XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反馈技术
DC/DC 转换器满足最苛刻的应用要求
5VDC。请注意，使用两个串联的 MOSFET 来承受更高的线路输入电压。AHP2815D (B) 将 28VDC 转换为稳压的 ±15VDC。输出调节使用 PWM 技术，并控制输出调节、过载保护、UV 检测和保护、软启动和输入过压保护。AHP 系列采用专有磁脉冲反馈技术，提供最佳的动态线路和负载调节。该反馈系统以脉冲宽度调制器固定时钟频率对输出电压进行采样；标称频率为 550kHz。初级和次级参考 ENABLE 电路提供便利和控制，可使用事件或信号随意打开和关闭转换器。驱动电路增强 PWM 的输出，以提供足够的 di/dt 来打开或关闭 MOSFET。小型栅极驱动变压器为驱动 AHP270XX 转换器中的上部 MOSFET 提供隔离。整个单元在闭环中工作，确保快速动态响应和稳定的性能。
人工智能工具和技术的影响......
人工智能 (AI) 工具和技术与英语语言教育的融合为教育者和学习者开启了一个变革时代。本文探讨了人工智能驱动技术对英语语言教学 (ELT) 的多方面影响，重点关注其在增强语言习得、个性化学习和评估方法方面的有效性。通过全面回顾当前的人工智能应用，如自然语言处理 (NLP)、智能辅导系统 (ITS) 和自动反馈机制，本研究探讨了这些创新如何应对传统的教学挑战并促进自适应学习环境。此外，本文还讨论了人工智能在促进学习者自主性、参与度和关键语言技能发展方面的影响。研究结果强调了人工智能彻底改变英语语言教育的潜力，为教育工作者和政策制定者提供了基于证据的见解和实用建议，以利用这些技术实现最佳教育成果。关键词：人工智能、语言、智能辅导系统、自动反馈技术。1. 简介
具有共栅极跨导的 1-V 4-mW 差分折叠混频器，采用多反馈实现 18.4-dB 转换增益、+12.5-dBm IIP3 和 8.5-dB NF
摘要 — 本文报道了一种新型差分折叠混频器，该混频器采用多重反馈技术来提高性能。具体而言，我们引入了电容交叉耦合 (CCC) 共栅 (CG) 跨导级，通过提高有效跨导来改善低功耗下的噪声系数 (NF)，同时通过抑制二阶谐波失真来提高线性度。通常，CCC 产生的环路增益会增加三阶互调 (IM3) 失真，从而降低输入参考三阶截点 (IIP3)。在这里，我们建议在 CCC CG 跨导器中加入正电容反馈和第二个电容反馈，不仅可以抑制 IM3 失真电流，还可以增加输入晶体管的设计灵活性。此外，正反馈还通过灵活的设计标准改善了输入阻抗匹配、转换增益和 NF。采用 0.13 µ m 工艺制作的原型机，所提出的混频器工作在 900 MHz，在 1 V 电压下功耗为 4 mW。测得的双边带 (DSB) NF 为 8.5 dB，转换增益 (GC) 为 18.4 dB，IIP3 为 + 12.5 dBm。
上肢康复的脑部计算机接口系统：系统评价
摘要：近年来，各种研究表明，脑电图（EEG）信号在人类四肢康复中的发展中的发展潜力。本文是对BCIS开发的最新技术的系统综述，以恢复人体的上肢和下肢。在数据库中进行了系统的审查，考虑使用脑电图信号，接口建议，以使用运动意图或运动援助来恢复上肢/下肢，并利用虚拟环境在反馈中。不具体说明使用了哪些处理系统的研究被排除在外。对设计处理或评论的分析也被排除在外。已经确定，有11个对应于恢复上肢，六到下肢的应用，另一个对应。同样，六个组合的视觉/听觉反馈，两个触觉/视觉效果和两个视觉/听觉/触觉。此外，四个具有完全身临其境的虚拟现实（VR），三个半脱落VR和11个非放入性VR。总而言之，研究表明，使用脑电图信号和用户反馈提供了好处，包括成本，有效性，更好的培训，用户动机，并且有必要继续开发用户可以访问的接口，并集成反馈技术。
