XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systememi
英语媒介教学（EMI）对密封砌体的修改的砂浆和SAE的影响：混凝土结构的评估：具体结构的评估
人工智能（AI）是一个不断发展的领域，专注于开发的机器和系统，这些机器和系统模仿了人类智能的方面，以为各种问题和挑战提供解决方案。尽管最初在20世纪初被科幻小说推广，但能够模拟人类行为和“思考”的机器的想法是由英国数学家艾伦·图灵（Alan Turing）提出的，被广泛认为是“计算机科学之父”。但是，约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年在美国达特茅斯大学（Dartmouth University）的达特茅斯夏季研究项目中正式提出了“人工智能”一词，这是美国达特茅斯大学（Dartmouth University），这是该主题的学术和科学讨论的最初里程碑。从历史上看，AI源于人类的好奇心或自1960年代和1970年代以来一直在发展的发明。但是，当时的计算机技术开发和互联网网络没有能力创建构成我们今天所知道的神经网络的算法。因此，AI已不仅仅是对人类愿望，技术创新和主要科学发现的迷人叙事，而且越来越多地成为影响社会性和影响决策的日常活动的一部分，一旦由人类制定了3。
能源管理学院
来自我们团队的消息 欢迎来到能源管理学院！纽约市坚定不移地实现雄心勃勃的温室气体减排目标，随时准备抓住时机应对日益严重的气候危机。能源管理学院 (EMI) 很高兴为公务员提供服务，并自豪地提供一流的能源管理培训。自 2009 年成立以来，我们已经培训了数千名建筑运营商、设计师、工程师以及其他能源和可持续发展人员，他们都是纽约市不可或缺的变革推动者。为了支持这些努力，今年 EMI 将重点关注： • 利用我们新的最先进的学习管理系统部署动态和多样化的培训，以满足每个城市机构员工的需求。 • 加强学习者的体验和对我们课程和一流内容的轻松访问，从而提供有凝聚力的学习体验。 • 展示我们的培训计划对建筑运营和能源消耗的可衡量影响。 与往常一样，我们重视您的意见，并鼓励您分享您可能有的任何问题或反馈。我们相信，开放的沟通是我们不断改进和确保我们的课程满足您的期望的关键。无论您是加入我们的课堂还是参加虚拟培训，我们都期待着未来一年充满乐趣和收获。有关纽约市能源管理计划的更多信息，您可以访问 DCAS 能源管理页面。此外，您可以在我们的网页上找到有关我们计划的更多详细信息：https://emi- cuny.geniussis.com/ 或通过电子邮件联系我们 EMItraining@sps.cuny.edu。感谢您成为 EMI 迈向纽约市可持续和节能未来的旅程的一部分。让我们一起做出改变！祝好，EMI 团队纽约城市大学，专业研究学院全市行政服务系，能源管理部
重新考虑：揭示电磁干扰的威胁...
摘要 - 随着可再生能源的繁荣（RES），逆变器的数量增殖。电源逆变器是将直接电流（DC）功率从RES转换为网格上交替电流（AC）功率的关键电子设备，它们的安全性会影响RES甚至电力网格的稳定操作。本文从内部传感器的各个方面分析了光伏（PV）逆变器的安全性，因为它们是安全功率转换的基础。我们发现，尽管电磁兼容性（EMC）对策，但嵌入式电流传感器和电压传感器都容易受到1 GHz或更高电磁干扰（EMI）的影响。这样的漏洞会导致不正确的调查并欺骗控制算法，并且我们设计的重新思考可以通过发射精心制作的EMI（即DERIAL of Service（DOS）（DOS））对PV逆变器产生三种类型的后果，从而对逆变器进行物理损坏或抑制电力输出。，我们通过以100 〜150 cm的距离传输EMI信号，在5个现成的PV逆变器甚至实际微电网上成功验证这些后果，甚至在20 w内传输总功率。我们的工作旨在提高对RES电力电子设备的安全性的认识，因为它们代表了新兴的网络物理攻击面向未来的RES统治网格。最后，为了应对这种威胁，我们提供了基于硬件和基于软件的对策。
用于分类的机器学习方法
电磁诱导（EMI）方法通常用于对未爆炸的军械（UXO）进行分类。用于分类的现代时间域系统是多组分，并在多个时间渠道中获取许多发射器收络对。传统上，分类是使用基于物理的反转方法完成的，在该方法中，从EMI数据估算了极化曲线。然后将这些曲线与库中的曲线进行比较，以根据某些误解来寻找匹配。在这项工作中，我们开发了一个直接从EMI数据中分类UXO的卷积神经网络（CNN）。类似于图像分割问题，我们的CNN输出了一个保留输入空间维度的分类图。我们使用使用偶极模型生成的合成数据来训练CNN，以考虑相关的UXO和混乱对象。我们使用两步工作流。首先，我们训练CNN以检测字段数据中的金属对象。从此，我们提取仅包含背景信号的数据贴片，并使用它们来生成一个新的训练数据集，并将此背景噪声添加到我们的合成数据中。第二个CNN经过这些数据训练以执行分类。我们使用Sequim Bay海洋测试地点中使用Ultratema-4系统获取的领域数据测试我们的方法。
电磁兼容性（EMC）
EMI排放限和免疫测试水平之间的典型差异为100,000至1或100 dB。这是100 dB的安全保证金吗？如果给定环境中的电子设备仅限于如此低的排放水平，那么为什么需要这些相同的设备来处理如此高的免疫力？原因是电子设备必须与无线电发射器和无线电接收器近距离运行。无线电发射机生成高级RFI，以在远距离进行通信。无线电接收器非常敏感，以检测这些信号。免疫测试水平模拟电子设备在附近的无线电发射器附近操作时会暴露于电源水平。排放限制不确定设备的EMI排放不会干扰附近无线电接收器的接收。