XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System劳动密集型
人工智能（AI）在铁路基础设施状况监测中的应用
本次研讨会的目的是收集和分享有关人工智能 (AI) 在铁路基础设施监测中的应用的高质量研究。由于轨道上快速装卸，轨道和枕木会经历疲劳以及裂纹损坏，导致火车和车厢不均匀地行驶。传统上，人工检查或轨道记录车辆用于监测每一段铁路网络以保持基础设施的质量。虽然这些技术很常用，但它们是劳动密集型的，并且需要过多的时间来完成该过程，特别是在铁路网络广泛分布的情况下。人工智能和机器学习技术最近被证明是可行的结构监测方法，它们创建神经网络模型并训练它们来检测铁路部件的变化。因此，本次研讨会重点关注人工智能在铁路基础设施监测中的应用，并传播该领域的高质量研究。这将涵盖铁路基础设施的所有组成部分，这些组成部分可能需要持续监测才能维持运营，包括轨道质量、枕木状况、铁路桥梁、道碴拆除和列车装载等。本次研讨会的目标是使用最新的人工智能和机器学习方法评估铁路状况的论文。
利用人工智能来增强药物保护：全面评论
摘要药物保护（PV）在通过监测和评估不良药物反应（ADR）（ADR）来确保药物安全方面起着至关重要的作用。但是，传统的PV方法通常是劳动密集型，耗时的，并且受人类数据处理和分析能力的限制。人工智能（AI）的最新进展为增强PV活动提供了新的机会，从而使ADR的效率更高，准确的检测，评估和预防。这项全面的评论探讨了AI技术的整合，例如机器学习，自然语言处理和数据挖掘到PV系统中。它研究了AI的潜力自动化收集，分析和解释来自不同来源的大量数据，包括电子健康记录，社交媒体和科学文献。此外，审查还讨论了与PV中AI实施相关的挑战和道德考虑，例如数据隐私，算法偏见以及对监管框架的需求。通过综合当前的研究和案例研究，本评论突出了AI在PV中的变革潜力，并为在这个关键领域的未来研究和实践提供了建议。
开发机器人桥维护系统
本文描述了用于钢桥的自动涂料和防锈系统的研究和开发。该系统的最终目标是减少人类接触有害和危险的材料（例如油漆颗粒，石棉，生锈和/或铅），使工人免于劳动密集型工作，并最大程度地减少桥梁维护费用。机器人配备了许多非破坏性评估（NDE）检测器和导航控制系统，使其能够准确，独立地绕过桥甲板。这使机器人可以收集视觉数据并进行NDE评估。建议的机器人系统可以使数据收集和检查桥甲板的检查更快，更经济地完成。为了进行有效的桥甲板观察，深度涵盖了一种裂纹检测方法，并用于创建甲板裂纹图。机器人收集超声波表面波（USW），Infect-Echo（IE）和电阻率（ER）的数据。处理后，这些数据被用来生成桥甲板的腐蚀，分层和水泥弹性模量的地图。包括关于机器人设计过程，主要研究主题，辅助技术和系统创建的完整讨论。是对一些重要问题的回顾和研究当前状态的概述。
使用按需湿清洁系统的太阳能电池板清洁机器人的设计和开发
太阳能是全球非惯性能量的重要来源，而太阳能收集是当今的至关重要的需求。国内和工业部门都采用太阳能电池板，也称为光伏（PV），以产生太阳能作为绿色计划的一部分。太阳能电池板的性能取决于到达PV细胞的辐射能量。几个因素影响实现最佳性能。“弄脏”通常是由碎屑，灰尘，潮湿的天气，鸟滴和雨水引起的，是这样的关键因素，它导致太阳能电池板效率和功率产生大量下降。是。因此，有必要定期清洁太阳能电池板。跨偏远干燥区域的大型太阳能电池板设施的上升表现出高温，这意味着需要频繁清洁。目前，部署了一个劳动密集型和单调的清洁过程，导致运营产生较低的效率。机器人清洁系统可以帮助应对这些挑战。机器人清洁系统凭借清洁头可以导航整个太阳能电池板阵列，并在有效地使用资源时提供彻底的清洁。本文讨论了具有自主特征的太阳能电池板机器人的设计和开发。
IPAP 1-DTIC
1.1 自 1994 年以来，南非实施了一系列工业政策举措。然而，到目前为止，政府尚未就工业化和工业政策方针提出全面的声明。内阁于 2007 年 1 月通过了国家工业政策框架 (NIPF)。NIPF 阐述了政府在南非加速和共享增长计划 (ASGI-SA) 背景下对工业化的广泛方针，以及到 2014 年通过至少 6% 的加速增长将失业率和贫困率减半的目标。1.2 2007 年 7 月，内阁 Lekgotla 批准了工业政策行动计划 (IPAP)，该计划详细列出了我们实施第一轮工业政策的关键行动和时间表。1.3 自 1994 年以来，南非实现了稳定的经济增长，2005 年和 2006 年加速至 5%。南非长期工业化进程中发现的主要弱点是，我们传统可贸易部门（尤其是采矿业和农业）就业份额的下降并没有被非传统可贸易商品和服务（尤其是制造业）中相对劳动密集型就业份额的足够大增长所充分抵消。因此，NIPF 的主要目标是：
