XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于离散小波变换的眼睛状态识别
在近几十年中，由于它们在临床诊断或人机界面（HMI S）等新兴地区的直接含义，因此眼目光分析和眼科识别构成了一个具有研究的研究领域。用户及其目光移动的眼部状态可以揭示其认知状况的重要特征，这对于医疗保健目的至关重要，也对日常生活活动的分析至关重要。因此，它已经在多个领域进行了研究和应用，例如驾驶员嗜睡检测[1-3]，机器人控制[4]，婴儿睡眠 - 灭绝状态识别[5]或癫痫发作检测[6]等[7，8]。已经提出了用于研究眼睛凝视和眼状态的不同技术，例如视频摄影（VOG），电学（EOG）和脑电图（EEG）。在VOG [9，10]中，几个相机记录了用户眼睛的视频或图片，并且通过应用图像处理和人工视觉算法，可以准确地分析用户的眼睛状态。在EOG [11 - 15]中，将一些电极放在用户的皮肤附近，以捕获眼部活动产生的电信号。另一方面，在脑电图技术[16，17]中，使用放置在用户头皮上的电极来测量大脑产生的电信号。由于分析和分类多个图像的昂贵过程，与基于图像的方法（例如VOG）中使用的算法相关的计算复杂性高得多[18]。），这可能是实施实际应用程序的关键信息。EOG方法似乎是基于眼动或眨眼构建HMI的有趣技术，但是在用户脸上的电极放置可能不舒服，并且在实践应用中不可用[19]。因此，脑电图技术是开发新界面的有吸引力的解决方案，基于用户的眼睛状态，可以分析和推断其认知状态（放松，压力，入睡等。
离散的量子行走Chris Godsil＆Harmony Zhan
一个离散的量子步行由统一矩阵u（步行的旋转矩阵）确定。如果系统的初始状态由向量Z给出，则在时间k处的系统状态为u k z。问题是选择U和Z，以便我们可以做一些有用的事情，实际上我们可以 - 格罗弗（Grover）展示了该设置的实现如何用于使量子计算机比任何已知的经典算法更快地搜索数据库。我们刚刚描述的框架是不可能的，量子计算机只能方便地实现一组统一矩阵的子集。也有一个数学困难，因为如果我们不像我们所描述的那样，在不对u上施加某些结构的情况下，可能不可能得出对步行行为的有用预测，过渡矩阵U是复杂的内部产品空间c d的操作员。然而，出于仅给出的原因，大部分关于离散量子行走的工作都考虑了u是图形x的弧线（相邻顶点的有序对）上复杂函数空间的操作员。身体上有意义的问题必须根据权力u k的条目的绝对价值来表达。因此，我们可能会问，对于给定的初始状态z，是否存在整数k，以使u k的条目的绝对值接近相等？然后，我们在此主题上的工作的目标是尝试将步行的属性与基础图的属性联系起来，而本书既是该主题的介绍，又是有关我们进度的报告。我们以最著名的话题（Grover的搜索算法）开始治疗。我们采用了两种方法，但是在这两种情况下，我们都发现过渡矩阵作为乘积U = rc出现，其中R和C是具有简单结构的单一矩阵，并根据基础图进行定义。实际上r和c都是参与，它们产生的代数
一种以氨为媒介的离散再生燃料电池，用于可再生能源
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通过离散荧光的超辐射耦合进行 Hong-Ou-Mandel 传感
Hong-Ou-Mandel (HOM) 效应是一种令人着迷的量子现象，无法用经典解释。传统上，远程非线性源已用于在 HOM 分束器上实现光子的重合。在这里，我们建议可以使用位于分束器间隙上的超辐射近场耦合发射器在本地创建 HOM 干涉所需的重合发射源。我们表明，使用 HOM 光子检测可以大大增强对分束器间隙介电常数变化的灵敏度和相应的 Fisher 信息。随后，我们概述了将超辐射发射器与实际传感器系统集成的几种策略。总之，这些发现应该为广泛的近场 HOM 量子传感器和新型量子设备铺平道路。
FY-25 有源 LDO/CWO 初级分立...
