2.2. 价值................................................................................................................................................ 18
简介:慢性心力衰竭导致许多患者住院,尤其是那些年老且不遵守治疗 1 的患者。这种住院通常可以通过前几周体重增加 2 和外周水肿增加来预测。对于不遵守每日体重记录的患者,我们假设从零依从性全自动远程监控解决方案中收集可靠的数据以评估外周水肿将减少住院并改善护理。
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
实习的主要目标是对网格代表领域内的当前文献进行彻底审查。随后,目的是设计和实现3D网格自动编码器,以便能够准确捕获对象的形状并有效地将它们压缩到潜在表示中。利用潜在空间已被证明在生成模型中非常有效,如文本对图像模型中所示[6,7]。该自动编码器的潜在应用是多种多样的。主要是,它有可能通过促进潜在空间内的直接操作来大大减轻模型的计算负担。这不仅解锁了在网格序列上无缝工作的运动模型的可能性,而且还使模型的扩展能够处理多个字符,从而结合了它们之间的相互作用。其次,潜在空间可用于生成模型中,从而促进了从文本/图像/视频到姿势/运动的翻译。
1 NB:为了促进本文的可读性,我们将其称为“具有ASC诊断或高自闭症性状的人”为“具有高自闭症特征的人”,因为这两个群体都在自闭症特征问卷上得分很高。这符合在本综述中同时包括临床和非临床研究的方法论选择(有关理由,请参见方法部分)。
该博士职位将集中于研究实现机器人系统的研究,这些机器人系统大多以无监督的方式表征和监测海洋环境。自主系统可以在海洋中进行具有成本效益的广泛数据收集,监视和检查,并为执行持续操作的可能性较少,而对人类运营商的依赖较少。这些属性使自主系统对于执行操作以探索,映射和监视具有挑战性的海洋环境的机器人组织是可取的。但是,在非结构化和苛刻的海洋中,成功的任务需要通过优化的观察平台系统和监督风险控制来提高安全性,智能和操作能力,该操作是在保障项目中解决的(“智能自治系统,用于保护海上的保护操作和基础设施””。该立场对正在进行的项目保障和CARO(“自动机器人操作中心海底”)中的研究补充,这些研究正在开发类似的功能,重点是海底基础架构。具体来说,该职位将解决这些领域的一个或多个:
在确保自由市场体系和高生活水平的同时共享技术知识至关重要,但为此应考虑新的经济和政治框架。Brynjolfsson 和 McAfee(2013)的研究表明,尽管美国公民的生产力提高了,但他们的家庭平均收入却下降了,这违背了微观经济学规律。如何避免生产力提高但工资却没有遵循相同趋势的现象?数字时代的哪些特征导致关键经济驱动力无法同步增长?众所周知,技术在实现经济和社会活动的全球化方面发挥着至关重要的作用。各个国家对新技术的开放性对其实际和潜在的经济发展产生了重大影响(Archibugi & Pietrobelli,2003)。新全球化和新工业革命的综合影响应以有利于整个社会的方式分配。通过分析结构性变化,初步结果认为,无论是以部门层面的开放度、进口渗透率和出口强度为代表的全球化,还是以部门层面的信息和通信技术资本强度为代表的数字化,都与工资差距扩大相关(Berlingieri 等,2017)。
UAV图像采集和深度学习技术已被广泛用于水文监测中,以满足数据量需求不断提高和质量的增加。但是,手动参数培训需要反复试验成本(T&E),现有的自动培训适应简单的数据集和网络结构,这在非结构化环境中是低实用性的,例如干山谷环境(DTV)。因此,这项研究合并了转移学习(MTPI,最大转移电位指数法)和RL(MTSA强化学习,多汤普森采样算法)在数据集自动启动和网络中自动培训,以降低人类的经验和T&E。首先,为了最大程度地提高迭代速度并最大程度地减少数据集消耗,使用改进的MTPI方法得出了最佳的迭代条件(MTPI条件),这表明随后的迭代仅需要2.30%的数据集和6.31%的时间成本。然后,在MTPI条件(MTSA-MTPI)中提高了MTSA至自动提高数据集,结果显示准确性(人为误差)提高了16.0%,标准误差降低了20.9%(T&E成本)。最后,MTPI-MTSA用于四个自动训练的网络(例如FCN,SEG-NET,U-NET和SEG-RES-NET 50),并表明最佳的SEG-RES-NET 50获得了95.2%WPA(准确性)和90.9%的WIOU。本研究为复杂的植被信息收集提供了一种有效的自动培训方法,该方法提供了减少深度学习的手动干预的参考。
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.