XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息反馈
报告
CRE 还指出，系统运营商已发出招标，要求采用本地灵活性来解决电网拥堵问题。然而，这些招标仍是临时的或试验性的，而灵活性的使用将在限制电网基础设施投资方面发挥重要作用，无论如何，电网基础设施投资都会急剧增加。对于 CRE 来说，系统运营商在灵活性的使用和电网加固之间进行仲裁时，必须表现出技术中立性。这就是为什么 CRE 要求他们系统地研究灵活性的使用，以及如何在相关解决方案被证明比电网加固更合适时将其工业化。电网可观测性涉及收集电网结构数据以确保其正常运行，并远程监控某些资产，它有多种用例：远程故障检测、预测性维护和故障识别以及优化电网利用率。CRE 已经观察到智能电网运行和信息反馈的良好集成水平，许多工业化项目和研发计划都专注于预测性维护和电网规模。
3GPP 人工智能研究概述...
摘要 — 空中接口是任何无线通信系统中的基本组件。在第 18 版中，第三代合作伙伴计划 (3GPP) 深入研究了利用人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 来提高第五代 (5G) 新无线电 (NR) 空中接口性能的可能性。这项努力标志着 3GPP 在制定无线通信标准方面迈出了开创性的一步。本文全面概述了 3GPP 在该领域探索的关键主题。它涵盖了 AI/ML 的一般框架和特定用例（例如信道状态信息反馈、波束管理和定位），从而提供了一个整体视角。此外，我们重点介绍了 3GPP Release 19 中 NR 空中接口的 AI/ML 潜在发展轨迹，这条路径为第六代 (6G) 无线通信系统铺平了道路，该系统将以集成 AI 和通信作为主要使用场景。
20302.pdf - 清洁
该项目的目的是使用中介平台和技术解决方案来监控和保护集装箱运输。我们的愿望是协调计划运输计划的制定（从开始到结束），确保其物理和管理监控；并根据提供的可追溯性信息确保实时合规性（并采取可能的干预措施来防止故障和任何失败风险）。我们的平台将由各种现有信息系统（港口系统、运输和港口牵引软件解决方案等）提供支持，并将受益于现场信息反馈（GPS/GPRS信标、车载IT、RFID……）并将是安全的。该平台的安全和互联社区维度将允许链中不同参与者之间更好的同步，并承担公认的责任。链条中的不同环节（例如，RFID 将促进港口码头的交换）以及整个运输链（多式联运的完整可追溯性）都将获得生产力收益。
6020 BMS 自动测试系统
Ȇ 测量电池电压 Ȇ 测量电池输入电流（充电时）和输出电流（放电时） Ȇ 测量电池电压 Ȇ 测量电池温度（通过NTC热敏电阻）。BMS需要通过其保护延迟断开或限制充电电压或电流。当出现过温或低温情况时，BMS需要在OTP或UTP条件消除后，重新连接充电和/或放电开关，并留出恢复时间。Ȇ 当上述测量值超过最大或最小限制时，需要断开电池，留出保护延迟时间，包括过压（OV）、欠压（UV）、过流（OCD）、短路（SCD）等。这些步骤还包括保护消除后正常运行的保护恢复时间，以满足设计要求。Ȇ 当有多个电池单体时，需要均衡各电池包内电池的储存量 Ȇ 检查系统各部件的运行状态，确保电池管理系统的安全。Ȇ 对电池的荷电状态（SoC）、健康状态（SoH）、功能状态（SoF）进行计算和测试。Ȇ 对以上测量值进行校准，对设定参数进行编程，并通过BMS的通讯接口将信息反馈给系统。
闭环反馈机制对手动装配时间和工艺变化的影响试点调查
客户对个性化和成本效益高的产品的需求不断增长，生产时间也越来越短，这正在重塑制造和生产环境。人类工人和机器必须能够以更高的灵活性和效率对变化做出反应。为了满足这些需求，现代装配的工具和产品不断更新和变化，但仍有许多工作要做，以将装配工人的自然智能更深入地融入未来的装配系统信息流中，包括工人的来往信息流（反馈回路）。这项工作对人工装配过程中人类工人的各种实时反馈机制进行了试点实验室评估，以更好地了解信息反馈回路对装配员工的影响方式如何影响他们的装配时间、差异和准确性，以及他们对每种信息反馈机制的接受程度。乐高积木模型被用作装配产品，在佩戴无线反馈机制设备时进行组装。该设备结合了 LED 灯、振动、文本屏幕和图像屏幕，为工人提供反馈。所有反馈均由管理员提供，管理员可以根据需要向相应的反馈方法发送命令。试点的早期结论表明，组装时间的差异取决于所使用的反馈机制和组装模型的复杂性。未来的工作将包括扩大每个
国防部自动生物识别系统 (ABIS)
