XiaoMi-AI文件搜索系统
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机器人伴侣，行业的智能互动机器人同事5.0
摘要 - 为了克服所谓的行业4.0的局限性，重点是大规模生产和充分的自动化，最近引入了一种新颖的范式，即行业5.0，旨在增加人类和机器之间的合作，尤其是机器人，而不是将前者替换为后者。这个挑战需要新颖的互动智能机器人能够轻松有效地执行复杂的任务，并在需要时与人类合作，无论是进行培训还是工作。在这项工作中，引入了机器人同伴，这是该范式的新颖示威者。它结合了机器人技术，人工智能，软件工程和嵌入式系统技术，并针对工业组装任务。首先测试表明，该机器人可以自主地或与人类操作员合作有效地组装代表性齿轮系统。
个性化学习和智能辅导系统
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安全智能车辆导航的操作设计域监视概述
摘要 - 智能车辆（IV）的运营安全是一个核心主题，也是许多研究项目的复杂问题。虽然在验证驾驶自动化系统的最可靠方法上尚未达成共识，但存在基于操作设计域（ODD）的规范的几种方法，例如基于方案的测试和实时操作域（OD）限制。在我们的案例中，我们将重点放在奇怪的概念作为IV的安全保证的作用上，以及如何与对其操作领域（OD）的实时监控相结合可以作为复杂移动系统的保障。我们建议分析在OD/ODD监测操作安全领域提出的相关文献，标准，作品和建议，并将它们组装为三类：首先涉及使用分类法和本体来代表车辆驾驶环境要素的使用；第二个涉及通过专用语言对奇数的形式定义。第三个问题是允许监视车辆OD以提高操作安全性的技术。通过从确定的方法中退后一步，我们突出显示如何以连贯的方式组合它们，以朝着符合奇数定义和OD/奇数监视的框架前进。
重点介绍智能人类 - 抛光协作和互动的应用
随着机器人技术和人工智能的快速发展，人类机器人的协作和互动已成为研究和技术发展的基石。机器人系统与人类合作伙伴的无缝整合对于提高不同应用程序领域的效率，适应性和安全性至关重要。本专注的部分重点介绍了人类 - 机器人协作和互动技术的最新突破，展示了对共享自治，适应性控制，环境系统以及工业，医疗保健和互动环境的共同自主权，适应性控制，人类融合系统的新贡献。本专注的部分收到了80篇论文提交，通过严格的同行评审过程从中选择了9篇论文。这些论文被组织为三个关键主题：（1）辅助应用中的人与动物的相互作用，（2）安全且智能的人类 - 动物统计的高级方法，以及（3）人类与机器人交流的创新界面和技术。每个贡献都为构成了下一代人类与机器人协作和互动所面临的挑战和解决方案提供了宝贵的见解。
深入加固Q学习，用于智能交通信号控制，部分检测
摘要 - 智能传统信号控制器，将DQN算法应用于传递光策略优化，通过将TRAF-Fimfimals调整到实时交通状态，可以充分地减少交通拥堵。文献中的大多数命题都认为，检测到十字路口的所有车辆都是不现实的情况。最近，新的无线通信技术已通过基础设施对连接的车辆进行了成本范围的检测。只有当前配备的总量的一小部分，可以在低检测率下执行的方法。在本文中，我们提出了一个深钢筋Q学习模型，以优化孤立的交叉点，在具有连接车辆的部分可观察到的环境中。首先，我们在RL框架中介绍了新颖的DQN模型。我们为部分可观察到的环境引入了新的状态表示形式，并为传播信号控制提供了新的奖励功能，并提供网络体系结构和调整的超参数。第二，我们以两个步骤在多种情况下在数值模拟中评估模型的性能。首先完全检测到现有的驱动控制器，然后部分分解，并与互联车辆比例的损失估计值进行部分分解。最后，从获得的结果中，我们定义了可接受和最佳性能水平的检测率。该模型的源代码实现可在以下网址获得：https：//github.com/romainducrocq/dqn-itscwpd
可解释的人工智能作为解决鸭子曲线问题的一种方法
本文提出了一种解决能源圈内通常称为鸭曲线问题的电力负荷分配问题的新方法。鸭曲线问题是一条曲线，显示公用事业公司为其消费者提供的总电力负荷（来自火力发电厂的能源）与风能和太阳能发电（或本地发电）满足部分负荷（可再生资源或绿色能源）后的负荷之间的差异。这种方法基于无监督学习长短期记忆（LSTM）和注意力机制，旨在对鸭曲线预测做出清晰的解释，并了解这种差异的明确原因，从而帮助决策者更好地解释曲线并有效地解决问题。信息和通信技术（ICT）和物联网（IoT）对于绿色能源的部署是必不可少的。因此，可以利用不同传感器的数据作为支撑，验证本地生产层面的信息，以有效、有针对性的方式解决“鸭子曲线”问题。
