XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反馈系统
高精度激光干涉仪反馈系统
为了进行补偿，RCU10 单元将编码器提供的正交输入转换为“分辨率单位”计数脉冲和相关方向（上/下线）。随后是数字缩放电路，允许更改有效分辨率，从而将激光波长相关单位转换为更标准的工程单位。（例如，在机床应用中，633 nm 通常转换为 1 µm。）缩放电路之后，注入器装置允许将“分辨率单位”脉冲添加或减去计数脉冲流。通过缩放和“分辨率单位”脉冲注入的组合来实现补偿。将这些校正应用于反馈后，将其转换为数字正交或模拟正弦/余弦并发送到控制系统。整个过程的延迟小于 2 µs。
喷射器量子生物反馈系统
IQUIM（美国夏威夷国际量子综合医学大学）成就奖，杜邦公司，美国特拉华州医疗产品研究部分子生物学家（美国特拉华大学，荣誉- MORTAR BOARD 荣誉学会）。整体
混合反馈系统中的振荡
本文探讨了一种基于最大单调关系理论的算法攻击角度。关键建议是将混合反馈系统建模为单调关系的混合馈电回路。负反馈循环预先具有单调性，而正反馈循环在本地破坏了单调性。在最近的工作中，我们探索了最大程度的单调性，以计算单调关系的输入 - 输出解决方案[9]。我们在此处遵循相同的范围，但将算法从单调扩展到混合单调关系。在优化领域中，该扩展并不是什么新鲜事物，并且已经提出了有效的算法来最大程度地减少凸功能的差异[10-13]。这种算法直接适用于本文的问题。我们说明了该桥梁在范德波尔振荡器的经典模型上的潜力。
在绩效反馈系统中使用人工智能：道德如何......
摘要，目的：人工智能反馈越来越多地用于新老企业，在反馈过程中使用人工智能需要在现有的人力资源部门中集成此类系统。本文旨在找出人工智能在绩效反馈中的道德困境和考虑因素，以及它们如何影响人工智能在反馈系统中的集成。设计：由于道德观点的主观性，本文采用定性研究设计，进行半结构化访谈。采访对象包括一名受人工智能软件监控的员工、两名人工智能软件公司的销售代表和四名道德学术领域的专家。结果：从采访中，多位受访者表示，人工智能软件中将始终存在偏见。人工智能软件永远不可能完全自主。员工对隐私的看法可以用许多人口统计因素来解释。隐私受到国家法律的严格保护。目前，软件开发人员很难解释人工智能软件如何做出反馈决定，透明度对于人工智能的道德规范至关重要。管理者需要对人工智能软件做出的决定负责。结论：道德考量对人工智能软件在绩效反馈中的多功能性影响最大，人工智能软件的准确性和机器自主性是相互强烈反比的。没有一个受访者认为，在人工智能智能的当前状态下，机器自主性可以在绩效反馈中实现。毕业委员会成员：Anna Bos-Nehles 博士 Maarten Renkema 博士 关键词 绩效管理、人工智能、道德、整合、利益相关者、访谈
反馈系统：面向科学家和工程师的介绍
本书介绍了反馈系统设计和分析的基本原理和工具。本书旨在服务于对理解和利用物理、生物、信息和经济系统中的反馈感兴趣的各种科学家和工程师。为此，我们选择将数学先决条件保持在最低限度，同时注意不要在此过程中牺牲严谨性。高级部分，以右侧所示的“危险弯道”符号标记，包含更高级的材料，可以在第一次阅读时跳过。本书最初是为加州理工学院的一门实验课程而开发的，该课程涉及来自各种学科的学生。该课程由传统工程学科的三年级和四年级本科生以及工程和科学专业的一年级和二年级研究生组成。其中包括生物学、计算机科学和经济学的研究生，需要采用广泛的方法，强调基本原理，而不是专注于任何特定领域的应用。已准备好一个网站作为本文的配套内容：
AI驱动的实时反馈系统，以增强学生支持：
教育技术的快速发展导致向个性化和适应性学习经历转变。这种系统的关键组成部分是能够向学生提供及时和相关的反馈。本文介绍了AI驱动的实时反馈系统，旨在通过整合情感分析和机器学习算法来增强学生的支持。系统利用情感分析来评估学生互动的情感语气，例如论坛帖子，作业提交和反馈。机器学习算法，包括决策树，支持向量机（SVM）和深度学习模型，用于分析和预测学生的参与，表现和情感状态。通过结合认知和情感见解，该系统提供了个性化的，上下文敏感的反馈，可以帮助学生克服学习挑战并改善学术成果。使用多个数据集评估了系统的有效性，显示学生的参与度，满意度和性能的显着改善。1。引言人工智能（AI）在教育中的整合彻底改变了学生与学习内容互动的方式，从而使其更具个性化和适应性。教育的主要挑战之一是提供及时和相关的反馈，可以帮助学生保持参与度，改善学习经验并在学术上取得成功。依靠教师评估和预定评估的传统反馈方法通常无法满足学生的直接需求。为了弥合这一差距，已经开发出了驱动的系统，以根据认知表现和情感参与提供实时反馈。这些系统利用了高级技术，例如情感分析和
