XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System人机接口
b-tech-automation and-robotics-final- ...
Course Contents: Unit 1 : PLC and I/O processing: 7L Programmable Logic Controller basics, overview of PLC systems – Architecture of PLC, Principle of Operation, input/output Units – power supplies and isolators, current sinking and current sourcing, types of PLC memory, fundamental PLC wiring diagram, relays, switches, transducers, sensors –seal-in circuits.输入/输出单位信号调理。远程连接网络处理输入I/O地址单元2：PLC编程：7L逻辑基础，PLC编程语言。梯形图，梯形图指令，逻辑功能，闩锁，多个输出。计时器和反类型以及定时图，换档寄存器，序列函数，闩锁指令；算术和逻辑指令，包括各种示例。打开/关闭开关设备，I/O模拟设备，模拟PLC操作，对连续过程的PID控制，简单的闭环系统，使用比例，积分和衍生工具（PID）单元3：PLC接口到各种电路的闭合环系统：7L编码器，传输器和先进的传感器。测量温度，流动，压力，力，位移，速度，水平的测量。开发梯子逻辑，用于测序电动机，储罐水平控制，开关温度控制，电梯，瓶装厂，停车场等。电动机控件：交流电动机启动器，交流电机超载保护，直流电机控制器，可变速度（可变频率）交流电动机驱动器。单元4：SCADA系统：7L简介，通信要求，SCADA系统的理想属性，功能，优势，缺点和SCADA的应用程序。2。SCADA体系结构（第一代 - 单片，第二代 - 分布式，第三代 - 网络体系结构），正在运行和控制互连电源系统的SCADA系统，电源系统自动化（自动变电站控制和电源分配）。单元5：HMI（人机接口）：7L从HMI开始，创建应用程序，创建标签，下载 /上传程序，与PLC Open Systems InterConnection（OSI）模型，Process Field Bus（PROFIBUS）进行通信。SCADA与PLC，PLC接口和工业过程的接口示例参考书：1。Stuart A. Boyer：“ Scada-监督控制和数据获取”，美国仪器协会出版物，仪器系统和自动化协会，第4版，2010年。Gordon Clarke，Deon Reynders“实用的现代SCADA协议：DNP3，60870.5及相关系统”，Newnes，Elsevier Publications的烙印，第一版，2004年3。Batten G. L.，“可编程控制器”，McGraw Hill Inc.，第二版4。Gordan Clark，Deem Reynders，“实用的现代SCADA协议”，Elsevier 5。P. K. Srivstava，“具有应用程序的可编程逻辑控制器”，BPB出版物
临床医学中的人工智能
3。在临床医学的人工智能中接受的结论提交：人机接口会议上的生成和交互式系统强调了AI在临床医学中的扩大作用。一系列研究涵盖了AI驱动的医学文本和临床注释分析的进步，到医学图像处理，神经生物学和人机界面的突破，突出了生成和经典AI的潜力，以改善医疗保健。所有提交中一致的主题是强调实用的现实世界应用，显示了AI提高诊断准确性的能力，监测认知症状，分析不同的数据类型并增强临床决策过程。尽管有这些进步，但需要确定临床问题以及对医疗保健中AI技术的持续评估和评估，以确保其安全性，功效和可靠性仍然至关重要。本文介绍的作品对这种正在进行的对话做出了重大贡献，展示了将AI整合到医疗保健景观中的可能性和剩余挑战。参考Duffy，G.，Christensen，K。和Ouyang，D。（2024）。利用3D超声心动图评估AI模型性能在预测分布数据的心脏功能方面。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 Huang，Z.，Bianchi，F.，Yuksekgonul，M.，Montine，T。J.，＆Zou，J。 （2023）。 使用医学Twitter的病理图像分析的视觉语言基础模型。 生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 江，Y.