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用文本映射人机交互的设计空间
自动文本摘要系统通常需要人类来准备数据或评估模型性能，然而，人们缺乏对人类在与人工智能交互或接受人工智能协助时的角色、经验和需求的系统理解。从以人为本的角度，我们绘制了文本摘要和更广泛的文本生成任务中人机交互的设计机会和考虑因素。我们首先对 70 篇论文进行了系统的文献综述，开发了人工智能辅助文本生成中的五种交互分类法和相关的设计维度。我们为每种交互设计了文本摘要原型。然后，我们在原型的帮助下采访了 16 位用户，以了解他们对人工智能在文本摘要中的效率、控制和信任的期望、经验和需求，并据此提出了设计考虑因素。
通过燃烧器控制单元更轻松地进行操作 - Docuthek
在选择供热设备的设备组件时，为了获得客观结果，必须考虑产品整个使用寿命期间的支出和收益。通常，在构建设备时，重点是具有明确技术特征的购买价格。这还包括项目规划、安装和调试的工作量和支出，以及组件价格。例如，更广泛的成本核算过程除了涵盖能源成本外，还将涵盖停机和维护费用（图1）。基于故障安全操作系统的程序控制燃烧器控制单元提供所需的灵活性和优化的诊断和设置选项，以有利地影响关键成本驱动因素并产生额外的附加值，除了提供扩展功能之外。
电力电子人工智能应用概述
在过去的几十年中 [1]，[2]。人工智能的目的是促进具有像人类一样学习和推理能力的智能系统。它具有巨大的优势，并已成功应用于许多工业领域，包括图像分类、语音识别、自动驾驶汽车、计算机视觉等。电力电子技术潜力巨大，可从人工智能的发展中受益。人工智能有各种各样的应用，包括电源模块散热器的设计优化 [3]、多色发光二极管 (LED) 的智能控制器 [4]、风能转换系统的最大功率点跟踪 (MPPT) 控制 [5]，[6]、逆变器的异常检测 [7]、超级电容器的剩余使用寿命 (RUL) 预测 [8] 等。通过实施人工智能，电力电子系统具有自我意识和自适应能力，因此可以提高系统自主性。
HVAC 应用表 - Campbell Scientific
测量和控制 我们的控制单元是可编程的，可提供先进的测量和控制功能。它们可执行 PLC 的功能，甚至更多。每个单元都有多种通道类型，几乎所有类型的传感器都可以由单个单元测量。例如，一个控制单元可以测量电压、空气速度、空气温度、相对湿度、能源使用、水温和蒸汽压力以及外部温度、太阳辐射、风速和空气质量。通道类型包括模拟（单端和差分）、脉冲、数字 I/O 和开关激励。大多数传感器直接连接到控制单元，无需外部信号调节。多路复用器和其他外围设备可用于增加通道数量和通道类型。
使用基因调节网络的顺序逻辑的可行性和可靠性
表现出布尔行为的基因调节网络，例如和或或XOR经常设计多年。但是，实现更复杂的功能，例如控制或计算，通常需要顺序的电路或所谓的状态机。对于这样的电路，输出既取决于输入和系统的当前状态。尽管仍然可以通过类比与数字电子产品进行类比设计此类电路，但生物学的某些特殊性使任务更加棘手。在本文中评估了其中两个的影响，即生物过程的随机性和调节机制响应中的不均匀性。数值仿真指出，即使是从理论的角度来看，即使设计GRNS功能的高风险也是如此。还讨论了提高此类系统可靠性的几种解决方案。
基于ROS的双机械臂协同感知抓取系统设计与实现
机器人手臂任务中的感知技术。通过分析机器人臂的运动学并设计双臂合作系统，将视觉点云技术结合起来，实现双臂合作握把，并通过使用ROS平台来验证合作社CON-TROL策略的有效性，从而构建双臂臂系统的实验平台。主要研究内容包括分析机器人ARM运动学的正和反向运动学模型，视觉点云识别在双臂合作任务中的应用，双臂合作控制策略的实现以及合作掌握的实验结果和分析。通过这项研究，成功设计和实现了基于ROS的双机器人臂合作感，并实现了双臂合作控制策略的有效性。
多模式数据的机器学习整合标识了血压调节的关键特征
确定血压及其功能障碍的途径已导致有效的药物治疗和公共卫生政策减轻了高血压的负担。6这包括对众多社会人群和危险因素的认可，例如，教育阶段，7和种族，8，对醛固酮受体的研究，这导致了二氢吡啶钙通道阻滞剂的发展，这是对BP产生深远影响的药物。9然而，在过去的20年中，进步的步伐一直在步履蹒跚，没有获得过度张力的新药，并且在全球范围内达到的高血压控制率平稳。10 12这可能是通过基础研究的局限性来解释的，迄今为止，基于对单个机械途径的研究，迄今为止的预防和治疗过度张力，更详细地描述了13个。2
杂交量子古典物理信息信息信息，用于解决量子最佳控制问题
摘要 - 本文提出了一种集成的量子经典方法，该方法将量子计算动力学与经典计算方法合并，该方法量身定制，该方法是根据Pontryagin的最低原理（PINN）框架来解决基于Pontryagin的最低原理来解决问题的。通过利用结合高斯和非高斯大门的动态量子电路，该研究展示了一种创新的量子，以优化量子状态操作。提出的混合模型有效地应用了机器学习技术来解决最佳控制问题。通过设计和实现混合PINN网络来说明这一点，以在两个和三级系统中解决量子状态过渡问题，从而突出了其在各种量子计算应用程序中的潜力。索引术语 - Quantum神经网络，量子控制，物理信息信息网络，最佳控制
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