反馈系统 Karl Johan˚Aström Richard M. Murray
本书介绍了反馈系统设计和分析的基本原理和工具。本书旨在服务于对理解和利用物理、生物、信息和社会系统中的反馈感兴趣的各种科学家和工程师。我们试图将数学先决条件保持在最低限度，同时注意不要牺牲过程中的严谨性。我们还试图利用来自各种学科的例子，说明许多工具的通用性，同时展示如何将它们应用于特定的应用领域。本书的主要目标是简明扼要地介绍反馈和控制系统的当前知识。控制领域最初教授的是当时已知的一切，随着新知识的获得，开发了额外的课程来涵盖新技术。这种演变的结果是，入门课程多年来一直保持不变，而且通常需要参加许多单独的课程才能对该领域有一个很好的了解。在编写本书的过程中，我们试图通过强调基本概念来浓缩现有知识。我们认为，了解反馈为何有用、了解控制语言和基本数学以及掌握过去半个世纪以来开发的关键范例非常重要。能够使用粗略技术解决简单的反馈问题、识别基本限制和困难的控制问题以及了解可用的设计方法也很重要。本书最初是为加州理工学院的一门实验课程而开发的，该课程涉及来自不同背景的学生。该课程面向传统工程学科的三年级和四年级本科生以及工程和科学专业的一年级和二年级研究生。后者包括生物学、计算机科学和物理学的研究生。几年来，该教材已在加州理工学院和隆德大学进行了课堂测试，并采纳了许多学生和同事的反馈，以帮助提高材料的可读性和可访问性。由于本书的目标读者群，与许多其他关于反馈和控制的书籍相比，本书的组织方式略有不同。特别是，我们在课文中引入了一些概念，这些概念通常只用于二年级的控制课程，因此非控制系统专业的学生通常无法接触到。这样做是以牺牲某些传统主题为代价的，我们认为聪明的学生可以独立学习这些主题，而且通常
构建和评估手指电动反馈系统以改善手指敏捷
根据世界卫生组织的说法，到2019年，全世界约有5500万人患有痴呆症，预计到2050年，这一数字预计将增加到1.39亿（阿尔茨海默氏病，国际，2023年）。在老年人的认知功能和手部敏捷之间发现了一种关系，揭示了手机敲击运动中的表现会随着认知功能的减少而下降（Suzumura等人，2016，2021）。此外，事实证明，手机攻击性能可用于评估轻度认知障碍的风险（MCI）（Suzumura等，2022）。训练手敏捷不仅可以提高敏捷性和执行功能，而且还可能对认知功能具有长期的好处（Seol等，2023）。这些发现表明，开发有效的方法来改善手动敏捷对于防止老年人的认知能力下降和痴呆症至关重要。
一个生物反馈系统让你在跳舞时创作自己的音乐
音乐世界和舞蹈世界本身就是一个研究领域。同时，在计算机科学领域，人们对脑机接口 (BCI) 的兴趣近年来显著增加，因为它代表着实现更内在的人机关系的可能性。生物反馈系统 [1] 也正在获得发展势头，其特点是佩戴 BCI 的用户和计算机之间的连续循环。在本文中，我们提出了一种生物反馈系统的演示，该系统将一名舞者、一个专门开发的音乐作曲软件和两名音乐家置于编舞/作曲关系中。舞者佩戴 NeuroSky MindSet 设备 [2]，该设备可检测一些神经参数，特别是她的注意力值 [3]。根据这些值，软件会生成音乐复音，并在电子乐谱上呈现给演奏它的音乐家。反过来，这样产生的音乐会影响舞者的心理状态，舞者会根据所听到的内容调整舞蹈，从而生成新的复音音乐小节。
传感器
摘要：计算机处理技术的进步使研究人员能够分析实时大脑活动并构建实时闭环范式。在许多领域，这些闭环协议的有效性已被证明优于简单的开环范式。最近，睡眠研究作为闭环范式的一种可能应用引起了广泛关注。迄今为止，睡眠相关文献中已报道了几项使用闭环范式的研究，并建议使用闭环反馈系统来增强睡眠期间的特定大脑活动，从而改善睡眠的效果，例如记忆巩固。然而，据我们所知，没有报告回顾和讨论设计睡眠闭环范式时出现的详细技术问题。在本文中，我们回顾了有关睡眠闭环范式的最新报告，并对其中的一些技术问题进行了深入讨论。我们找到了 148 篇与“睡眠和刺激”密切相关的期刊文章，并回顾了 20 篇关于闭环反馈睡眠研究的文章。我们专注于进行任何反馈刺激方式的人类睡眠研究。然后，我们介绍了闭环系统的主要组成部分，并总结了闭环系统中广泛使用的几个开源库，并提供了用于睡眠的闭环系统实施的分步指南。此外，我们提出了使用闭环反馈系统进行睡眠研究的未来方向，这为闭环反馈系统提供了一些见解。