摘要。目前,制造可靠的无人机(无人机)是科学和技术的一项重要任务,因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用例,所以我们需要确保它们的可靠性。在本文中,我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型,并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案,该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中,我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构,并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统,该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件,并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。此类操作系统的一个很好的例子是开源 POK(分区操作内核)。在其存储库中,它包含一个四轴飞行器系统的示例设计,使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统,该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性,我们建议使用形式验证方法。我们还提供了使用演绎方法在代码级别以及使用微分动态逻辑在信息物理系统级别验证属性的示例,以证明稳定性。
摘要 教学是一个复杂且需要认知的过程,也是一项非常有创造性的任务。必须精心准备一堂课才能确保有效、有目的的教学。如今,课程计划也经常使用标准软件(例如学习或内容管理系统)创建。显然,这种复杂的课程规划过程可以通过专门的软件系统来支持,这些软件系统不仅可以促进日常任务,还可以鼓励反思。本文阐述了基于人工智能技术的课程规划软件的理念和概念,以支持基于能力的学习。通过该软件,教师应该能够轻松直观地生成个性化的学习内容,而不会失去教学自由。通过各种用户场景,展示和解释了该软件的可能性。最后,本文旨在提高人们对此类智能学习环境的认识,以及它们如何实现终身教育链中学习内容的自动化开发。
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人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
ez-way EZ-Way®是一种用于控制和导航移动机器人的软件,是一种用于控制和导航移动机器人的软件,可确保流畅有效的操作。确保流畅有效的操作。安装在每台计算机上,它可以保证移动机器人管理,机器人本地化,导航和任务执行。作为开发移动机器人的加速器,EZ-Way®精简并增强了机器人功能。软件EZ-Way®
9这些作者同等贡献 *通信:huangtao@sibs.ac.cn(T.H.); liyang_fudan@fudan.edu.cn(l.y。); gcyu1@smu.edu.cn(g.y。); pdu@tju.edu.cn(p.d.)收到:2024年5月9日;接受:2024年7月21日;在线发布:2024年8月13日; https://doi.org/10.59717/j.xinn-life.2024.100083©2024作者。这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。引用:Ma X.-K.,Yu Y.,Huang T.等,(2024)。生物信息学软件开发:原理和未来方向。创新生活2(3):100083。用于分析生物医学数据的生物信息学软件对于将原始数据转换为有意义的生物学见解至关重要。在这篇评论中,我们概述了使用ClusterProfiler和CirceXplorer2作为说明性示例的生物启动软件开发的关键阶段和注意事项。此外,我们研究了一些已建立的大规模生命科学平台,并总结了开放科学的大数据和人工智能时代(AI)时代的设计原理。未来的大规模平台有望提供图形编程语言,并从数据和代码共享到物理资源的平台。AI革命将改变生物信息学软件的景观,并重新定义生命科学的研究范式。
STEM提供了一套完整的解决方案,可以改变太阳能,混合动力和储能项目的开发,构建和运营,包括一套软件和边缘产品的集成套件,以及来自经验丰富的行业专家团队的完整生命周期服务。
我们介绍了 Benchpress,这是一个用于评估多个量子计算软件开发工具包的性能和功能范围的基准测试套件。该套件包含 1000 多个测试,用于测量由多达 930 个量子比特和 O(10 6)个两量子比特门组成的量子电路上各种操作的关键性能指标,以及一个执行框架,用于以统一的方式在多个量子软件包上运行测试。我们详细概述了基准测试套件及其方法,并在七个不同的量子软件包上生成了代表性结果。Benchpress 框架的灵活性使得基准测试不仅可以跟上量子硬件改进的步伐,还可以预先衡量未来设备架构的量子电路处理成本。作为开源软件,Benchpress 确保了性能声明的透明度和可验证性。