XiaoMi-AI文件搜索系统
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Multi-timescale robust dispatching for coordinated automatic generation control and energy storage
调度依赖于热力。但是，AGC单元通常的基础决策间隔为15分钟。随着间歇源的突出性的提高，AGC单元的攀爬速率太慢。为有效接受可再生能源而迫切需要使用可行的基础决策间隔开发一种方法。响应上述问题，能源存储是一种新兴资源，可提供低环境污染，柔性电荷和放电以及快速响应率的优势[5]，[6]。与用于调度的能量存储协调可以大大减轻AGC单位的压力，并增加可再生能源利用的比例。Song等。 [7]提出，在电网中应用存储的关键是与AGC单元的协调。 Zhang等。 [8]提出，部署灵活和快速响应系统可以增加对可再生能源的需求。 储能的参与Song等。[7]提出，在电网中应用存储的关键是与AGC单元的协调。Zhang等。 [8]提出，部署灵活和快速响应系统可以增加对可再生能源的需求。 储能的参与Zhang等。[8]提出，部署灵活和快速响应系统可以增加对可再生能源的需求。储能的参与
具有多个传感器和声音的自动危险检测...
身体挑战的人因不同的身体残疾而受苦的人在日常生活中遇到许多具有挑战性的问题，以使从一个地方通勤到另一个地方，甚至有时甚至需要依靠他人从一个地方转移到另一个地方。在过去的几年中，已经做出了许多重大努力，以开发智能轮椅平台，这些平台可以使人在没有任何歧义的情况下易于操作。我们论文的主要目的是开发智能轮椅，以使这种声音的身体更轻松 - 激活的智能轮椅具有改进的功能，例如语音控制，电力，队列跟随，避免障碍等。集成的AVR微处理器ATMEGA328智能轮椅控制单元还包括蓝牙，GSM，超声波和红外传感器，温度传感器LM35以及用于管理电动机速度的电动机驱动电路。
使用外部运算符和算法自动分化
固体力学中的许多问题都涉及一般和非平凡的本构模型，这些模型难以以各种形式表达。因此，在自动化的有限元求解器（例如Fenics Project）中表达这些问题可能是具有挑战性的，这些元素求解器使用专门为编写变异形式而设计的特定于域的语言。在本文中，我们描述了Fenicsx / Dolfinx的方法和软件框架，该方法几乎可以在任何一般的编程语言中表达构成模型。我们展示了我们对两个固体机制问题的方法。第一个是使用NumBa实现的各向同性硬化的简单von Mises弹性塑料模型，第二个更复杂的Mohr-Coulomb弹性模型，并用JAX实现了Apex平滑。在后一种情况下，我们表明，通过利用JAX的算法自动分化转换，我们可以避免对解决本构模型所需的术语进行错误的手动差异。我们显示了广泛的数值结果，包括泰勒剩余测试，这些结果验证了我们实施的正确性。在LGPLV3或更高版本的许可下，可以作为补充材料提供软件框架和完整的示例。
一种用于自动挤奶系统中自动检测奶牛社交互动的计算机视觉方法
欧洲兽医培训协调委员会 (ECCTV) 专家工作组建议在兽医实践中使用数字技术和人工智能 (DT&AI) [1]。特别是，ECCTV 工作组指出了将 DT&AI 融入兽医实践以改善畜群健康管理 (HHM) 的重要性，包括预防、可持续生产、性能和农场动物的繁殖。这些建议主要适用于养牛业，该行业需要新的智能方法，例如使用新技术和新方法进行数据分析。机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 等新兴领域有望在应对养牛业面临的新挑战方面发挥重要作用 [2]。
计算产品碳足迹自动
Wittmann Group Wittmann Group是全球领先的注射成型制造商，机器人和辅助设备，用于处理各种可增塑材料 - 包括塑料和非塑料。该集团的总部设在奥地利维也纳，由两个主要部门组成：Wittmann Battenfeld和Wittmann。遵循环境保护原则，资源和循环经济的保护，Wittmann集团从事最先进的工艺技术，以最大程度地进行注射霉菌的能源效率，以及处理具有较高含量的可回收和可再生原材料的标准材料和材料。Wittmann组的产品被签署为水平和垂直整合到智能工厂中，并且可以相互联系以形成智能生产单元。该集团的公司在六个国家共同运营十个生产工厂，在全球所有主要的工业市场中都存在36个不同地点的其他销售公司。Wittmann Battenfeld追求作为注塑机器的制造商和模块化设计中综合现代机器技术的供应商的持续增强其市场位置。Wittmann的产品范围包括机器人和自动化系统，材料处理系统，干衣机，压力指标和体积搅拌器，颗粒机，温度控制器和冷水机。