XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System原型
Lucientry：一个基于模块化的实验室的清晰梦想感应原型
Lucid Dreaming是一种独特的意识状态，而在梦想者可以进行自愿行动的睡眠中，不受身体世界的限制并控制他们的梦想的限制，提供了各种心理和身体健康的好处。当前的研究结合了多个清醒的梦想诱导技术，通常是在实验室环境中进行的，由于依靠研究人员手动监控而缺乏自主权。最近的研究还主张一个模块化系统，该系统可以整合多个清醒的梦想诱导技术。我们提出了Lucientry，它是一个包括移动应用程序的原型，该应用程序可指导用户进行睡眠前的认知训练以及一个评估用户睡眠阶段并触发外部刺激的系统，从而自动诱导Lucid Dreams。我们希望这个模块化自主系统能够改善研究过程，并有助于进一步研究清醒梦。
无驾驶员自动太阳能电动汽车原型带有传感器控制
摘要：已经设计了一辆太阳能电动汽车，以创建现代的运输发展。它使用可再生能源（例如阳光），直到大气的存在以及能源节省的未来并减少碳排放量，它才会结束，因此它有助于防止全球变暖。它具有太阳能PV电池的特征，它吸收了阳光并为这些原型的电池充电，当阳光出现时，它会使用阳光进行行驶并为电池充电，当不存在阳光时，车辆仍然在电池的帮助下移动。电池可以在太阳能光伏的帮助下或借助电力为两种方式充电。如果没有太阳能光伏和电池充电，则它使用适应性的跳线与充电站连接并充电电池。它具有另一个功能传感器和接收器，它是使用传感器和接收器直接获取指令的，因此它是完全加密的系统，可连接用户和原型，而不会受到任何第三方应用程序的干扰。关键字：齿轮电机，接收器，传感器，太阳能光伏电池，锂电池，车轮。I.简介太阳能电动汽车完全在直接的太阳能下运行。它使用太阳能PV电池，也称为光伏电池，将阳光转化为电。它包含太阳能通信或控制或该原型的其他功能。它的运输方式并不那么多，但将来是人民的主要运输方式。这辆车的重量过多。但是，在将来的充电站安装了一样多，就像加油站一样，人们拒绝使用燃烧车，然后切换到环保该原型。该车辆的重量轻（1000千克-1400千克），并且远距离使用有限的功率，因此该车辆优于燃烧车。与燃烧车相比，这款车辆的噪音较小。2013年在荷兰推出的第一辆太阳能汽车Stella。它可以传播890公里的阳光。平均驾驶超过300公里的家庭这个原型是最具成本效益的最具成本效益，然后仅在当今日期内燃烧车辆。因此，毫无疑问，这是运输的未来，现在甚至将赛车安装为太阳能赛车。因为太阳能电动汽车系统可以安装2-3个小时。现在，Various Company即使现在几天都在公开公开场所进行高效的太阳能汽车，此类公司的示例是Aptera Motors是美国公司和Sono Motors的Derman Company。主要有三个缺点
AI Rad Companion Research CT 肺炎分析原型
• 肺炎检测：禁用处理。通常，建议保持此选项为开启，否则将不会处理任何病例 • 生成结构化报告：如果开启，将生成基于 TID1500 模板的带有数值结果的 DICOM 结构化报告（开启） • 高不透明度分割阈值：HU 中的阈值，高于该阈值的不透明度将被视为高不透明度分割 • 可视化单个肺叶（开启）或仅左/右肺（关闭）的分割轮廓 • 打开/关闭 MPR 系列每个切片中量化结果的可视化 • 打开/关闭高不透明度分割轮廓的可视化 • 分割轮廓的厚度：分割轮廓的像素数 • 窗口（中心/宽度）：带有分割轮廓叠加的结果系列的默认窗口参数。 • 显示体积渲染：如果关闭，将不会生成体积渲染系列。
S-3B 原型空中加油机提案.pdf - 今日野火
执行摘要 联邦消防机构面临着持续的挑战，即利用由地方、州、联邦和国防部共同承担的稀缺空中加油机资产来扑灭火灾。随着全球气候变化和人口增长加速野火威胁，情况的复杂性和困难度必将加剧。与此同时，全球军事承诺将继续对当前和未来的 C-130E/H/J 平台提出高利用率要求，这些平台是国家空中加油机队的重要基石。该提案是美国农业部森林服务局先前关注和围绕几项先前提交的空中加油机可行性研究进行对话的结果。它主要源于 2007 年国会预算会议，会议批准为“下一代 S-3B 固定翼空中消防加油机”计划提供资金，规定将开发适用于美国空军研究和美国森林服务局消防航空任务的双重用途技术。S-3B 是一种多用途海上攻击机，于 2009 年初从美国海军退役，使用寿命仅为其额定使用寿命的一半。Argon ST 的多任务转换 (MMC) 飞机计划是一项分阶段努力，旨在开发适合 USFS 评估的下一代空中加油机原型，同时在 AFRL 赞助下研究空中流体分配技术。第 1 阶段是一项耗资 320 万美元的设计、工程和制造工作，目前正在进行中。在第 1 阶段结束时，Argon ST 将展示能够执行多种专门危机响应和火灾测绘任务的下一代传感器系统。Argon ST 已与 NASA 的 Glenn 研究中心合作，以获得 S-3B 研究飞机的使用权。第 2 阶段是一项设计、工程和机身改造工作，旨在在 NASA/AFRL 联合赞助下为 USFS 评估提供单个 S-3B 空中加油机原型。NASA 目前运营着四架 S-3B 研究飞机；美国海军还计划在 2009 年底重新启动两到四架额外的飞机，以支持测试范围。