XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System功能设计
Isuzu Elf EV
由CO 2等温室气体排放量增加引起的全球变暖已引起各种异常天气，这是全世界的主要环境问题。日本政府宣布到2050年以“碳中立性”为目标，以解决这些问题，并已解决“ 2050年通过实现碳中立性”的“绿色增长战略”。的目标是，在2030年代中期，应将100％的新车销售额是电动汽车（EV），并将电动汽车（例如电池电动汽车（BEV）和氢燃料电池车辆（HFCEV））的传播加速。考虑到BEV，需要一个高压接线盒才能将电源从电池分发到各种高压单元和设备。高压箱需要诸如诸如电力流量增加的热辐射设计，抗高压和金属壳体设计的不体功能设计，以防止在集合下进行电击，而在汽油燃料车辆中使用的低压固定箱不需要电压。此外，由于我们开发的高压接线盒是安装在商业车辆机舱下的框架上的产品（图1），与乘用车上相比，需要更高的耐腐蚀性和出色的振动电阻。我们已经开发并成功地推出了安装在“ Elf EV”上的高压接线盒，该盒是通过合并和推进我们的设计技术和生产技术的第一台大规模生产的电池卡车，该技术已经在我们的高压连接箱中开发的，这是我们的高压交界箱中的生产盒，并且我们目前的低压交界箱和电源盒和电线。
剪贴动机：使用连续观察的机器人动作学习奖励功能
强化学习（RL）在机器学习算法的领域中脱颖而出，因为其独特的方法涉及代理与环境相互作用的代理，以发现最大程度地提高预期累积奖励的政策。这与监督的学习形成对比，后者依赖于预定的数据标签对来进行更正。在RL中，反馈信号仅来自环境中定义的奖励功能，这使得此奖励功能的设计至关重要。设计较差的奖励功能可以阻碍学习过程，并导致一项预测不良行动的政策[3]，强调了RL仔细奖励功能工程的重要性。在为环境设计奖励功能时，尤其是对于机器人操纵任务时，常见的方法是将对象和目标之间的总距离或额外的奖励使用。例如，fetch [29]中的任务使用抓地力和目标位置之间的距离作为奖励，而Metaworld [44]中的拾取位置任务使用抓地力，对象和目标位置之间的距离，并带有额外的奖励，表明对象是否由抓手抓住。但是，这种奖励功能设计倾向于评估当前状态而不是动作本身。一种更强大的方法涉及基于动作的奖励指标，这些指标可以评估行动质量，考虑到诸如动作效率，路径优化和动态相互作用之类的因素。在机器人操纵任务中，要实现目标状态，必须首先实现一系列先决条件。仅在物体和目标位置之间的距离时设计奖励功能通常会错过一些先决条件。
使用变压器Palanichamy Naveen 1，Rajasekaran Thangaraj 2和M. Maraga使用变压器的增强机器翻译的上下文增强学习
抽象机器翻译在桥接语言障碍中起着至关重要的作用，但是产生适当的翻译仍然是一个挑战。增强学习技术与变压器模型的集成，以增强上下文相关翻译的产生。通过合并上下文策略梯度方法，一种考虑流利性和上下文的奖励功能，多代理强化学习，课程学习和交互式用户反馈，旨在提高机器翻译的质量。强化学习技术与变压器模型的集成提供了几种关键贡献。它使模型能够通过考虑源句子上下文，目标语言细节和用户偏好来优化翻译决策。拟议的奖励功能设计既包含传统的度量标准得分，又结合了上下文感知的指标，以促进流利性和连贯性。多代理强化学习增强了专门从事不同翻译方面的代理之间的协作。