对使用机器学习（ML）和物联网（IoT）
在当今世界上，在工业设施和大型结构等高风险环境中打击火灾是一个重大挑战。将消防员部署到此类地点不仅危险，而且危害他们的生命。为了解决此类关键问题，本评论论文提出了尖端技术，特别是机器学习（ML）和物联网（IoT）传感器，以开发自动射击的机器人。这种建议的方法旨在增强早期的火灾检测和消防能力，从而优先考虑在危险环境中的安全性。该系统涉及使用ML和IoT技术创建智能机器人。配备了一系列传感器，包括超声波，激光雷达，气体探测器和烟雾探测器，该机器人收集了与火灾事件有关的重要数据。具有相机和微控制器等功能，该机器人允许无缝遥控器。嵌入在系统中的ML功能使机器人能够检测火灾并传递相关信息以进行快速决策。通过依靠传感器数据，该机器人旨在优化控制措施，从而最大程度地减少消防员的风险。这种开创性的方法确保了增强的安全措施，并标志着在消防行动中朝着更安全，更有效的未来方面的重大步伐。通过ML的收敛，尤其是卷积神经网络和物联网，该解决方案在危险情况下提出了用于火灾管理的变革性范式，并承诺将有更安全，更有效的未来。本文对使用人工智能对消防安全挑战的火灾和烟雾探测功能，优势和创新贡献进行了详尽的审查。此外，我们确定了研究差距，并指出以前的文献主要集中于传统方法或完全自主的解决方案，而对混合方法的关注很少。响应这一差距，我们的评论专门探索并提出了整合传统和自动消防技术的混合解决方案。
lissi-实验室图像，信号和智能系统
单元的表征 - 名称：实验室图像，信号和智能系统 - 首字母缩写：Lissi-标签和数字：EA 3956-团队数：四个团队 - 管理团队组成：Yacine Amirat先生，董事； SénartScienceand Technologies ST6信息和通信科学和技术的SénartScientificCanel站点的副主任Kurosh Madani先生 - Lissi的主题主题主题是在信息和通信技术领域进行多学科，理论和应用研究，主要介绍了计算机视觉，医学远景和通信网络。其主要针对的申请领域是健康和福祉的领域，重点是诊断和治疗监测，老龄化，对受抚养人或残疾人的帮助以及电子健康的帮助。LISSI在四个研究团队（35个永久性），一个行政服务（永久性）和技术和计算机服务（永久性）中构建。LE LISSI单位的历史和地理位置是巴黎最佳克雷蒂大学（UPEC）的接待团队（EA 3956）。是在2005年1月合并了三个UPEC研究单元的合并：Liia（EA 1613），Leriss（EA 412）和I2S（I 2353）。Lissi Coes是系统的竞争力集群的六个枢纽之一，其UPEC是成员。单位有效：在12/31/2023的自然人中四个研究团队是1/ SIMO（信号，图像和优化）：优化学习；计算机视觉和医学成像；元硫代主义（9个永久性），2/ Synapse（人工认知系统和生物启发的感知）：人工认知和感知；生物识别和医学诊断（9个永久性），3/ Sirius（智能，环境和服务机器人技术）：机器人流动性援助和康复系统；识别上下文和环境智能（11个永久性）和4/ CIR（网络中的智能控制）：网络的控制/控制；经验质量；包含方向的网络；由软件管理的网络；强大的动态网络（6个永久性）。他在两个UPEC站点上托管：1/ Vitry-Sur-Seine University University Campus（1140平方米），该部门的主要位置，该站点还设有部门的管理以及行政和技术服务以及2/SénartUniversity Campus（50m²），位于Vitry-Sur-Serine Site Site的45公里，该活动的研究是Welly Cann的一部分。LISSI部门的研究环境为贸易和资格校园（CMQ）做出了贡献，“健康，自主权，衰老良好”，由UPEC携带的PIA 3，以及Erasmus Project（教育和研究以通过委员会提高社会任务）在2021年在2021年在2021年获得了pia of Project of Pia pia for Pia 4 call of Project。
智能通信系统印度有限公司（...
资格标准在文件验证日期和访谈/互动之日，否则将不允许它们出现在面试/互动中。候选人应在文件验证期间遵循所有共同的199 sops，并随后的访谈/互动失败，不应考虑这些失败。12。申请表中候选人的详细信息必须与证书