XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System兼作
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
参谋长联席会议主席视察第21特种作战中队
（图2）7月19日，美国参谋长联席会议主席、空军上将查尔斯·Q·布朗（左）和夫人沙伦·布朗在日本横田空军基地的飞行线上迎接第353特种作战联队、第21特种作战中队和第21特种作战飞机维修中队的领导。 布朗参观了横田空军基地的第 374 空运中队、第 21 特种作战中队、第 21 特种作战飞机维修中队和第 353 特种作战中队，并表彰了这些空军官兵。
日本驻华大使馆公使兼公共事务部长 Koichi Ai 曾任日本驻华大使馆公使兼公共事务部长
日本驻华大使馆公使和公共事务大臣 爱一光一自 2021 年 6 月抵达华盛顿以来一直担任日本大使馆公使和公使馆长。他的主要职责是全面管理和协调大使馆的职能。自 2022 年 9 月 1 日起，他还负责公共事务，负责新闻事务和文化事务。 爱先生于 1989 年加入日本外务省。在来到华盛顿之前，他曾在华盛顿特区（1992 年）、渥太华（2002 年）、雅加达（2005 年）、纽约（2013 年）和巴黎（2018 年）等海外任职。在巴黎，他曾担任日本常驻经合组织副代表三年，并担任该组织执行委员会副主席。在东京外交部，他曾担任条约谈判顾问；海洋法司司长；政策规划司司长；兼国际经济部主任。他的外交经验广泛，涵盖与美国和欧盟的贸易谈判以及日本外交政策的长期战略规划。职业生涯早期，他曾担任首相和外交部长的官方英语翻译六年，这使他对高层外交有了独特的见解。在巴黎任职之前，他曾担任日本国际事务研究所的代理总干事，该研究所是东京首屈一指的外交政策智库，负责其活动的智力指导。艾先生毕业于东京大学（法学），拥有弗莱彻法律与外交学院法学和外交硕士学位（1992 年）。最近，他是哈佛大学 2021-2022 学年的美日关系项目副教授。艾先生是一名持照私人飞行员、水肺潜水教练和大画幅摄影爱好者。他拥有教授日本传统花道 (Sogetsu) 和茶道 (Omotesenke) 的证书。
ANSI 在标准协调中的作用以支持...
AMSC 增材制造标准化路线图，版本 2.0（2018 年 6 月）─ 更新并扩展了版本 1.0（2017 年 2 月）中确定的差距─ 确定现有标准和规范以及正在制定的标准和规范，评估差距，并针对需要额外标准化的优先领域提出建议
A-6 航空航天作动、控制和流体动力系统
SAE 委员会章程包括制定、批准和发布行业用于设计、开发和管理标准化产品和系统的标准和推荐做法。A-6 委员会目前管理着 200 多份文件。收集技术信息和知识并将其转换为行业有用的文档格式的过程概述如下。可以通过 SAE 网站 http://www.sae.org 订购已发布的文件。可以在公共论坛的“文件列表”下找到 A-6 文件（按委员会和小组委员会）的完整列表。
植物炭的作用在碳地工循环
摘要。随着技术的开发，传统锂电池中的石墨材料由于人们相对较低的特定能力，有限的充电和排放率以及安全性差而无法满足需求。硅具有很高的理论特异性能力，远远超过了传统的石墨负电极材料，使硅纳米颗粒成为提高锂离子电池能量密度的理想选择。在本文中，我们首先介绍硅纳米颗粒阳极及其制备方法：机械球铣削和热裂纹，并在其中介绍了粘合剂的应用。其次，引入了硅纳米线阳极及其制备的化学沉积方法，并引入了高性能的硅纳米线锂电池。第三，引入了硅薄膜阳极和两种复合膜的制备。最后，总结了三种类型的硅纳米阳极。本文对基于硅的锂离子电池的未来研究具有参考意义。
多电飞机作动系统的架构优化
多电技术的快速发展使得飞机可选的电源和作动器类型越来越丰富，这使得机载作动系统架构优化过程中不同电源和作动器的组合变得极其复杂。传统的“试错”法已不能满足设计要求。本文首先介绍了多电飞机（MEA）飞行控制作动系统（FCAS）的组成，并计算了可能的架构数量。其次，从安全可靠性、重量和效率等方面提出了FCAS架构的评价标准，并计算了各操纵面采用相同作动器配置情况下的评价标准值。最后，应用遗传算法（GA）获得了MEA FCAS架构的优化结果。与传统仅采用伺服阀控液压作动器的作动系统架构相比，优化后的多电作动系统架构重量可减轻6%，在满足安全可靠性要求的基础上效率可提高30%。
带有线性电动机的发动机舱作动系统
飞机使用不同类型的执行器。它们充当电能与机械能的转换器。这些元件用作调整武器和登机设备（例如用于开放式装载机）以及飞机飞行控制系统的直接元件。液压执行器在过去几年中占据主导地位。它们确保强大的力量，并且具有良好的质量和能量比例。第二次世界大战后，飞机配备了飞行控制系统。该系统在飞行过程中为飞行员提供支持。飞机经常使用混合执行器系统。机电执行器用作前置放大器。它们改变电控制信号以移动执行器的推力管。机电执行器移动液压缸的选择阀，液压缸的活塞改变飞机的控制面。液压执行器用作功率放大器。现在，混合系统由电液执行器取代。前置放大器和功率放大器制成一个单元。有一个电控制信号，并通过流体执行器的活塞产生强大的力量。最近，飞机一直在采用多电动飞机 (MEA) 概念下的技术进行设计。该技术假设在机载系统中使用更多电气元件，以减轻气动和液压管道的重量，更易于维护，最终提高飞行安全性。在实际应用中，MEA 技术
GIS 在军事战略、作战和战术中的作用
纵观美国战争史，美国军方在每场冲突中都使用了地理空间信息。直到最近 25 年，战场指挥官使用的地理空间信息都是纸质地图。值得注意的是，这些地图在诺曼底、塔拉瓦和硫磺岛的沿海战场上发挥了关键作用（Greiss 1984；Ballendorf 2003）。1983 年格林纳达的军事行动中，数字地理空间数据首次得到广泛使用（Cole 1998）。从那时起，我军在为许多类似的突发事件做准备的同时，进行了多次行动（Cole 1998；Krulak 1999）。美国军队已经并将继续依赖地图（模拟和数字）作为使用传统部队和目标部队的军事行动的基线规划工具（Murray and O’Leary 2002）。推动美国军方从依赖模拟产品向依赖数字产品转变的重要催化剂包括：（1）全球定位系统 (GPS)；（2）无人驾驶飞行器 (UAV)；（3）高分辨率卫星图像；（4）地理信息系统 (GIS) (NIMA 2003)。在讨论这四个重要催化剂时，本评论首先总结了与军事行动相关的传统和最先进的地理空间数据收集技术，其次研究了这些数据在军事应用中的 GIS 集成。将要解决的应用是沿海战争的发展和分析