课程学习和用户反馈的互动学习有助于有效的培训和人为指导的微调。实验结果表明，与基线模型相比，翻译质量的显着改善。所提出的方法在评估指标（例如BLEU，流星，胭脂和TER）中获得了更好的分数。此外，定性分析强调了该模型在产生流利，准确和上下文相关的翻译方面的优势。总体而言，增强学习技术与变压器模型的集成在增强机器翻译系统方面有希望，使其更适应能力，以用户为中心，并且能够产生适当的上下文翻译。关键字1机器翻译，增强学习，变压器，交互式学习。
员工在使用人工智能聊天机器人时的情绪
摘要目的——信息系统对使用技术相关情绪的研究在很大程度上持有本质主义的情绪假设，关注负面情绪，将技术视为一种象征或黑匣子，这阻碍了深入了解在特定情境中使用人工智能 (AI) 技术的情感体验区别。本研究侧重于了解员工使用人工智能聊天机器人的情感体验，人工智能聊天机器人是一种特定类型的人工智能系统，它可以从使用方式中学习，并且具有对话性，向用户展示社交存在感。研究问题是员工在使用人工智能聊天机器人时如何以及为何会产生情绪，以及这些情绪如何影响其使用。设计/方法/方法——本研究采用解释性案例研究方法和归纳分析。数据是通过访谈、文件审查和使用观察收集的。研究结果——研究发现，员工对聊天机器人的评价受到人工智能聊天机器人技术的形式和功能设计及其组织和社会背景的影响，从而产生了更广泛的评价和多种情绪。除了积极和消极情绪外，用户还体验到了联系情绪。研究结果表明，多种情绪的存在可以鼓励人们继续使用人工智能聊天机器人。原创性/价值——本研究通过关注员工在实际使用人工智能聊天机器人时的生活经历，同时考虑其特点及其组织和社会背景，扩展了信息系统关于情绪的文献。研究结果为新兴的人工智能文献提供了信息。关键词 聊天机器人、人工智能、情绪、工作中的情绪、数字工作场所、技术使用、人工智能使用、工作的未来、数字化转型、数字化工作方式 论文类型 研究论文
无人驾驶飞行器欧洲保持清晰功能的实施和实时验证
摘要：要将遥控无人驾驶飞行器全面融入民用空域，首先需要在飞行器中集成交通检测和规避 (DAA) 系统。DAA 系统支持遥控飞行员执行与其他飞机保持良好距离并避免碰撞的任务。已经进行了多项与保持良好距离功能设计相关的研究，这些研究为制定适用于非欧洲国家的技术标准提供了参考。本文提出了一种保持良好距离的实施方案，利用过去的国际项目成果，满足欧洲空域的需求和特殊性，并为遥控飞行员和空中交通管制员所接受，对载人飞机使用的标准操作程序的影响极小。所提出的“保持清晰”软件已通过实时模拟成功验证，其中飞行员和管制员参与了模拟，并考虑到欧洲空域常见的交通相遇和任务场景。所取得的成果凸显了所提出的 RWC 功能提供的适当态势感知，以及其对远程飞行员在解决冲突方面做出适当决策的有效支持。实时模拟测试表明，在几乎所有情况下，RWC 机动都成功执行，为 RP 提供了足够的时间来评估冲突、与管制员协调（如果需要）并执行机动。所提出的 RWC 功能的基本作用在管制员不提供任何分离规定的非管制空域类别中尤为明显。此外，其有效性也在管制空域中与按照目视飞行规则飞行的飞机相遇时得到了测试，管制员没有被告知或对这些飞机的信息较少。验证测试结果表明了两个关键的潜在安全优势，即：减轻执行防撞操作的负担并防止潜在冲突，同时不会扰乱交通流并可能产生其他潜在危险情况的进一步后果。
识别自然单拍之间的时间相关性...
