革性影响,强调了其作为创新驱动力和塑造行业未来的作用。文章重点介绍了先进技术如何提高汽车行业的效率和客户关注度,从产品开发到客户参与,从而改善整体运营和活动。关键词:汽车工业、仿真、人工智能、应用、设计、CAE。1.简介 汽车设计涉及创建车辆的整体外观和产品概念开发,通常由设计专家完成。Asutosh, P. Andreas,T.和 Dominik,W.2018)。2.2016)。2015)。设计对于汽车行业的创新和发展至关重要,而有吸引力的内饰和外观设计是引入新理念的关键。人工智能 (AI) 正在彻底改变汽车行业,提高制造效率并引入创新的汽车设计,从而使该行业数字化 (Pallab, D. 2016)。AI 正在通过自动化质量控制、提高电子燃料生产效率以及通过空气动力学优化和减轻车轮重量来改进前轮设计 (Sunu, P. 2017),彻底改变汽车行业。AI 算法还可以通过优化空气动力学和减轻车轮重量来提高前轮设计的性能和能源效率(Matthias,K.AI 正在通过改进设计和自动化制造任务来彻底改变汽车行业。汽车设计:创造创新和功能性的艺术 AI 使用的算法正在通过分析各种设计方案并评估其对车辆性能和效率的影响来彻底改变汽车设计,从而减少传统的劳动密集型流程(Oxford。AI 正在彻底改变汽车设计,使制造商能够在保持人性化的同时创造独特的形状和功能,并优化燃油效率、最高速度和空气动力学(Pallab, D. 2016)。汽车行业的 3D 打印 AI 在汽车行业的兴起彻底改变了制造业,因为它能够使用 3D 打印等先进技术来制造复杂的零件。使用特殊材料制造的 3D 打印汽车具有定制化和可持续性,但仅限于批量生产功能齐全的车辆(John,B.