循环经济和社会经济中的再利用和修复
废物层次顶端的活动也具有积极的社会影响，例如创造大量就业机会和为难以找到工作的人们提供就业机会。这是因为延长产品使用寿命所需的活动是劳动密集型的。例如，在再利用领域，这些活动包括货物接收（识别、初步质量检查、分类）、储存和物流（充分运输和处理、拆卸、储存剩余商品）和修复（拆卸、清洁、维修、功能检查）。RREUSE 的数据显示，如今，一家积极从事再利用和准备再利用的社会企业平均每收集 1,000 吨待再利用的废物创造 70 个就业岗位。此外，大多数社会企业在其运营中雇用了 45% 至 80% 的弱势群体。本政策简报概述了欧盟举措，地方和区域当局可以参考这些举措来促进其循环经济转型并根据欧盟指令引入各种维修和再利用计划。它还介绍了一些 Interreg Europe 的良好实践和特别受关注的欧盟资助项目，这些项目具有高度的可复制性和对其他市政环境的适应性。
使用正式方法反馈的微调语言模型：自主系统中的用例
虽然预先训练的语言模型对计划和控制的一般知识有益，但它们可能无法为领域特定的任务生成适当的控制策略。现有的调整方法使用人类反馈来解决这一限制，但是，采购人类反馈是劳动密集型且昂贵的。我们提出了一种完全自动化的方法，用于为自主系统中的应用程序进行预先训练的语言模型，从而弥合了通用知识和特定领域要求之间的差距，同时降低了成本。该方法从由自然语言任务描述的指导的预训练模型中综合了基于自动机的控制器。这些控制器可以与世界模型中独立提供的规格进行验证，该模型可以抽象或从高档模拟器中获得。控制器高度符合所需的规范会获得更高的等级，从而指导迭代性调整过程。我们提供的定量证据主要是在自主驾驶中，以证明该方法在多个任务中的有效性。结果表明，控制器所满足的规格百分比从60％增加到90％。
分解的表示与物理信息的变异自动编码器进行结构健康监测
摘要。大规模对结构的手动检查和评估是劳动密集型的，而且通常是不可行的，而数据驱动的机器学习技术可能无法识别相关的失败机制，并且对以前看不见的条件的概括不佳，尤其是在有限的信息中遇到的。我们提出了一个物理知识的变异自动编码器公式，以在测量中删除混杂源的图表学习，以计算基于物理模型的潜在参数的后验分布，并在有限测量值时预测结构的响应。自动编码器的潜在空间通过一组基于物理的潜在变量进行增强，这些变量可解释，并以先验分布和基于物理模型的形式允许域知识包含在自动编码器公式中。为了防止模型的数据驱动的组件覆盖已知的物理学，训练目标中包括一个正则化项，该术语对潜在空间和生成模型预测施加约束。在合成案例研究中评估了所提出的方法的可行性。
快速且高效的形态学基因介导的六倍小麦转化
成功使用了形态学调节基因，ZM-BABY BOOM（ZMBBM）和ZM-WUSCHEL2（ZMWUS2），用于农杆菌介导的玉米（Zea Mays L.）和高粱（Sorghum Bicolor L.）的玉米转化（Zea Mays L.在这里，我们报告了两种形态学基因介导的小麦转化方法，无论是否有或没有形态学和标记基因切除。这些方法分别产生高达58％和75％的独立转化效率。在这两种情况下，用于产生转基因植物的组织培养时间从80天显着降低到近50天。此外，通过消除了消除胚胎轴切除的需求，绕开了延长愈伤组织形成的双重选择步骤的必要性，从而使该过程减少了劳动密集型，更高的劳动力，更高的劳动力，更高的劳动力，更高的劳动力，更具成本效益。此外，我们证明了这些方法的灵活性，并使用除草剂（磷酸素，乙酰硫磺磺酮）和抗生素（G418）选择了多种基因型的高质量转基因事件。
人工生态系统中植物的高光谱分割
高光谱成像为分析人工生态系统中地上植物的特征提供了强大的工具，能够提供涵盖不同波长的丰富光谱信息。本研究提出了一种高效的高光谱数据分割和后续数据分析流程，通过使用稀疏混合尺度卷积神经网络集成，最大限度地减少了用户注释的需求。分割过程利用集成的多样性，以最少的标记数据实现高精度，从而减少了劳动密集型的注释工作。为了进一步增强稳健性，我们结合了图像对齐技术来解决数据集的空间变异性问题。下游分析侧重于利用分割数据处理光谱数据，从而实现植物健康状况的监测。该方法为光谱分割提供了一种可扩展的解决方案，并有助于在复杂受控环境中对植物状况进行切实可行的洞察。我们的研究结果证明了将先进的机器学习技术与高光谱分析相结合，可以实现高通量植物监测。