XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemligent
利用AI，机器学习和IoT来智能...
“系统，决策和控制研究”（SSDC）（SSDC）涵盖了新的发展和进步，以及最新技术的状态，在广泛感知到的系统，决策和控制的各个领域，毫无疑问，最新，并具有高质量。目的是涵盖与系统，决策，控制，复杂的过程和相关领域相关的艺术状态和未来发展的理论，应用和观点，这些发展嵌入了工程，计算机科学，物理，物理，经济学，社会和生命科学，以及在其背后的帕拉迪格姆和方法论中。The series contains mono- graphs, textbooks, lecture notes and edited volumes in systems, decision making and control spanning the areas of Cyber-Physical Systems, Autonomous Systems, Sensor Networks, Control Systems, Energy Systems, Automotive Systems, Biolog- ical Systems, Vehicular Networking and Connected Vehicles, Aerospace Systems, Automation, Manufacturing, Smart Grids, Nonlinear Systems, Power Systems, Robotics, Social Systems,经济体系和其他。是简短的出版时间范围以及全球广泛的分布和曝光，可以使研究成果广泛而快速地传播。
智能监测体育锻炼对ADHD儿童执行功能的影响
患有多动症的孩子经常在执行功能（EF）和运动技能上挣扎，从而影响他们的学术和社交生活。尽管通常使用药物，但它们会产生副作用，导致对非药物治疗的兴趣。体育锻炼（PA）在改善多动症儿童的认知和运动技能方面表现出了希望。这项研究检查了三种PA干预措施的短期和长期影响：特定的技能培训组（EG1），一个低需求运动组（EG2）和一个对照组（CG）在12周内。eg1显示出运动任务和工作记忆的显着改善（改善15％，p <0.05），而EG2和CG显示出较小的变化。长期PA改善了工作记忆，但是短期PA对平衡和手动敏捷的影响有限。这些发现表明，技能培训对运动性能有直接的影响，而更复杂的运动技能需要更长的干预措施。智能设备跟踪了进度，确认了EG1的持续参与和改进。这项研究强调PA是对多动症的有希望的非药理治疗方法，需要进一步探索其对其他认知领域的影响。
通过智能电池分析燃料电池车...
整合人工智能（AI），物联网（IoT）和机器学习（ML）技术纳入燃料电池系统，为各个部门提供了许多好处，应用和机会。本章探讨了燃料电池整合中AI，IoT和ML的协同潜力，概述了它们的优势，应用，挑战和潜在的解决方案。通过利用AI进行预处理维护，通过IoT传感器优化操作条件，并采用ML算法来提高效率，燃料电池系统可以实现更高的性能和可靠性。现实世界中的案例研究和示例表明，在运输，能源生产和制造等领域的成功整合。此外，本章讨论了未来的前景，包括数据分析，系统优化和可伸缩性方面的进步，以及与AI，IoT和ML一起推动燃料电池技术集成的创新。
着装：智能网络基于扩散推理的奖励成型方案
摘要 - 通过人工智能（AI）基于人工智能（AI）基于人工智能的沟通优化仍然是基础的基础。作为第六代（6G）通信网络追求全赛纳里奥的覆盖范围，在复杂的极端环境中的选择提出了未经证实的挑战。这些环境的动态性质，结合物理约束，使AI解决方案（例如深度强化学习（DRL））很难为培训过程获得有效的奖励反馈。但是，许多现有的基于DRL的网络优化研究通过理想化的环境设置忽略了这一挑战。受到生成AI（Genai）（尤其是扩散模型）的强大功能的启发，在捕获复杂的潜在分布时，我们引入了一种新颖的基于扩散推理的奖励成型方案（着装），以实现强大的网络优化。通过对观察到的环境状态进行调节和执行动作，着装利用扩散模型的多步降级过程作为深层推理的一种形式，逐渐完善了潜在表示，以产生有意义的辅助奖励信号，以捕获网络系统模式。此外，连衣裙设计用于与任何DRL框架的无缝集成，允许连衣裙辅助的DRL（装扮得出）即使在极端的网络环境下也可以实现稳定而有效的DRL培训。实验结果表明，穿着的DRL大约达到1。礼服代码可从https://github.com/nice-hku/dress获得。与基线方法相比，在稀疏奖励无线环境中的收敛速度比其原始版本快于其原始版本，并且在多个一般DRL基准环境中的性能得到了显着改进。
6G分布式云环境的智能信任和安全编排
通过交换网络威胁情报以提高零信任的本地信任评估能力，通过交换网络威胁情报，是多个利益相关者之间的协作信任与安全体系结构信任。多方面且普遍的监控系统，用于服务于网络威胁智能，以进行信任评估，并在6G云/边缘连续体上进行安全决策。一个信任模型，该模型考虑了服务的概念，供应链和执行环境以及与安全合规性服务运营（NIS2 Framework）涉及的利益相关者的身份管理服务操作中涉及的几个利益相关者之间的信任关系以及通过基于属性的访问访问控制（ABAC）模型之间的几个利益相关者之间的信任关系。通过通行可编程模型服务