目标。脑电图（EEG）是一项广泛使用的技术，用于记录脑部计算机界面（BCI）研究中的大脑活动，其中理解刺激与神经反应之间的编码解码关系是一个基本挑战。最近，与传统的BCI文献相比，在单审论中编码自然刺激的编码越来越兴趣，在该文献中，合成刺激的多试验表现很普遍。虽然已经对脑电图对自然语音的响应进行了广泛的研究，但这种刺激范围的脑电图对自然视频镜头的响应仍未得到充实。方法。我们收集了一个新的EEG数据集，主题被动地观看胶片剪辑，并提取一些与EEG信号在时间上相关的视频功能。但是，我们的分析表明，这些相关性主要是由视频中的摄影削减驱动的。为了避免与剪切相关的混杂，我们构建了另一个带有自然单拍视频的EEG数据集作为刺激，并提出了一组新的基于对象的功能。主要结果。我们证明，在没有射击的情况下，在捕获与脑电图信号的耦合时缺乏鲁棒性，并且提出的基于对象的功能显示出明显更高的相关性。此外，我们表明，与这些提出的特征获得的相关性并非主要由眼动驱动。此外，我们在匹配任务中定量验证了所提出的特征的优越性。意义。最后，我们评估这些提出的特征在多大程度上解释了受试者之间相干刺激反应的方差。这项工作为视频EEG分析的功能设计提供了宝贵的见解，并为视觉注意解码等应用铺平了道路。
拓扑优化增材制造 SS316L 部件的实验验证和微观结构表征
a 威斯康星大学麦迪逊分校机械工程系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 b 威斯康星大学麦迪逊分校材料科学与工程系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 c 威斯康星大学麦迪逊分校格兰杰工程研究所，美国威斯康星州麦迪逊 53706 ⸸ 通讯作者 摘要 拓扑优化 (TO) 与增材制造 (AM) 的结合有可能彻底改变现代设计和制造。然而，制造优化设计的实例很少，而经过实验测试的设计实例就更少了。缺乏验证再加上 AM 工艺对材料性能的影响，使我们对工艺-微观结构-性能关系的理解存在差距，而这对于开发整体设计优化框架至关重要。在这项工作中，使用定向能量沉积 (DED) 和选择性激光熔化 (SLM) 方法对功能设计进行了拓扑优化和制造。这是首次在 TO 背景下直接比较这些 AM 方法。在单轴位移控制拉伸载荷下，研究了 SS316L 和优化部件在制造和热处理条件下的机械性能，并与有限元建模 (FEM) 预测进行了比较。优化样品在试件中提供了压缩和拉伸载荷区域。实验结果表明 FEM 预测较为保守。微观结构分析表明，这种差异是由于增材制造过程中形成的细化微观结构，可增强高应力区域的材料强度。此外，由于晶粒尺寸更细化和位错结构更密集，SLM 样品表现出比 DED 样品更高的屈服强度。TO 结果对 AM 方法、后处理条件和机械性能差异很敏感。因此，通过结合微观结构特征来考虑制造部件中的局部微观结构变化，可以最好地优化用于 AM 框架的 TO。
Farhan Ahamad。 N. Pinjari，int。 J. of Pharm。 Sci。，2025，第3卷，第2期，425-440
纳米机器人代表了癌症治疗方面的突破性进步，在分子水平上提供了精确和有针对性的治疗方法。这些纳米级设备经过精心设计，可以在血液中导航，识别恶性细胞并提供具有高特异性的治疗剂，从而最大程度地减少对健康组织的损害。纳米机器人可以通过诸如主动药物释放，实时成像和肿瘤特异性靶向的功能设计，增强治疗功效，同时降低全身毒性。生物传感器，分子识别元件和刺激响应机制的整合使纳米机器人能够检测肿瘤微环境并启动特定于现场的治疗作用。用配体或抗体功能化，可以改善肿瘤细胞识别和穿透。此外，纳米机器人可以由外部磁场，化学反应或自我刺激机制提供动力，从而增强其达到深处肿瘤的能力。