XiaoMi-AI文件搜索系统
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制作 - 智能工厂现实
•增强的领导力和团队绩效：软技能是良好领导力的核心。是鼓舞团队，调解冲突还是做出艰难的决定，领导者必须具备强大的人际交往能力。有效的领导力促进了更好的协作，更高的员工参与度和提高生产率。•改善客户和客户关系：在客户满意度是关键成功驱动力的行业中，诸如同理心，沟通和解决问题的软技能至关重要。可以积极倾听，了解客户的需求并有效响应的专业人员更有可能建立长期的信任关系。•员工保留和工作满意度：在工作场所感到理解和支持的员工更有可能与雇主在一起。软技能培训可以帮助管理人员与团队建立积极的关系，从而促进人们感到有价值和积极进取的环境。•适应性变化：在当今快速变化的世界中，可以适应和拥抱变化的员工无价。在弹性，适应能力，适应性和情绪智力等软技能上进行培训可以帮助个人在过渡期间导致不确定性，减轻压力并保持有效。
极端场景的压电式智能机电系统
抽象的精度致动是高端设备域中的基础技术，其中中风，速度和准确性对于处理和/或检测质量，航天器飞行轨迹的精度以及武器系统罢工的准确性至关重要。压电执行器（PEAS）以其纳米级的精度，柔性中风，对电磁干扰的耐药性和可扩展结构而闻名，在各个领域都广泛采用。因此，本研究的重点是涉及超高精度（千分尺及以后），微小尺度和高度复杂的操作条件的极端情况。它提供了有关豌豆的类型，工作原理，优势和缺点的全面概述，以及它们在压电式智能机电系统（PSMS）中的潜在应用。要解决高端设备字段中极端情况的需求，我们已经确定了五个代表性的应用领域：定位和对齐，生物医学设备配置，高级制造和处理，振动缓解，微型机器人系统。每个区域进一步分为特定的子类别，在该类别中，我们探讨了基本关系，机制，代表性方案和特征。最后，我们讨论了与豌豆和PSMS有关的挑战和未来发展趋势。这项工作旨在展示豌豆应用的最新进步，并为该领域的研究人员提供宝贵的指导。
对智能电网整合和优化的人工智能方法的全面审查
技术进步，城市化，高能源需求和减轻碳足迹的全球需求，导致采用了创新的绿色技术进行能源生产。绿色技术与传统网格的集成为您带来了巨大的好处。这种合并可能会由于间歇性可再生能源生产和非线性能耗模式而带来功率不匹配的困境，这可能会影响整个系统的可靠性和运营效率。有效的能源管理系统（EMS）对于处理与可再生能源生产和负载需求相关的不确定性至关重要，同时选择分布式能源发电源的运行。本最先进的评论介绍了基于人工智能的解决方案，以改善EMS，重点介绍发电源的最佳调度，预测负载和可再生能源生产以及基于多代理的分散控制。审查的发现，高级元启发式算法可以克服捕获本地Optima和过早融合的挑战，因此，现在它们被广泛采用并有效地用于调度问题。为了减轻可再生能源产生和负载需求的不确定性，长期的短期记忆和卷积神经网络可以管理可再生和负载数据集的时空特征，并预测结果高度准确。基于多代理的系统为复杂问题提供了分布式控制，这些问题在计算上便宜，并且优于集中式方法。观察到高级元启发式优化技术和混合机器学习和深度学习模型的使用增加，以进行优化和预测应用。先进的元启发式算法是文献中的一个很好的补充，它们仍处于新兴阶段，并且可以进一步提高其性能。本综述还提出了互连的微网格之间的分散和集中式EMS的能量共享机制。使用先进的预测和元启发式算法可以潜在地处理可再生能源生产和负载需求的随机性质。
mifare duox非接触式智能卡IC
• Flexible application management on the IC – Flexible file system offering the user free definition of application and file structures on the PICC – Amount of applications is not limited: applications can be created as long as there is free user memory available on the PICC – Shared application management allows to access files from any two applications during a single transaction if access rights are configured accordingly • Flexible and dynamic file management inside the applications – Amount of files per application is set to 32: up to 32 files can be created in each application – Availability of 6 file types: Standard Data file, Backup Data file, Value file, Linear Record file, Cyclic Record file and Transaction MAC file – File size is determined during the file creation (exception for Transaction MAC file) • Delegated Application Management feature allows smart management of multiple applications per smartcard shared by different entities – Memory can be re-used in delegated applications (via formatting the complete delegated application) – Factory loaded NXP's Delegated Application Management （DAM）远程应用程序管理服务支持的键