智能辅导系统-IJRPR
其潜在的好处是众多。通过提供个性化的教学，可以改善学习成果，增加学生的参与度并减少学习时间。它还可以向学生和讲师提供有价值的反馈，从而帮助确定学生挣扎并为教学策略提供信息的领域。此外，它可以部署在各种学习环境中，包括在线平台，混合学习模型，甚至是传统的课堂设置，使个性化的学习更易于访问和可扩展。但是，有效的发展是一项复杂的事业。它需要几个学科的专业知识，包括计算机科学，教育，认知科学和教学设计。挑战包括发展强大的学生模型的发展，有效的自适应学习算法的设计，引人入胜和交互式学习内容的创建以及对系统有效性的评估。此外，必须仔细解决伦理考虑，例如数据隐私和算法偏见。本文探讨了与ITS的设计和开发相关的关键组成部分，挑战和机遇，研究了当前的研究并突出了未来发展的有希望的方向。
大肠杆菌终结者的智能设计
终端是位于基因3'末端的特定核苷酸序列，并包含转录终止信息。作为基本的遗传调节元件，终结子在基因回路的设计中起着至关重要的作用。准确表征终结器强度对于提高基因电路设计的精度至关重要。终结器强度的实验表征是耗时的和劳动的；因此，有必要开发能够准确预测终结器强度的计算工具。当前的预测方法未完全考虑与终止者有关的序列或热力学信息，而缺乏可靠的模型来准确预测。同时，深层生成模型在生物序列的设计中表现出巨大的潜力，并有望应用于终结序列设计。本研究的重点是大肠杆菌终结剂的智能设计，主要进行以下研究：（1）为大肠杆菌构建固有的终结器强度预测模型，这项研究提取了大肠杆菌固有末端的序列特征和热力学特征。基于选定功能的机器学习模型实现了R 2 = 0.72的预测性能。（2）本研究采用生成对抗网络（GAN）来从内在的终结器序列训练数据中学习并生成终结器序列。评估表明，生成的终结器表现出与内在终结器相似的数据分布，这证明了Gan生成的终止序列的可靠性。（3）本研究使用构造的终结器强度预测模型从生成的集合中筛选出强终端。实验验证表明，在18个选定的终结者中，有72％的终止效率大于90％，证实了大肠杆菌终结者的智能设计方法的可靠性。总的来说，这项研究构建了大肠杆菌的终结器强度预测模型和终结器生成模型，为基因电路中的终结器设计提供了模型支持。这增强了生物成分设计的模块化，并促进了合成生物学的发展。
Agribot：您的智能农场助理
摘要：该项目旨在开发Agribot，这是一个由AI高级驱动的聊天机器人，旨在应对农民面临的关键挑战并彻底改变农业支持系统。聊天机器人充当可靠的虚拟助手，可24/7可用，可为农民提供实时，可访问和准确的帮助，无论其位置如何。Agribot为广泛的农业查询提供了立即的答案，包括但不限于农业技术，害虫和疾病管理，最佳灌溉实践，天气预报和作物健康监测。通过整合机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术，聊天机器人确保了无缝和直观的交流，理解以区域语言，方言或非正式语音模式提出的问题，从而破坏语言和素养障碍。Agribot的杰出特征之一是其提供个性化作物建议的能力。这些建议是根据特定土壤参数（例如pH，养分水平和水分含量）量身定制的，可确保选择更好的作物和提高产量。此外，聊天机器人还结合了用于基于图像的疾病检测的计算机视觉和深度学习算法。只需仅上传受影响的农作物的图像，农民就可以立即诊断和可行的疾病管理建议。为了促进可持续的农业实践，Agribot还向农民提供有关环保技术，有效的资源利用和实践，以帮助最大程度地减少农业的环境影响。通过赋予农民的能力，以数据为导向的见解和及时支持，Agribot旨在提高农业生产力，减少农作物的损失，并为农业部门的更可持续的未来做出贡献。这种创新的解决方案不仅使获得专家农业建议的机会民主化，而且还弥合了传统农业实践与现代技术进步之间的差距，使Agribot成为赋予农民权力并确保全球范围的粮食安全的重要工具。关键字：AI，机器学习，物联网，可持续农业，聊天机器人
智能机器人系统和行业4.0
“机器人系统及其应用的一般视野；机器人类型（工业操纵者；工业机器人；人形机器人；陆生机器人；水生机器人；飞行机器人）；末端器官（机械，气动，气动，磁性，磁性，人造肌肉）；机器人和传感器体系的传感器（传感器的传感器）（传感器的传感器（传感器）（传感器）（传感器）（传感器）传感器，基于视觉系统）；
智能6G网络中可信赖的AI基因含量
摘要 - 以大语言模型（LLM）代表的AI生成的内容（AIGC）模型已彻底改变了内容的创建。高速下一代通信技术是提供强大的AIGC网络服务的理想平台。同时，高级AIGC技术还可以使未来的网络服务更加智能，尤其是在线内容生成服务。但是，当前AIGC模型（例如稳健性，安全性和公平性）的重大不信任性问题极大地影响了智能网络服务的信誉，尤其是在确保安全的AIGC服务方面。本文提出了TrustGain，这是一个可信赖的AIGC框架，结合了强大，安全和公平的网络服务。我们首先讨论网络系统中AIGC模型和相应保护问题的对抗性攻击的鲁棒性。随后，我们强调避免不安全和非法服务并确保AIGC网络服务的公平性的重要性。然后作为案例研究，我们提出了一种基于情感分析的新型检测方法，以指导网络服务中不安全内容的强大检测。我们对虚假新闻，恶意代码和不安全的评论数据集进行了实验，以代表LLM应用程序方案。我们的结果表明TrustGain是对可以支持可信赖AIGC网络服务的未来网络的探索。