XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System原型
正常运行的城市消防无人机的原型
摘要： - 本文介绍了城市消防中无人机（UAV）的主要原型的设计，开发和评估。它包括项目目的，机械设计，系统体系结构，硬件说明，软件仿真和性能评估。本文着重于实施一种无人机，该无人机可以达到高海拔以发现和扑灭城市大火并降低人类生命的风险。该原型主要围绕着消防部门的官员操作的消防目的。我们通过在我们的主要原型中的束缚和投掷机制等新颖的添加中发现了不错的成功，并在正确模拟的环境中进行了进一步研究的机会。关键字： - 消防无人机，城市消防，原型，评估，八卦
阵列元素定位声纳浮标原型 - DTIC
特性由阵列的孔径决定。但是，由于稀疏阵列中的元素数量减少，平均旁瓣电平高于相同孔径的全采样阵列的预期值。假设主瓣幅度为 M，正如预期的那样，对于一个由 M 个标准化和完全局部化的元素组成的阵列，每个元素在主响应轴方向上贡献一个同相矢量。然而，在远离主响应轴的给定方向上，由于元素位置随机，矢量并不同相，而是表现出统计随机相位。单位矢量与随机相位相结合，产生一个均方根 (rms) 幅度为 rm 的旁瓣电平。因此，对于随机阵列，平均旁瓣与主瓣的功率比为 M/MI = 1/M (Lo, 1964, 1965)。
在产品开发中使用原型的策略...
在 Saab EDS，通过更优化地使用不同的原型，可以提高效率。通过增加模型（更简单的原型）的使用，可以实现许多不同的好处，例如改善人与人之间的沟通，降低产品开发过程中后期变更的风险。通过将原型与产品开发的阶段门流程和项目框架结合使用，可以获得多种好处。例如，可以更轻松地可视化项目进度并改进门内的决策。
跑道上的 PAPI 灯光控制器原型 ...
每个机场均配备机场照明系统 (AFL) 作为飞机着陆、起飞和滑行的视觉辅助，以确保航班安全运行。AFL 之一是精密进近航道指示器 (PAPI)，其功能是引导飞行员提供正确的着陆角度信号以便在跑道上着陆。PAPI由4个盒子组成，分别是盒子A，B，C，D，每个盒子有2个PAPI灯，这样加起来就有8个PAPI灯。特别是在阿迪苏玛莫苏拉卡尔塔国际机场，PAPI和恒流调节器之间的距离非常远，并且没有对PAPI的直接监控和控制。一旦发生 PAPI 损坏，技术人员将首先从塔台收到信息，并且处理会延迟，这可能会影响飞行安全。针对发现的问题，作者提出了解决方案，即使用可编程逻辑控制器 (PLC) CP1E N30SDR-A 和人机界面 (HMI) 作为显示监视器，创建 PAPI 监控系统。使用的方法是使用电压分压器电压传感器连接到PAPI和SRF05超声波传感器来检测飞机的高度，然后转发给Arduino，之后PLC将从Arduino接收数据并转发给HMI 作为监视器显示。该工具可以在超声波传感器、电压读数和HMI监控方面发挥良好的作用。该工具的电压传感器测试结果是，框A的误差为3.92％，框B的误差为1.28％，框C的误差为4.7％，框D的误差为2.09％。关键词：AFL、Arduino、CCR、HMI、监控、PAPI、控制器、PLC、跑道、传感器
电池组-原型 ABS 60 (60 kWh)
用于生产电池阴极的电解质由特殊混合物组成，包括氯化钠和镍粉颗粒。这是弗劳恩霍夫研究所IKTS历时8年的研究成果。目前电池组装过程正在如火如荼地进行中。大约一半的电池已经完工并成功投入运行。测试正在持续进行中。单个细胞的各个细胞成分之间的连接对于细胞的质量和寿命至关重要。其中，专门开发的激光焊接工艺尤其值得关注。使用工业微型计算机断层扫描 μCT 扫描仪通过复杂的测试程序优化和验证了每个原型电池焊接封闭后所有组件的精确对准、正确的填充水平和成分以及电池初始化后阴极材料的行为。随后对各个电池进行的充放电性能测试到目前为止都是令人满意的，显示出了预期的结果。到目前为止的拒绝率也很低，符合预期。
基于前景原型的脑肿瘤的单发段