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。
在邮轮旅游服务中采用智能技术
10.1108/jhtt-06-2022-0159发行商的版权语句：这是以下文章的同行评审版本：Gonzáles-Santiago，M。S.，Loureiro，S.M。C.，Langaro，Langaro，D。＆Ali，D。＆Ali，D。（2024）。在巡航旅游服务中采用智能技术：系统评价和未来的研究议程。酒店和旅游技术杂志。15（2），285-308，该形式以https://dx.doi.org/10.1108/jhtt-06-06-2022-0159出版。本文可以根据出版商的自我构造条款和条件来将其用于非商业目的。
未来的智能工厂
1。“ 2023年制造业前景”，Deloitte，2022。https：//www2.deloitte.com/content/dam/deloitte/deloitte/decuments/documents/energy-resources/us-2023-cy-2023-cy-2023-uplook-manfucy.pdf 2.pdf 2。同上。3。“ 2024年制造业前景，”德勤能源与工业研究中心，2023年10月30日。https：//wwwww2.deloitte.com/us/en/en/en/insights/industry/manufacturing/manufacturing-manufacturing-manufacturing-manufacturing-anfucturing-infucturing-infucturing-infucturing-industry-industry-industry-intustry-ewlook.htlook.html 4。“9th Annual State of Smart Manufacturing Report,” Rockwell Automation, March 2024. https://www.rockwellautomation.com/content/dam/rockwell-automation/documents/pdf/campaigns/state-of- smart-2024/9th-annual-state-of-smart-manufacturing-report-en.pdf
AI-Smartphone无标记运动捕获反转跳动期间髋关节，膝盖和踝关节运动学的运动
f i g u r e 1 Vicon标记（前后）用于反射标记（A）：右前头部RFHD，左前头部LFHD，左后头LBHD，左后头LBHD，右后头RBHD，Clavicle Clav，Clavicle Clav，Clavicle clav，serternum strn，c7，C7，C7，C7，c7 LWRA/LWRB, Left Finger LFIN, Right Shoulder RSHO, Right Upper Arm RUPA, Right Elbow RELB, Right Forearm RFRM, Right Wrist RWRA/RWRB, Right Finger RFIN, Left ASIS LASI, Left PSIS LPSI, Right ASIS RASI, Right PSIS RPSI, Left thigh LTHI, Left Knee LKNE, Left Tibia LTIB, Left Ankle LANK, Left脚跟Lhee，左脚趾ltoe，右大腿Rthi，右膝盖rkne，右胫骨rtib，右脚踝等级，右脚跟Rhee和右脚趾rtoe； SBSQ置（B）的标记模型由24个解剖键组成组成，结合成骨骼模型：0：骨盆中心，1：中心左髋关节，2：右臀部中心臀部，3：下脊柱，4：左膝盖中心，4：左膝盖，5：右膝盖的中心，6：中心，7：中心，7：左中间：左左：左：左：左：左：8：左：脚趾，11：右脚趾的中心点，12：脖子，13：左锁骨中心点，14：右侧锁骨中心点，15：头部中心，中心，16：左肩关节中心：17：右肩关节中心，右肘接头，18：左肘接头中心，19：右肘中心，右肘关节中心，20：20：左手腕的中心：左手腕的中心，21：左手腕的中心，左右22：左侧的中心：左侧的右侧孔右侧和23：23：23：23：23：23：23：23：23：23：
智能手机中的晶体管如何形成量子点？
该团队取得了哪些成功？除了证明商用晶体管在低温下表现为量子点外，该团队还展示了使用商用半导体代工技术创建大型量子比特阵列的可行性。研究生 Suyash Pati Tripathi 设计了该团队的第一个 2 × 4 量子点阵列，实现了一个重要的里程碑。“这一突破使我们能够展示可以相互耦合的最小量子点（15 纳米 × 18 纳米）——这是量子技术领域向前迈出的重要一步，”他说。“然而，这只是一个开始！下一个目标是将这种量子点阵列与电子电路结合起来，创建一个完全集成的量子处理器。这种集成将使我们更接近开发实用、可扩展的量子计算机。”