XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System任务
2024 年 11 月 15 日，法尼·克劳丁 (Fany Claudin) 121 军团元帅在利比亚护航任务中训练部队
法尼·克劳丹元帅在黎巴嫩代尔基法和纳库拉之间的运输物流护航任务中，对途中发生的事故表示祝福。 Malgré 获得了黎巴嫩联合国军国际部队快速医疗奖（最终），克劳丹元帅的医疗团队。
儿童国家道路安全任务：冬季2024 Edition
计划时间表和关键里程碑：注册阶段。Novembet 2024-向Al Schoois ACF OSS Mizuram开放。学习PHESE：DECEMBET 2024- 2025年1月6日结构化的Learnning阶段，学生参与Intetactve Lessaft，Quzzos，Ad Peactical Actvities。最终评估：2025年1月18日 - 所有学生免费的最终ASSAS3/1ent，标志着国家道路安全月份的开始。国家道路安全Olyrmpiad：2025年1月19日 - 选举付费奥林匹克运动会，以供有兴趣的学生测试他们的道路satety krnowledge和赢得奖项鸿沟活动：2024年2月 - 成就，奖项和成功
机器人任务特定的上肢神经植物培训
摘要目的：用于上限LIMB神经居住的机器人设备可以增加实践强度，通常依靠具有有限能力的基于视频游戏的培训策略来个性化培训和整合功能培训。本研究显示了机器人任务特定培训（TST）方案的开发，并评估所达到的剂量。材料和方法：混合方法研究。上肢的3D机器人装置可在神经康复期间使用治疗师使用。第一阶段允许临床医生为TST定义专门的会话协议。在第二阶段应用方案，并测量了达到的剂量。结果：第一阶段（n = 5）：一种特定的协议，使用降级进行评估，然后进行定制的被动运动，然后开发了主动运动实践。第二阶段：该协议已成功应用于所有参与者（n = 10）。干预持续时间：4.5±0.8周，会话频率：1.4±0.2次/周，会话长度：42±9mins，会话密度：39±13％，强度：214±84个运动/会话，难度：DN = 0.77±0.1（归一化的距离），距离= 6.3±= 6.3±23±23±23±23±23±23±useverseversemberseversempesseans（spresseverseverseverseverseans）。sessions的密度和强度在参与者之间是一致的，但是观察到了明显的难度差异。在干预中未观察到指标的变化。结论：机器人系统可以通过调节参与者的需求和能力的实践难度来支持高治疗强度的TST。
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
AI-任务组报告-2-6-24-最终版-...
背景人工智能 (AI) 工具为我们的校园带来了机遇和挑战，无论是对于学生、教师还是员工而言。一方面，AI 工具带来个性化学习的好处以及增强的可访问性，有可能帮助学生取得成功。自动化日常任务的机会可以提高行政人员和教师的工作效率。相反，AI 工具有时会产生看似合理但不准确的结果，并且可能在决策过程中引入偏见。AI 工具的开发和使用可能会导致知识产权侵权。支持该技术所需的电力可能会对环境产生不利影响。而且，如果不指导学生负责任地使用 AI 工具，使用可能会扰乱学生的学习，扭曲评分和学生评估过程，并影响学术诚信合规性。了解 AI 的好处和挑战对于我们应对其对专业和教育实践的影响至关重要。