其余的 S-3B 机队存放在亚利桑那州戴维斯-蒙森空军基地，可立即供 USFS 使用，包括近 100 架机身和超过 10 亿美元的飞机、工具、支持和备件资产——所有这些都可以零采购成本转让给 USFS。这份未经请求的提案有两卷提交给美国林务局审议；它们既是以前工作的总结，也是继续 S-3B 空中加油机原型项目的提案。空中加油机或超大型空中加油机 (VLAT)，如 B747 或 DC10。第 1 卷（本文档）总结了第 1 阶段空中加油机设计的技术成果，包括对潜在 S-3B 空中加油机机队的适用性、生命周期成本、可支持性和可维护性分析。第 2 卷是一份成本提案，描述了完成空中加油机设计、获取机身和修改原型所需的第 2 阶段工作。本卷的其余部分简要概述了 S-3B 飞机、其作为空中加油机的适用性以及作为国家空中加油机机队一部分的生命周期成本分析。最重要的结论是，S-3B 空中加油机完全适合消防航空环境，可作为 II 型（2000 加仑阻燃容量）空中加油机，其响应时间比任何现有或未来的空中加油机都更短，并且比大型 I 型（3000+ 加仑）更经济、更省油。完成第 2 阶段和 S-3B 空中加油机原型的飞行测试旨在验证这些结论。通过提交此非请求提案，Argon ST 请求美国农业部林务局协助提供政府资金，用于继续开展 S-3B 空中加油机原型活动。Argon ST 期待继续与美国林务局消防和航空办公室联系，以支持该国至关重要的空中加油机机队。
ITMC2024海报展示，原型展览，公司展览计划
P-24 Dushyant Dubey Dydimic机械性能的添加短玻璃纤维增强PLA复合材料跨变量打印参数，由机器学习优化的印度技术学院优化的变量打印参数
探索生成AI在原型XR应用中的潜力
涵盖虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR）[1]的扩展现实（XR）的领域，近年来已经显着上升，尤其是在引入诸如Apple Vision Pro [2]和Meta Quest 3 [3]之类的现代耳机的引入中。这些设备使XR更容易获得，并为各种领域的身临其境的体验开辟了新的可能性，包括游戏，教育，医疗保健等。但是，XR应用程序的开发仍然很复杂且具有挑战性。创建沉浸式和互动体验需要技术专业知识，这是一个耗时的过程。鉴于所涉及的复杂性，原型制作在缓解这些挑战方面起着至关重要的作用。原型制作使开发人员可以快速迭代设计概念，并在开发周期的早期收集用户反馈[4]。这个迭代过程不仅有助于完善设计，而且还减少了与XR应用程序开发相关的总体工作和成本。通过原型XR应用程序，设计师和开发人员可以更好地了解用户体验，确定潜在问题并做出明智的决策，最终导致更加抛光和成功的XR体验。我们目睹了生成人工智能的利用率显着上升，尤其是在引入大语言模型[5]（例如Chatgpt [6]）之后。今天，有各种生成的AI模型可以合成新文本[6,7,8]，图像[9，10]，音乐[11]甚至视频[12]。此功能已导致
快速反应技术办公室 (RRTO)/能力原型 (CP) 概述
JIFX 在作战现场环境中演示和评估与国防部研究相关的新技术。JIFX 还为作战社区提供了试验这些技术的机会，以更好地了解它们的能力及其使用方法。这共同创造了一个协作、突破界限的环境，以探索新兴技术的含义和应用。在 2021 财年，JIFX 演示了 85 项技术，并向国防部过渡或引入了 12 项技术，其中包括来自 65 家小型企业的系统。
用于可解释的多变量时间序列分类的多模态原型学习
多变量时间序列分类问题在生物学和金融等多个领域越来越普遍和复杂。虽然深度学习方法是解决这些问题的有效工具，但它们往往缺乏可解释性。在这项工作中，我们提出了一种用于多变量时间序列分类的新型模块化原型学习框架。在我们框架的第一阶段，编码器独立地从每个变量中提取特征。原型层在生成的特征空间中识别单变量原型。我们框架的下一阶段根据多变量时间序列样本点与这些单变量原型的相似性来表示它们。这会产生一种固有可解释的多变量模式表示，原型学习应用于提取代表性示例，即多变量原型。因此，我们的框架能够明确识别各个变量中的信息模式以及变量之间的关系。我们在具有嵌入模式的模拟数据集以及真实的人类活动识别问题上验证了我们的框架。我们的框架在这些任务上实现了与现有时间序列分类方法相当或更优异的分类性能。在模拟数据集上，我们发现我们的模型返回与嵌入模式一致的解释。此外，在活动识别数据集上学习到的解释与领域知识一致。
原型病原体防备助力 SARS-CoV-2 mRNA 疫苗研发
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 6 月 11 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.06.11.145920 doi：bioRxiv preprint
智能家禽的原型用于小型家禽养殖者，北部
家禽农场是全国和全球农业的重要部门，用于粮食生产和供应。监视和维持家禽的最佳生活条件是必须采取最高质量的家禽的重要步骤，才能提供优质的家禽，必须维护和监视最佳环境。如果有一些工具可以帮助通知鸡舍的独特环境，它可以帮助农民解决监测家禽农民进行的方法。技术进步在包括家禽种植在内的农业部门的发展中发挥了重要作用。该研究旨在创建一个自动开发的智能家禽的原型，以保持该地区的氨气含量和温度水平。也将测量湿度和温度，并将由风扇和热灯控制。此外，可以在不手动干预的情况下及时完成食物和水的提供。