联系人：Wittmann Technology GmbH Lichtblaustrasse 10 1220 Vienna Austria Tel。：+43 1 250 39-0 info.at@wittmann-group.com Wittmann Battenfeld Deutschland Gmbh AM Tower 2 90475纽伦堡德国电话。Wittmann Group enbles的伞下各个区域的组合完美整合 - 为了使注入成型处理器的优势，对加工机，自动化和辅助的无缝互锁的需求不断增长。：+49 9128 7099-0 info.de@wittmann-group.com www.wittmann-group.com
自动反应可以反映运动依赖性吗？
瑞士日内瓦大学的瑞士情感科学中心； B瑞士日内瓦大学心理学系的情绪启发和表达研究（E3LAB）的B实验室； c食品和人类行为实验室，心理学学院，瑞士布里格的瑞士苏伊斯联合会； D大学Grenoble-Alpes，Sens，Grenoble，法国； E人与进化生物学科，生物科学系，加利福尼亚州南加州大学； F习惯应用和理论小组，萨里大学心理学系，英国吉尔福德； G美国奥本的奥本大学运动机能学学校； h美国奥本，奥本大学神经科学中心；我的健康行为动机实验室，澳大利亚罗克汉普顿中央大学阿普尔顿研究所； J匈牙利Győr的SzéchenyiIstván大学卫生与体育科学学院； K法国布鲁兹的Ecole NormaleSupérieureRennes的运动科学与体育系； l实验室VIPS2，雷恩大学，雷恩，法国雷恩，
区域MOM6：用于自动生成模块化海洋模型6型区域配置的Python软件包
区域海洋模型仅在规定的地区模拟海洋，这是全球海洋的一个子集。为此，我们需要在该地区边界上应用开放的边界条件，也就是说，我们需要施加模仿我们不模拟的海洋流量的条件（Orlanski，1976）。例如，图1显示了使用区域MOM6封装配置的塔斯曼海地区海洋模拟的表面电流。图1中描述的域的边界被强迫从全球海洋重新分析产物的海洋流动。高分辨率的区域海洋模型改善了较小规模运动的表示，例如潮汐束，混合，中尺度和次级尺度尺度循环，以及对较小的测深或沿海特征的海洋反应（例如较小的测深或沿海特征）（例如岬角，山地，岛屿，海上，海面，海底或下层峡谷）和表面上（例如表面上）和强度的前进。区域建模进一步允许粗分辨率全球海洋或气候模型的“降尺度”，从而允许在当地条件下的变化表示，否则这些变化只能包含在少数（甚至是一个！）在全局模型中模型网格单元。
一种具有脉冲减少和位置特征的全自动多通道神经脉冲分类算法
摘要 目的：对 Neuropixels 等多通道和高通道神经探针记录的神经尖峰数据进行分类，尤其是实时分类，仍然是一项重大的技术挑战。大多数神经尖峰分类算法侧重于事后对神经尖峰进行高分类精度——但这些算法通常无法减少处理延迟以实现快速分类，甚至可能是实时分类。 方法：我们在此报告我们的图形网络多通道排序 (GEMsort) 算法，该算法主要基于图形网络，可以对多个神经记录通道进行快速神经尖峰分类。这是通过两项创新实现的：在 GEMsort 中，通过仅选择任何通道中幅度最高的神经尖峰进行后续处理，从多个通道记录的重复神经尖峰被从重复通道中消除。此外，记录代表性神经尖峰的通道被用作附加特征，以区分从具有相似时间特征的不同神经元记录的神经尖峰。 主要结果：合成和实验记录的多通道神经记录用于评估 GEMsort 的分类性能。 GEMsort 的排序结果还与其他两种最先进的排序算法（Kilosort 和 Mountainsort）在排序时间和排序一致性方面进行了比较。意义：GEMsort 可以快速对神经脉冲进行排序，非常适合用数字电路实现，以实现高处理速度和通道可扩展性。
皮肤：多任务循环生成的对抗网络，用于无监督的自动细胞识别，这是在体内反射率的共聚焦显微镜上i
方法：在RCM图像上自动定位的表皮细胞（称为角质形成细胞）进行了两次尝试：第一个基于旋转符号误差函数掩码，第二个基于细胞形态特征。在这里，我们提出了一个双任务网络，以自动识别RCM图像上的角质形成细胞。每个任务都由一个周期生成的对抗网络组成。第一个任务旨在将真实的RCM图像转换为二进制图像，从而学习RCM图像的噪声和纹理模型，而第二个任务将Gabor滤波的RCM图像映射到二进制图像中，学习在RCM图像上可见的表皮结构。这两个任务的组合允许一个任务限制另一个任务的解决方案空间，从而改善了总体结果。我们通过应用预先训练的Stardist算法来检测恒星凸形形状，从而完善细胞识别，从而关闭任何不完整的膜并分离相邻的细胞。
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册