XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动系统
自动移动系统的基于端到端的深钢筋学习基于模块化的任务分配框架
摘要 - 可以解决任务分配问题的智能决策系统对于多机器人系统以协作和自动化的方式进行工业应用至关重要，例如使用移动机器人使用移动机器人，使用无人体表面工具进行的水力调查等仓库检查等。因此，本文旨在解决多代理自动移动系统的任务分配问题，以自主，智能地将多个任务分配给机器人机器人。这种问题通常被视为与成员机器人以下任务计划分离的独立决策过程。为了避免由脱钩引起的亚最佳分配，提出了一个端到端任务分配框架，以解决此组合优化问题，同时在优化过程中考虑了后续的任务计划。该问题被称为多人多epter travely Salesmen问题（MTSP）的特殊变体。提议的端到端任务分配框架采用了深厚的强化学习方法来代替以前工作中使用的手工启发式方法。所提出的框架具有加固学习代理的模块化设计，可以针对各种应用程序进行自定义。此外，提出了基于机器人操作系统2的实体机器人实现设置，以实现仿真到现实差距。执行了仓库检查任务，以验证拟议框架的训练结果。该框架已通过模拟和实体机器人测试与各种参数设置进行了交叉验证，其中适应性和性能得到了很好的证明。
手动系统的外部可安装ADA
它提供了一系列功能，可改善驾驶员的便利性和安全性，例如自适应巡航控制，巷道援助和避免碰撞。降低了人类的依赖性：该系统减少了对人类驾驶员对日常任务的依赖，例如保持安全的距离，保持在车道上，并通过整合ADAS功能来应对可能的障碍。障碍物检测和回避系统：该系统通过使用传感器和实时数据分析来确定汽车路径中的障碍，并自动开始避免碰撞。基于3D映射的高效路径跟踪：通过使用3D映射技术，该系统有效地监视了车辆的路径。耗时的交付：通过系统自我管理驾驶任务驾驶任务，导航流量，优化路线并将其全部浏览的能力加速和改进。
基于AI的高效电气驱动系统的控制方法
基于强化学习的控制器使我们能够根据系统的奖励制定控制策略。在[1]中，特定电动机的奖励函数的定义如图2，其中不同区域是：A - 参考扭矩隔离， - 通量弱化的操作，b-防止电压欠压，C - 通量扩增操作，D - 防止短时间过电流， - 短时间过电流，E-防止当前限制违规，E-电流限制。
EZ-PD™PMG1-B1 开始使用CapSense™ 分开高级传动系统和HV-DCDC应用程序的充电和负载要求 实习 - 供应链工程职位描述 IRHQ57110 使用NFC能源收集技术构建无电池智能锁 降低电池操作的智能设备的功耗 电动电动电池热失控检测的传感器 AN0002-如何在Traveo T2G 中使用efuse处理的API系统调用 einberufung 网络研讨会 - 无电池的物联网设备 SLC39B Xensiv™ - KP467气压传感器 物联网边缘设备的安全体系结构 Aurix™32位微型控制器用于汽车和... optiga™Trust M-数据表 optiga™TPM SLM 9670 TPM2.0 绿色氢：通过综合电源转换解决方案有效电解 “安全启动” SDK用户指南 AN234802- XMC7000家庭中的安全系统配置 在Traveo™T2G家族中使用SMIF MTCOS ID 2.6 Infineon的SLC37 上的本机OS
EZ-PD™PMG1-B1是一种单芯片解决方案，它集成了USB PD控制器，高压微控制器（MCU），Buck-Boost Controller，电池充电器，单个电池监控和保护。它可以通过替换主微控制器和目标充电器来实现USB-C的实现，从而可以通过高压USB-C PD端口供电，并希望使用MCU来提供附加的控制功能。应用程序包括电力驱动的电器，例如电源和花园工具，智能扬声器，相机，真空吸尘器，无绳厨房用具以及吹风机和电动剃须刀等个人护理设备。
机器人辅助移动系统的进步
其他车辆可以提供解决可持续性挑战并增强整体运输经验的解决方案[1，2]。机器人技术的进步允许将智能机器集成到运输系统中，从而使它们能够执行传统的人类任务。这种变化可以通过利用人工智能，元元[3]，增强现实[4，5]，机器学习，传感器融合，机器人融合，可以增强EFIMITION EFITICE EFITICE EFITION，可持续性，安全性，安全性，安全性，不可能在以前的方法中，以前的现实和可访问能力来改变诸如自动驾驶汽车，最后一英里交付和公共交通等领域。在公共交通工具，机器人辅助巴士，火车和电台中可以改善整体乘客体验，提供更多的实时信息，增强残疾人或正在进行的康复期间的可及性[6，7]，并为乘客安全，便利和运营效率做出贡献。
