XiaoMi-AI文件搜索系统
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引用：Alaaudeen，KM和Selvarajan，S和Manoharan，H和Jhaveri，RH（2024）智能机器人技术收获系统的水果过程，用于抓住P
本文提出并执行了一种基于深度学习的图像处理方法，用于自摘苹果。该系统包括一个轻巧的一步检测网络，用于水果识别。以及计算机视觉，以分析积分类别，并在抓取之前为每个水果提供正确的方法位置。使用高分辨率摄像头的原始输入，在RGB照片上进行了水果识别和实例分割。计算机视觉分类和抓地力系统是集成的，并提供了种植的食物的结果，作为每个苹果和橙色到机器人手臂执行的输入信息和输出方法的姿势。在从实验室和种植园环境中获取RGB图片数据之前，将评估开发的视觉方法。机器人收获实验是在室内和室外进行的，以评估拟议的收获系统的性能。研究结果表明，拟议的视力技术可以有效地控制机器人收获，而确切的情况下，在预测过程后，鉴定成功率的增加高于95％以上，而重新计算的重新计算不到12％。
Rodi：RobôdaSurancomaçãoDidáticaInteligente
近年来，技术进步增加了人类与机器之间的相互作用，强调了智能和聊天机器人虚拟助手在公司的客户服务中的使用。根据Vieira Barros和Guerreiro [2019]，聊天机器人或对话机器人是计算机收益，旨在模拟人类之间的对话。这种类型的应用程序可以提供提供信息供应的过程，在解决疑问和可能的禁令方面看到敏捷性，例如以自动化的方式执行医生完成的过程。[2022]。聊天机器人的应用超出了业务领域。聊天机器人的应用扩展到多个领域，包括教育，健康和旅游业。除了每天24小时可用外，这些系统还提供了一些优点，例如敏捷响应，简单的问题解决，过程自动化以及同时与Maciel [2019]同时结识多用途用户的能力。在教育环境中，尤其是高等教育的通道通常会挑战新闻新闻的新环境。他们中的许多人从课程或经验丰富的同事的协调中寻求指导，以了解这种新环境的功能。但是，对突然大小的这种不断的需求可以为服务系统带来咨询过载。此外，学生的问题通常是重复的并且具有一定的标准，
智能电力系统中增强电网稳定性和有效能源管理的协同智能控制机制
K. Anusha 1，R J Anandhi 2，Alok Jain 3，Monica Garg 4，Ali Saeed 5，K.D。Bodha 6* 1印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML部门。2印度班加罗尔新地平线工程学院信息科学工程系。3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，地块号 11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。 5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。 摘要。 鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。 ，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。 本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。 本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。 此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。3印度Phagwara的可爱专业大学。4劳埃德法学院，地块号11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。摘要。鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。本文扩展了如何将DSOPF添加到增强的DMS功能可以促进这些设计目标并为渐进的集成电网提供基础。
通过智能能源管理策略优化微电网中的分布式生成和能量存储
Vijilius Helena Raj 1，R。AkhileshReddy 2，Navdeeep Singh 3，Navya Gupta 4，Taqi Mohammed Khattab al-Rubaye 5，Priyanka Agrawal 6 * 1 Applied Sciences Sciences，New Horightied Sciences，New Horizon Engineering of Engineering of Engineering，印度印度班加罗尔，印度班加罗尔。2印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML系。 3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，大诺伊达，北方邦，印度。 5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。2印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML系。3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，大诺伊达，北方邦，印度。 5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。3印度Phagwara的可爱专业大学。4劳埃德法学院，大诺伊达，北方邦，印度。5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。 因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略（IEAS）。SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块，优化组件和功率预测模块。从对太阳能PV生产的特征进行的研究中，提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。能量保留的机理是其两个最重要的特征：必须在许多时间步骤中改善保留率；应考虑能源定价结构。因此，使用ESS模块确定操作的最佳方式。可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。因此，基于IEM，DG，智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。最后，为了获得可行的负载管理方法，提出了VE-GA的效率组件。该模块生成了分散发电机和ESS的控制图，并提供了三种不同的操作策略。____________________________________________ *通讯作者：priyanka.agrawal.ei@gmail.com
建模情绪以实现机器人的智能行为
摘要在过去的几十年中，认知和情感神经科学的研究强调，情感对于人类的智力至关重要，实际上与认知密不可分。同时，人们对在机器人和人造代理中模拟和建模与情绪相关的过程的兴趣越来越大。在本意见论文中，我们的目标是提供情感建模中当前景观的快照，并展示神经科学如何帮助推动当前的艺术状态。我们从研究三个领域的现有文献进行了有关情感建模的概述：情感计算，社会机器人技术和神经机构。简要概述了关于自然情绪的当前知识状态，然后强调了人工情感中现有的建议如何与神经科学证据充分接触。我们通过提供一系列原则来帮助指导人造情感和智能机器人技术的研究。总体而言，我们认为，在机器人模型中，与情绪相关的过程的更强整合对于智能，类人类行为的设计至关重要。这种整合不仅有助于发展能够解决现实世界问题的自动社会机器的发展，而且有助于促进对自然情绪的理解。
智能辅导系统中的先决结构发现
近年来，在线教育平台已获得了极大的知名度，从而使人们对推荐教学内容的自动化方法越来越感兴趣。智能辅导系统（ITS）是计算机系统，可提供教育内容的良好建议，以优化学习者的进步，例如以社交机器人的教育[1]或大规模开放的在线课程的形式。an IT通常分解为四个组成部分：（i）有关教育概念，规则和解决问题策略的领域知识。特别包括需要掌握的技能或概念列表，称为知识组成部分（KCS），完成每项练习所需的KC列表以及KCS之间的关系，称为知识结构（KS）； （ii）估计学习者知识状态的演变的学生模型； （iii）一个向学习者推荐教育内容（在我们的案例练习中）的辅导模型，可能是基于领域知识和学生模型； （iv）用户界面。通常是从长远来看最大化学生的学习进步，从而依靠学习者认知技能的发展模型。学习进步既是导师试图最大化的自然外部奖励，又是学习者的内在动机，正如在发育心理学中的理论上一样[2]，而是为发展系统建模[3]。通常，对于学习者而言，最大化学习进步的教学活动（在我们的情况练习中）对于学习者来说不应该太难也不容易。这个想法与近端开发区域的概念一致