摘要：通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络（DNN）显示出令人鼓舞的分割结果，但它们都采用了大量的培训数据，以产生适当的结果。此外，对于大多数这些模型而言，一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战，我们提出了一个单次学习模型，以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像（MRI）上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术，通过支持和查询图像进行训练和测试，我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的，在每个迭代中，随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集，以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开，我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割（Brats）2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42，比文献中的其他作品还要大。此外，所提出的单发分割模型在计算时间，内存使用情况和数据数方面优于常规方法。
OSD和空军微电子设计和原型挑战
•以降低的成本访问和设计高级节点IC技术（通常为小芯片100秒的100美元）•提高计算，AI功能•对微电子供应商的介绍；工作业务关系和潜在产品•每个表演者使用约$ 10毫米的IP和EDA工具•访问高级计算基础设施•访问供应商支持和培训•设计原型•降低前期成本的设计原型•可以使用原型来筹集生产量的资金，而新的开始就无法从ME Chresspect中获得12 nm Secure Chips nover Inverna Invervair。•对人力资源发展的巨大影响：大学团队可以访问前所未有的工具和IPS，以帮助他们专业发展，并为我们提供可销售的技能
末端执行器轮式机械臂游戏原型
中风患者难以控制上肢，导致他们的动作变得虚弱和无组织。传统疗法旨在重新训练因中风而丧失能力的受试者。正如之前的研究所关注的，具有强烈动机和治疗专注力的受试者往往比不遵循该计划的人恢复得更好。这项研究的重点是通过为用户提供轮式机械臂来训练他们的上肢，从而加强训练。用户将被要求在特定时间内反复将特定物体移动到另一个位置。机器人将帮助用户协助和重新学习他们的运动技能，并提高肌肉力量和协调性。当用户对练习做出积极回应时，训练的结果非常令人信服。大约 86% 的受试者可能更喜欢所提出的系统作为他们的家庭康复系统。方差分析 (alpha 0.05) 表明，受过训练的受试者和未受过训练的受试者在操作轮式机械臂方面没有显着差异。这意味着所提出的系统可靠且用户友好，无需助手即可使用，因此用户可以拥有更大的灵活性并提高恢复运动技能的成就。未来的工作将侧重于中风患者测试，在提高中风康复系统的有效性方面面临更多挑战和障碍。
可解释的脑时代预测的原型学习
缺乏深度学习模型的解释性限制了在临床实践中采用此类模型。基于原型的模型可以提供固有的可解释预测，但是这些预测主要是为分类任务而设计的，尽管医学想象中有许多重要的任务是连续的回归问题。因此，在这项工作中，我们介绍了专家：专门为回归任务设计的可解释原型模型。使用原型标签的加权平均值，我们提出的模型从分离到潜在空间中的一组学习原型的样本预测。潜在空间中的距离正规化为相对于标签差异，并且可以将每个原型视为训练集中的样本。图像级距离是从斑块级距离构建的，其中两个图像的贴片使用最佳传输在结构上匹配。因此，这提供了一个基于示例的解释，并在推理时间提供了补丁级的细节。我们演示了我们提出的两个成像数据集上的脑年龄预测模型：成人MR和胎儿超声。我们的方法实现了最先进的预测性能，同时洞悉模型的推理过程。
高分辨率可部署的立方体原型-STFC Epubs
要发挥许多科学和技术领域的全部潜力（例如地球气候监测和保护，防御和安全以及太阳系探索）需要尽可能多地使用高分辨率的图像，结合高分辨率图像和高恢复率。但是，目前以合理的成本结合了高空间和时间分辨率。的确，只能通过在狮子座（低地球轨道）星座中使用多个卫星同时实现这两个要求，这需要较小的单个卫星才能降低成本。但是，使用小平台（例如立方体，一种微型标准卫星）限制了光孔的大小，从而限制了空间分辨率。例如，由于衍射极限，直径10厘米的望远镜（Cubesat上的典型最大孔径）仅提供来自500 km轨道（500 nm）的500 km轨道的分辨率图像。在立方体上开发大于10 cm的光圈代表了主要的光学机械挑战。