通过振动悬浮的微磁缸的线性冷却
冷却宏观物质的质量运动对其量子基态一直是物理界的目标，因为它被认为是迈向跨量子效应的量子效应的第一步，例如对宏观尺度观察到量子效应 - 例如，通过对空间量子量的限制，也有4个单个大型大型粒子 - 通过偏离已知相互作用的偏差并检查新颗粒的假设以搜索新物理学[5-9]。对量子状态中巨大颗粒的重力作用的研究引起了人们的关注[10，11]，因为这可能是通过实验通过实验来照亮量子力学和重力之间的相互作用的一种方法。可以理解，可以通过通过不同的悬浮方式将机械振荡器从其环境中脱离环境来实现量子状态的较大宏观量[12]。捕获和冷却大型（大于µm长度）颗粒到量子基态的运动极具挑战性。光学诱捕技术适用于捕获亚微米尺寸的颗粒，并且在悬浮的验光力学中已经使用了线性反馈技术将其冷却纳米颗粒至其运动基态[13，14]。最近，达到了两种元模式的同时基态冷却[15]，即使大型ligo镜的运动也通过反馈[16]在接近量子基态的附近冷却[16]，除了许多夹紧机械系统[17] [17]。然而，捕获场中光子的吸收和后坐力充当耗散极限，该极限与捕获粒子半径的第六功率缩放[18]，并且通过与黑色身体和捕获激光辐射的相互作用的光学左右量子态在光学左旋中存在坚硬的脱谐度限制[19] [19] [19]。
基于与任务环境相关的眼球运动的情境感知
摘要 近几十年来，情境意识这一主题一直受到人们的关注。冻结探测方法，例如情境意识全局评估技术 (SAGAT)，通常用于测量情境意识。本文旨在回顾 SAGAT 的有效性问题，并研究眼动是否是测量情境意识的有前途的替代方法。首先，我们概述了冻结探测方法的六个问题，例如冻结探测方法依赖于操作员能够记住然后明确回忆的内容。我们提出了一种基于人眼动与任务环境相关的情境意识操作化方法，以避免记忆中介和任务中断的不足。接下来，我们分析了实验数据，其中参与者 (N = 86) 被要求观察六个表盘的显示约 10 分钟，如果表盘指针超过阈值，则按下空格键。每隔 90 秒，屏幕就会变黑，参与者必须在纸上报告表盘的状态。我们评估了参与者的任务表现（检测到的阈值交叉百分比）与视觉采样分数（在阈值交叉期间瞥见的表盘百分比）和冻结探测分数的相关性。结果表明，视觉采样分数与阈值交叉水平（r = 0.31）和个人水平（r = 0.78）的任务表现相关。冻结探测分数较低，与任务表现的关联较弱。我们得出结论，SAGAT 概述的局限性阻碍了对情境意识的测量，情境意识可以通过与任务环境状态相关的眼球运动测量更有效地计算出来。目前的发现具有实用价值，因为眼动追踪摄像头和普适计算的进步减少了对 SAGAT 等中断性测试的需求。基于眼睛的情境意识是绩效的预测指标，其优势在于它可以通过实时反馈技术应用。
基于与任务环境相关的眼球运动的情境感知