，欧文，J。 （2024）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。Huang，Z.，Bianchi，F.，Yuksekgonul，M.，Montine，T。J.，＆Zou，J。 （2023）。 使用医学Twitter的病理图像分析的视觉语言基础模型。 生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 江，Y.，欧文，J。 （2024）。Huang，Z.，Bianchi，F.，Yuksekgonul，M.，Montine，T。J.，＆Zou，J。（2023）。使用医学Twitter的病理图像分析的视觉语言基础模型。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 江，Y.，欧文，J。 （2024）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。江，Y.，欧文，J。（2024）。自然医学，29（9），第9条。https：//doi.org/10.1038/s41591-023-02504-3 Javedani Sadaei，H.Zoish：一种新颖的功能选择方法利用了医疗保健中机器学习应用的Shapley添加值。A.，Ng，A。N.，＆Zou，J.vetllm：大型语言模型，用于预测兽医注释的诊断。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 li，A.，Yang，Y.，Cui，H。，＆Yang，C。（2024）。 Brainsteam：基于连接组的FMRI分析对主题分类的实用管道。 生物计算的太平洋研讨会（PSB）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。li，A.，Yang，Y.，Cui，H。，＆Yang，C。（2024）。Brainsteam：基于连接组的FMRI分析对主题分类的实用管道。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。
智能手势受控演示系统
betul。使用手势作为系统输入的抽象控制演示，本文构建了一个控制器。OPENCV模块主要用于控制此实现中的手势。MediaPipe是他的机器学习框架，该框架具有当前可用的手势识别技术。此系统主要使用网络摄像头捕获或录制照片和视频。此应用程序根据您的输入控制系统的外观。该系统的主要目的是修改演示幻灯片。我还可以访问一个指针，该指针使我能够借鉴并删除幻灯片。您可以使用手势来操作基本的计算机功能，例如演示控件。这意味着人们不必经常学习无聊的机械技能。这些手势系统提供了一种现代，想象力和自然的非语言交流方法。这些系统通常用于人类计算机交互中。该项目的目的是讨论手势识别的目的，讨论基于手动识别的示意力系统，以识别较高的系统来识别用户的识别a iS hand Is gest gest gest gest gest gest。识别人的手势并使用此信息来控制演示文稿。实时手势识别使某些用户可以通过在连接到计算机的系统摄像机前执行手势来控制计算机。本项目利用OpenCV Python和MediaPipe来创建手势表现控制系统。系统可以使用手势进行操作，而无需键盘或鼠标。关键字：OpenCV，MediaPipe，机器学习，手势识别，演示控制器，人类计算机交互（HCI）。I.在当今的数字环境中介绍，演讲是一种引人入胜且高效的策略，可帮助主持人说服和告知他们的受众。可以使用鼠标，键盘，激光指针等编辑幻灯片。缺点是控制设备需要先前的设备知识。几年前，与媒体玩家，机器人技术和游戏等软件进行交互时，手势识别变得越来越有用。手势识别系统促进了手套，标记和其他物品的使用。但是，这种手套和标记的使用增加了系统的成本。该系统提出的手势识别技术基于人工智能。用户可以编辑幻灯片。交互式演示系统使用最先进的人类计算机交互技术来开发更实用和用户友好的接口来控制演示显示。使用这些手势选项代替标准鼠标和键盘控件可以大大改善您的演示体验。使用身体运动通过手势表达特定消息是非语言或非声音通信。该系统主要是使用Python框架和技术（例如开放CV，CV区，Numpy和媒体管道）构建的。这种方法的目的是提高演示的有效性和实用性。此接口已此外，系统使用手势编写，撤消并将指针移至文本不同区域。为了改善幻灯片体验，我们希望允许用户用手势控制幻灯片。要优化和改善显示可移植性，系统可最大程度地减少外部接口的使用。使用机器学习，我们能够发现使用Python转化为操纵幻灯片的一些基本方法的手势的细微变化。幻灯片可以通过各种运动来管理和控制，例如左右滑动，拇指向上和暂停。系统使用基于手势的人机接口来传统演示流。