火卫一探测车运动系统的开发
MMX（火星卫星探测）是日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA)、法国国家空间研究中心 (CNES) 和德国航空航天中心 (DLR) 的机器人采样返回任务，计划于 2024 年发射。该任务旨在解答火卫一和火卫二的起源问题，这也有助于了解太阳系早期的物质运输，以及水是如何被带到地球的。除了负责采样和样品返回地球的 JAXA MMX 母舰外，CNES 和 DLR 还建造了一辆小型火星车，用于降落在火卫一上进行现场测量，类似于龙宫上的 MASCOT（移动小行星表面侦察车）。MMX 火星车是一个四轮驱动的自主系统，尺寸为 41 厘米 x 37 厘米 x 30 厘米，重约 25 公斤。火星车车身上集成了多种科学仪器和摄像机。火星车车身呈矩形盒状。侧面连接着四条腿，每条腿上有一个轮子。当火星车与母舰分离时，腿会折叠在一起，放在火星车车身的侧面。当火星车被动着陆（没有降落伞或制动火箭）在火卫一上时，腿会自动移动，使火星车保持直立状态。火卫一的一个白天相当于 7.65 个地球小时，在为期三个月的总任务时间内，会产生大约 300 个极端温度循环。这些循环和昼夜之间较大的表面温度跨度是火星车的主要设计驱动因素。本文详细介绍了 MMX 火星车运动子系统的开发
20 年传动系统展望更新
“20 年输电展望更新版 2045 年情景”工作人员报告描述了 2045 年需求和资源情景，供加州独立系统运营商 (California ISO) 在 20 年输电展望更新版中使用。工作人员报告概述了情景中的需求和资源假设。工作人员报告详细介绍了情景中新可再生资源和能源存储容量的资源映射方法。”
致密活动系统中噪声引起的淬火障碍
主动剂将存储或环境能量转换为机械工作，将其注入系统的最小尺度[1-5]。他们通常通过某种形式的自我推测引入活动，通过比对或吸引力抑制力与邻居相互作用，并可能受到噪声的影响。近年来，已经研究了许多不同的活动系统模型，具有多种参数组合，这可能会导致各种方案和非平衡阶段。到目前为止，只有少数几个被鉴定出来，与具有各种形式的（极性或列表）定向秩序的自组织状态[6-8]，聚类[9-12]或相位分离[13,14]；以及代理在随机变化方向上移动的无序状态。显示出取向秩序的最多研究的阶段之一的特征是集体运动，在该状态下，所有试剂都均为对齐并朝着共同的方向前进[15,16]。可以在不同类型的生物学系统中找到集体运动的例子，包括环骨骼运动蛋白[17-19]，细菌菌落[20-22]，昆虫群[23,24]，鸟羊群[25,26]和鱼类学校[27-30]。它也可以在人工系统中发展，例如主动胶体悬浮液[11]，胶体辊[31,32]，振动的极性磁盘[33,34]或机器人群[35 - 42]。这种类型的自组织最初被认为需要局部比对相互作用[43]，但现在已显示出从吸引力 - 抑制力和标题方向之间的局部耦合中出现的[44,45]。无论其潜在机制如何，在所有这些情况下，集体运动都对应于从无序阶段出现的对齐剂的有序阶段。此外，两个阶段有时被细分为具有不同密度分布的参数区域[9,10,12,14,46 - 51]。除了集体运动之外，其他集体状态最近在弹性或堵塞的活动中被确定
第 5 章 - 发动机启动系统
大多数航空发动机（无论是往复式还是涡轮式）在启动过程中都需要帮助。因此，这种装置被称为起动器。起动器是一种机电机构，能够产生大量机械能，这些机械能可应用于发动机，使其旋转。往复式发动机只需以相对较慢的速度转动，直到发动机启动并自行转动。往复式发动机点火并启动后，起动器便会脱离，直到下次启动前不再起作用。对于涡轮发动机，起动器必须将发动机转速提高到一定速度，以便有足够的气流通过发动机以点燃燃料。然后，起动器必须继续帮助发动机加速到自持速度。涡轮发动机起动器在发动机启动中起着至关重要的作用。
驱动系统的初步设计和尺寸 - HAL
Jonathan Liscouet 的博士论文（2007-2010）由欧洲项目 DRESS 和法国 ANR 项目 SIMPA2 C6E2 资助并围绕这两个项目展开，为降低设计环路的复杂性和尺寸奠定了基础，例如逆向模拟、缩放定律和等效尺寸变量。适用于初步设计的模拟模型（例如，考虑电动机的尺寸热效应）已在 Modelica（图 2a）语言中开发和实施。为了便于设计探索，模拟所需的参数基于缩放定律模型。因此，设计师处理的参数集较少：技术现实参考工业组件进行考虑，这两者都有助于从较少的设计参数（例如等效热扭矩）中得出参数（例如质量、惯性、热时间常数）。这些研究活动是与 LAPLACE 实验室（C6E2）和