摘要 近几十年来，情境意识这一主题一直受到人们的关注。冻结探测方法，例如情境意识全局评估技术 (SAGAT)，通常用于测量情境意识。本文旨在回顾 SAGAT 的有效性问题，并研究眼动是否是测量情境意识的有前途的替代方法。首先，我们概述了冻结探测方法的六个问题，例如冻结探测方法依赖于操作员能够记住然后明确回忆的内容。我们提出了一种基于人眼动与任务环境相关的情境意识操作化方法，以避免记忆中介和任务中断的不足。接下来，我们分析了实验数据，其中参与者 (N = 86) 被要求观察六个表盘的显示约 10 分钟，如果表盘指针超过阈值，则按下空格键。每隔 90 秒，屏幕就会变黑，参与者必须在纸上报告刻度盘的状态。我们评估了参与者的任务表现（检测到的阈值交叉百分比）与视觉采样分数（在阈值交叉期间瞥见的刻度盘百分比）和冻结探测分数的相关性。结果表明，视觉采样分数与阈值交叉水平（r = 0.31）和个人水平（r = 0.78）的任务表现相关。冻结探测分数较低，与任务表现的关联较弱。我们得出结论，SAGAT 概述的局限性阻碍了对情境意识的测量，情境意识可以通过与任务环境状态相关的眼球运动测量更有效地计算出来。目前的发现具有实用价值，因为眼动追踪摄像头和普适计算的进步减少了对 SAGAT 等中断性测试的需求。基于眼睛的情境意识是绩效的预测指标，其优势在于它可以通过实时反馈技术应用。
智能学习环境中的人机反馈可以增强学习者的学习表现吗？荟萃分析
应用新技术（例如云计算，大数据和人工智能）的应用促使教育发生了革命性的变化。作为一种新形式，智能学习环境将相关的技术和设备整合在一起，以通过各种人机互动提供个性化的学习内容和真实的学习经验（Hew and Kadir，2016）。在人机反馈中，机器收集和分析学习数据，以向学习者提供个性化的反馈，以提高他们的学习绩效。但是，并非所有的人类反馈都能实现所需的效果，并且只有当学习者理解反馈并愿意对此采取行动时，反馈才能有效（Price等，2010）。例如，诸如Chatgpt之类的生成人工智能采用了从人类反馈（RL-HF）中学习的技术，该技术具有根据用户的反馈来提高产量的能力。它可以基于用户的反馈（Ouyang等，2022; Shen等，2023）的反馈持续自我介绍，这有利于形成连续的反馈和反馈循环。但是，Chatgpt的教育应用仍处于探索阶段，其反馈特征和对学习者学习表现的影响仍然未知。因此，反馈方向，反馈表和反馈技术类型是否对学习者的学习绩效有影响？，效果的边界条件是什么？探索这些问题对当前智能学习环境的应用非常重要。改进人机交互式反馈具有一定的方向性，例如以计算机为主导的单向反馈，有两个主题（计算机和学习者）（Dong，2020）和多主题反馈（计算机，学习者，同伴和老师）的单向反馈。单向反馈以计算机为主，这很容易忽略学习者的主动性，并逐渐使学习者失去学习状态。例如，计算机对学习路径的自动规划简化了学习者自我反思和自我调节的学习过程，在某种程度上影响了教育质量（Zhang and Liang，2020）。同时，一些结合不相关因素的人机相互作用可能会掩盖学习焦点并增加学习者的认知负担，从而降低学习的效果（Zhang，2018）。双向反馈可以使计算机的优势发挥作用，并突出学习者的主观性，这对于改善学习者的主观，培养高阶能力和增强情绪互动具有巨大价值（Baker，2016）。例如，使用基于激励的在线对话代理人，参与率低的学习者是通过表达共同的情绪来改变其行为的动机（Xie等，2021）。由Chatgpt等工具支持的编程培训可以通过人类机器协作编码和协作调试来有效地提高学生的编程技能（Chen等，2023），但忽略了同伴和老师的反馈。多主题反馈整合了计算机，学习者，同龄人，教师和其他多代理的优势，以提高学习者的学习绩效。例如，整合多种代理人的优势，可以减少学习者的焦虑水平并显着改善学习者的外语学习表现，学习满意度和学习动机的拟人机器人（Hong等，2016）。