1。StankoP. Stankov在超级自动化方向上的自动化开发1。Niš大学，电子工程学院，Niš，S
1。Stanko P. Stankov自动化沿高压的方向开发1.Niš大学，塞尔维亚Niš电子工程学院，摘要：超系统化是公司用来快速识别，验证和自动化尽可能多的业务和尽可能多地处理的方法。 它包括对多种技术，工具或平台的协调使用，例如人工智能，机器学习，机器人过程自动化，自然语言处理，集成平台作为服务以及许多其他用于自动化各种任务的解决方案和工具。 到2025年。 由于强大的数字化转型和工业流程自动化的需求，预计超自然软件市场将达到近8600亿美元。 超系统不仅仅是过程自动化，而且是不可逆转和不可避免的。 所有可以自动化的一切都将自动化。 这是一种革命性的经济发展方式，通过使用多种技术来简化工作操作和流程，同时实现最高效率。 超级自动化是商业世界中技术的当前和未来。 它代表技术是同步工作的产品和平台的交响曲，以实现共同的目标。 后一种趋势是在移动应用领域以及最近以及工业机器人技术中广泛流行。 今天是一个需要自治和边缘计算的时期，加速了世界各地公司中云基础架构的采用。 基于云的平台应在人类活动的所有领域的进一步发展中起关键作用。Niš大学，塞尔维亚Niš电子工程学院，摘要：超系统化是公司用来快速识别，验证和自动化尽可能多的业务和尽可能多地处理的方法。它包括对多种技术，工具或平台的协调使用，例如人工智能，机器学习，机器人过程自动化，自然语言处理，集成平台作为服务以及许多其他用于自动化各种任务的解决方案和工具。到2025年。由于强大的数字化转型和工业流程自动化的需求，预计超自然软件市场将达到近8600亿美元。超系统不仅仅是过程自动化，而且是不可逆转和不可避免的。所有可以自动化的一切都将自动化。这是一种革命性的经济发展方式，通过使用多种技术来简化工作操作和流程，同时实现最高效率。超级自动化是商业世界中技术的当前和未来。它代表技术是同步工作的产品和平台的交响曲，以实现共同的目标。后一种趋势是在移动应用领域以及最近以及工业机器人技术中广泛流行。今天是一个需要自治和边缘计算的时期，加速了世界各地公司中云基础架构的采用。基于云的平台应在人类活动的所有领域的进一步发展中起关键作用。一般而言，超系统化可以在几个方面帮助工业企业：改进决策过程，优化劳动力参与和潜力，提高速度和工作动态以及将常规自动化与“低/无代码”平台相结合的可能性（用于使用简化的Interface and Comesite In Crane Inally Creseal Code来开发和编程的“低/无代码”平台（用于开发和编程）。他们在过去三年中占新数字计划的95％。可以观察到已经采用云基础架构的公司完全改变了其业务，运营和管理模式。关键字：工业自动化，超系统，自主生产，机器人技术1。引言在1990年代，几个发现导致了重大进展。机器人过程自动化（RPA）系统从图像和PDF文件中提取数据。实验最终导致了2000年代初期的第一个RPA软件概念。RPA驱动了自动化的加速，包括人工智能的发展。不久之后，技术公司和研究人员意识到他们可以将软件和工具（例如AI和业务流程管理（BPM））结合起来。第一个智能自动化（IA）出现在2018年，严重依赖RPA工具。如果不适合RPA和IA，则不存在过度自动化。rpa作为IA的先驱，促成了过度自动化的出现（根据研究组织Gartner的说法）。RPA仅在2015年大规模使用，但该概念的起源可以追溯到1960年代。机器学习是人工智能的一个分支，在1960年代成为一个感兴趣的主题，但在大约三十年中发展缓慢[1]。RPA和IA在几年内成倍增长。RPA行业在2020年达到15.8亿美元，预计到2027年将增长30％以上。RPA向IA的演变奠定了过度自动化的基础（如Gartner 2019所预测）。这个复杂的系统不断发展，企业，技术公司和开发人员找到了改善现有工具的新方法[2]。超型自动化是工业自动化领域的下一个大而重要的技术跳跃。它暗示了创新技术解决方案和平台的有目的和同时组合和“堆叠”，以优化给定的活动或任务。该概念的关键要素是机器人过程自动化（RPA），它基于人类在执行各种协议和可重复任务的行为中；人工智能 - AI，机器学习（ML），自然语言处理（NLP）以及智能数据处理的平台（IDP）。对操作解决方案（机器人，固件，软件，监管控制和数据获取（SCADA）系统，人机接口（HMI）（HMI）和集成计算技术的和谐而聪明的发现，具有信息（工具和硬件）是在生产生态系统中实现的。SO所为开发软件应用程序的“低/NO -NO -CODE”平台的日益普及在于这些活动可用于