1. 井甲板控制军官 2. 军官同等资格/或职位：CONN/OOD UW、CICWO、TOPWO 3. 船长、小型船舶主管 (OIC) 4. 船舶操作、锚泊、线路操作、井甲板操作、航行补给和起重机安全军官 5. 深入了解技术数据管理信息系统 (TDMIS)、联合区域技术图书馆 (CORETL)、高级技术信息支持 (ATIS) 和船级咨询 (CLADS) 信息系统的行政工作知识 新加入的军官应被派往 LHD、LHA、LPD、LSD 和 CVN 上执行传统海上职责 (BOSN/AFL)，以及各自海军海滩大队 (ACU/BMU/ACB) 内的 OIC 职位。分配的每个职位都要求申请人迅速成为其领域的常驻技术专家。申请人必须拥有丰富多彩的职业经历，并且在受聘后可在全球范围内任职。
使用离散机载激光雷达估算森林叶面积指数
摘要：叶面积指数（LAI）是定量研究土壤-植被-大气传输系统中能量和质量平衡的重要输入参数。作为一种主动遥感技术，光探测和测距（LiDAR）为描述森林冠层LAI提供了一种新方法。本文回顾了利用离散机载LiDAR扫描仪（DALS）获取的点云数据（PCD）反演LAI的主要方法，其验证方案及其局限性。基于DALS PCD的LAI反演方法有两种，即经验回归和间隙分数（GF）模型。在经验模型中，与树高相关的变量，LiDAR穿透指数（LPI）和冠层盖度是使用最广泛的代理变量。与高度相关的代理使用最多；然而，LPI 被证明是最有效的代理。基于比尔-朗伯定律的 GF 模型已被证明可用于估计 LAI；然而，LPI 的适用性取决于地点、树种和 LiDAR 系统。在先前研究的局部验证中，观察到经验模型和 GF 模型在时间、空间和不同 DALS 系统之间的可扩展性较差，这意味着仍然需要现场测量来校准这两种类型的模型。使用 DALS PCD 校正聚集效应和木质材料的影响以及经验模型和 GF 模型的饱和效应的方法仍需进一步探索。最重要的是，需要进一步开展工作，重点评估已发布方法对新地理环境、不同 DALS 传感器和调查特征的可迁移性，并在此基础上确定每个因素对使用 DALS PCD 进行 LAI 检索过程的影响。此外，从方法论的角度来看，利用 DALS PCD 表征冠层的 3D 结构、充分利用机器学习方法在多源数据融合中的能力、开发包括 LAI 在内的冠层结构参数的时空可扩展模型以及使用多源和异构数据都是有前途的研究领域。
离散事件物流系统理论 (DELS) 规范
系统模型和基于模型的工程方法有望改变工业工程师与生产和物流系统交互的方式。基于模型的方法在改善利益相关者之间的沟通、系统之间的互操作性、自动访问一致的分析模型以及复杂系统的多学科设计方法方面发挥着作用。然而，仍然需要一个为这些类型的系统建模的基础——一个能够根据生产和物流的独特概念和语义定制在其他工程领域开发的方法和工具的基础。这个基础就是本报告的主题。本报告记录了用于建模离散事件物流系统 (DELS) 的框架和模型库，DELS 是一种涵盖制造工厂、物料处理和运输系统、仓库、供应链等的抽象。DELS 抽象是通过识别和建模工业工程师通常遇到的系统类型的共性以及他们用来分析这些系统的分析模型而创建的。它扩展了众所周知的产品、流程和资源 (PPR) 本体，以整合操作控制模型组件库，并连接到商品流网络 (CFN)、建模网络、流网络和流程网络。DELS 和 CFN 之间的关系将系统模型正式链接到用于创建分析模型的抽象，例如离散事件模拟
使用离散模型跟随的横向自动驾驶仪设计...
简介 许多方法已用于设计飞机自动驾驶仪。Taha 等人。(2009) 状态反馈、极点配置、滞后控制器和模型参考自适应控制技术已用于爬升率自动驾驶仪的设计。No 等人。(2006) 经典根轨迹和波特频率法用于设计高度稳定、速度和飞行路径角自动驾驶仪。此外，零努力脱靶概念也被有效用于提出适用于任意轨迹跟踪控制问题的制导律。在所提出的制导方案中，命令以速度、飞行路径和航向角的形式给出，以便它们可以轻松地与现有的控制配置相匹配，Giampiero 等人。(2007) 编队控制的设计基于内环和外环结构。平面外环制导律采用反馈线性化设计，而垂直通道的外环采用补偿器设计。内环线性控制器也是使用经典补偿方法设计的，Taha 等人。(2009) 设计了一个监督控制系统来管理不同自动驾驶仪的接合和脱离，并将命令输入传递给它们，使飞机实现所需的轨迹。在本文中，使用离散时间的模型跟踪技术设计了不同的自动驾驶仪。选择这些自动驾驶仪是为了将它们用于制导系统，以促使飞机在横向规划中实现特定的飞行路径。这些自动驾驶仪包括倾斜角、航向和水平环路自动驾驶仪。每个自动驾驶仪都将在飞机非线性模拟程序 (Brain, 1992) 上进行模拟，以说明飞机的响应并检查其实现平稳和可接受的机动的能力。本文使用了飞行条件 3 下的 Delta Aircraft 数据 (Etkin, 1982)。自动驾驶仪设计程序