最近的进步证明了临床前模型中有希望的结果，展示了它们在肿瘤学中的精确药物递送，光热疗法和基因编辑策略的潜力。然而，在临床翻译之前，必须解决诸如免疫系统逃避，大规模制造，生物相容性和调节批准之类的挑战。纳米动物技术通过提高治疗精度，降低副作用和增强患者预后来彻底改变癌症治疗。未来的研究必须着重于优化其设计，安全性和功能，以加速临床应用并将其整合到主流肿瘤学治疗中。随着持续的进步，纳米机器人可以重新定义个性化癌症疗法的景观，从而在抗癌斗争中提供一种新颖的范式。
新闻稿
新闻稿Discover JD7，这是欧洲中心技术创新的新催化剂，2025年1月15日。位于瑞士的纽沙泰尔（Neuchâtel），JD7是一个独一无二的基础设施项目，结合了模块化，可持续性和连通性与研究与行业之间的合作。设计为瑞士和欧洲创新的战略枢纽，JD7在2024年12月授予其建筑许可证时达到了一个重要的里程碑，这标志着其实现阶段的开始。旨在塑造明天JD7创新的建筑不仅仅是建筑物。它是一个旨在加速创新并在公司，研究中心和学术机构之间建立协同作用的平台。跨越10,000平方米的项目，该项目具有尖端实验室，ISO5认证的清洁室和灵活，适应性的办公空间。这些最先进的设施是针对从事高精度制造，数字技术和可再生能源的行业量身定制的，为即使是最苛刻的项目也提供了理想的环境。其独特的圆形体系结构不仅优化了自然光，而且还可以最大化空间效率，从而促进了用户之间有意义的互动。设计的核心是一种创新的中央技术风管，使无与伦比的适应性能够满足现代技术的不断变化的需求。技术独创性和功能设计位置的这种融合将JD7作为有远见和实用的基础设施解决方案。以及针对出口的强大工业生态系统，Neuchâtel提供了非凡的生活质量。欧洲中心的战略地点坐落在瑞士的诺瓦尔，JD7受益于将企业连接到欧洲主要技术枢纽的主要地点。位于苏黎世，洛桑和日内瓦等主要瑞士城市不到两个小时的位置，JD7便于进入国际机场，可与全球研究和创新网络无缝连接。设置在湖泊和山之间，这是吸引和留住顶尖人才及其家人的理想环境。
机电系统设计和测试方法
摘要 机电一体化系统的元件包括机械、电气和电子，它们相互连接，不同部件之间的连接必须作为一个单元。如果在公共参数上进行通信，则系统的两个组件之间可以交换信息。接口是指处理系统中过程的所有方式。架构和系统边界内的接口数量和设计会显著影响系统的简单性、适应性和可测试性。接口包括硬件和软件，它们通过将功能从一个组件插入另一个组件来定义系统的功能。本文介绍了选择组件的方法以及在生产过程中测试系统的方法。最后，系统必须满足客户的要求。所讨论的机电一体化系统是在数字工厂中创建的工业产品。 关键词 机电一体化组件、设计结构、硬件和软件接口、多学科集成设计。 1. 引言 机电一体化是多个工程学科的一个分支，专注于电气和机械系统工程。这是关于机器人、电子、计算机、电信、系统、控制和产品工程的术语。该术语为技术和实际考虑提供了基础。日本安川电机的工程师 Tetsuro Mori 引入了“机电一体化”一词。此外，还注册了商标号“46-32714”。[1] 这家日本公司后来允许在公共场合使用该词，此后该术语开始在全球范围内使用。在词典中，该术语于 2005 年在拉鲁斯（法国）正式出现。如今，该词被翻译成多种语言，被认为是该行业必不可少的术语。[2] 法国标准 NF E 01-010（2008）将机电一体化定义为“在产品设计和制造中协同整合机械、电子、自动化和计算以增加和/或优化其功能的方法”。许多人将机电一体化视为一个现代词汇，与机器人或机电工程同义。机电一体化这一术语的使用表明了一个快速发展的跨学科工程领域。它涉及基于控制架构协调的机械和电子元件集成的产品功能设计。[3]