• 对于无法通过自动化流程进行匹配的生物特征提交，生物特征检查员（主题专家）使用带有专门软件的 ABIS 工作站尝试手动匹配提交。 • ABIS 与全球生物特征数据收集者和用户以及外部数据库交互。 - 军事部门和作战司令部使用便携式收集设备从现场感兴趣的人员收集生物特征数据（指纹、掌纹、虹膜扫描和面部扫描），并将这些数据提交给 ABIS。 - 情报分析员通过生物特征身份情报资源（ABIS 之外的自动化数据库）分析和融合生物特征信息，并将信息反馈给现场用户。 • ABIS 1.2 使用一组商用现货和定制组件，包括： - 用于管理客户提交工作流的交易管理器 - 允许授权操作员执行用户管理、系统配置、实时系统监控、提交跟踪和报告生成的门户 • 美国陆军 BIMA 目前在国防部非安全互联网协议路由器网络 (NIPRNET) 上运行 ABIS。 • PMO 开发了 ABIS 1.2，作为对之前部署的版本 ABIS 1.0 的增强。新系统旨在解决 ABIS 1.0 中的硬件和软件过时和可扩展性限制，并提高生物特征提交和响应的吞吐量和存储容量。
DOD 自动生物识别系统 (ABIS)
• 对于无法使用自动化流程进行匹配的生物特征提交，生物特征检查员（主题专家）使用带有专门软件的 ABIS 工作站尝试手动匹配提交。• ABIS 与全球生物特征数据收集者和用户以及外部数据库交互。- 军事部门和作战司令部使用便携式收集设备从现场感兴趣的人员收集生物特征数据（指纹、掌纹、虹膜扫描和面部扫描），并将这些数据提交给 ABIS。- 情报分析员通过生物特征身份情报资源（ABIS 之外的自动化数据库）分析和融合生物特征信息，并将信息反馈给现场用户。• ABIS 1.2 使用一组商用现货和定制组件，包括： - 用于管理客户提交工作流的交易管理器 - 允许授权操作员执行用户管理、系统配置、实时系统监控、提交跟踪和报告生成的门户 • 美国陆军 BIMA 目前在国防部非安全互联网协议路由器网络 (NIPRNET) 上运行 ABIS。• PMO 开发了 ABIS 1.2，作为对之前部署的版本 ABIS 1.0 的增强。新系统旨在解决 ABIS 1.0 中的硬件和软件过时和可扩展性限制，以及增加生物特征提交和响应的吞吐量和存储容量。
国防部自动生物识别系统 (ABIS)
• 对于无法使用自动化流程进行匹配的生物特征提交，生物特征检查员（主题专家）使用带有专门软件的 ABIS 工作站尝试手动匹配提交。• ABIS 与全球生物特征数据收集者和用户以及外部数据库交互。- 军事部门和作战司令部使用便携式收集设备从现场感兴趣的人员收集生物特征数据（指纹、掌纹、虹膜扫描和面部扫描），并将这些数据提交给 ABIS。- 情报分析员通过生物特征身份情报资源（ABIS 之外的自动化数据库）分析和融合生物特征信息，并将信息反馈给现场用户。• ABIS 1.2 使用一组商用现货和定制组件，包括： - 用于管理客户提交工作流的交易管理器 - 允许授权操作员执行用户管理、系统配置、实时系统监控、提交跟踪和报告生成的门户 • 美国陆军 BIMA 目前在国防部非安全互联网协议路由器网络 (NIPRNET) 上运行 ABIS。• PMO 开发了 ABIS 1.2，作为对之前部署的版本 ABIS 1.0 的增强。新系统旨在解决 ABIS 1.0 中的硬件和软件过时和可扩展性限制，以及增加生物特征提交和响应的吞吐量和存储容量。
社论：非侵入性刺激：在神经居住中的作用
对于许多获得的慢性神经系统疾病，康复仍然是最有前途的治疗方法。在过去的几十年中，随着对神经可塑性的不断发展，研究人员研究了各种治疗方式，这些方法挖掘了这些机制，以改善患者的结果。虽然已经采用了外围和中央刺激技术，但直到最近才有研究人员将这些技术的组合应用于改善运动结果，减少治疗持续时间或两者兼而有之。在这个特殊主题中，我们编辑了使用各种非侵入性刺激技术来理解和促进不同神经系统疾病的运动恢复的文章，包括中风，脊髓损伤，创伤性脑损伤，帕金森氏病和多发性硬化症。非侵入性周围刺激技术，包括功能性电刺激，感觉刺激，电肌肉刺激和经皮电刺激，是一些经典的神经调节型治疗师用于神经疗法的一些经典神经调节剂（1-4）。尽管这些技术已经显示出希望，但文献表明结果是高度可变的（5）。因此，迫在眉睫的需要开发能够始终产生良好结果的治疗方式。在这种尝试中，正在积极研究将周围刺激与中央刺激结合的康复干预措施。Stefan等人表明，可以通过体感传入和内在运动皮层电路的连接活性在人类运动皮层中诱发皮质输出电路的持久变化（6）。Liu等人提出，可能会组合中央干预和周围干预以形成闭环信息反馈，以增强大脑可塑性和神经途径的重塑，从而可能改善性能或结果（7）。在这方面使用的常见无创脑和脊髓刺激技术包括但不限于经颅磁刺激（TMS），经颅直流电流刺激（TDC），经皮脊柱
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。