XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System响应延迟
电池储能系统 (BESS) 调试和性能测试服务 Southern Research 和 Acelerex
• FAT - BMS、电池、控制器、逆变器、集成系统等的工厂验收测试。 • SAT - 开关设备、逆变器、BMS、电池、站点控制器、通信系统等集成系统的现场验收测试。 • 用例测试 - 针对能源套利、辅助服务、可再生能源转移、调峰、调峰置换、输配电延迟、电压控制等服务。 • 保修测试 - 测试铭牌功率容量、储能容量、往返效率、控制延迟、温度限制、充电和放电电流限制、电压限制、逆变器停机率、正常运行时间等。 • 安全系统测试 - 灭火系统、烟雾探测、接地、快速通风系统、视觉报警系统、声音报警系统、建筑物接近度、防火屏障等。 • 健康状态测试 – 测试电池衰减和退化、能量吞吐量、剩余容量、内部阻抗等。 • 通信系统测试 – 远程站点控制测试、站点控制测试、响应通信测试、寄存器映射检查、数据收集测试、警报、状态、测量和控制测试 • 性能测试 – 输入到输出的端到端测试、延迟、响应延迟、下冲、过冲、反极点、控制器调整等
青年体育组织的AED申请
心脏骤停（SCA）是学生运动员的第一名杀手，是25岁以下青年的第二名医疗原因。一名学生运动员每三天死亡 - 使SCA成为学校校园中的主要死亡原因。SCA不是心脏病发作 - 这是异常和潜在致命心律的突然发作，导致心脏无效或根本不击败心脏。SCA的根本原因可能是某人天生（通常是继承）和/或可以随着年轻心脏而发展的心脏病。s ca也可以通过病毒疾病或突然打击胸部触发。通常不认识到潜在心脏病的警告信号，因此可能会出现SCA，因此被认为是健康的人。如果在事件发生后的几分钟内没有提供帮助，则结果可能是灾难性的。实际上，高达95％的SCA受害者死亡，因为紧急响应延迟。自动化的外部除颤器（AED）是一种医疗设备，旨在快速分析心脏的节奏并在需要时安全地提供电击。如果心律不威胁生命，则AED不会震惊某人，因此用户不能无意中伤害受害者。大多数AED通过简单的听觉和视觉提示指导用户通过救援过程。
大脑优化提取复杂声音特征以驱动连续听觉感知 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Güçlü, U.; Gerven,
了解人类大脑如何处理听觉输入仍然是一个挑战。传统上，人们会区分低级和高级声音特征，但它们的定义取决于特定的理论框架，可能与声音的神经表征不匹配。在这里，我们假设构建一个数据驱动的听觉感知神经模型，对相关声音特征做出最少的理论假设，可以提供一种替代方法，并可能更好地匹配神经反应。我们收集了六名观看长时间故事片的患者的皮层脑电图记录。原始电影配乐用于训练人工神经网络模型以预测相关的神经反应。该模型实现了高预测准确率，并且很好地推广到第二个数据集，其中新参与者观看了不同的电影。提取的自下而上的特征捕捉了特定于声音类型的声学特性，并与各种响应延迟曲线和不同的皮质分布相关。具体而言，一些特征编码了与语音相关的声学特性，其中一些特征表现出较短的延迟曲线（与后外侧裂皮质中的反应相关），而另一些特征表现出较长的延迟曲线（与前外侧裂皮质中的反应相关）。我们的研究结果支持并扩展了当前对语音感知的看法，证明了外侧裂皮质中存在时间层次，并且在视听语音感知过程中涉及该区域以外的皮质部位。
开发标准 - 2021 年 12 月 14 日 - 报告编号 386/21 - 能源存储单元 1，Old Brechin Road，Forfar - 附录 3
发件人： 发送时间：2021 年 8 月 25 日 21:46 收件人：规划 主题：反对规划申请 编号：21/00534/FULM 致相关人员 我写信是为了表达我对上述在福法尔 Old Brechin 路建造工业电池存储规划申请的反对意见。在看过规划和参加过情况介绍会后，我有很大顾虑。 福法尔边缘和 Lunanhead 村之间的 Old Brechin 路是乡村地区。它是社区之间一条受欢迎的步行路线，不仅在 Whitehills、Gowanbank 和 Lunanhead，而且在福法尔的主要居民中也是如此。随着位于 Lunanhead 村内并与 Gowanbank 所有住宅区接壤的 Lairds Aggregates 不断扩张，该地区已经不得不应对繁忙的工业交通、噪音和粉尘污染。Gowanbank 地区门口还有位于 Montrose 路旁的现有垃圾填埋场。拟议的电池存储单元计划是完全不可接受的，这不仅会破坏我们美丽的风景，还会使住在这个怪物旁边的居民的财产贬值。在这个乡村地区规划如此大规模的开发项目是令人无法接受的。虽然开发商淡化了健康和安全问题，但已经有大量证据表明以前的单元发生过严重的火灾和爆炸 - 这种火灾很难扑灭，而且镇上还保留了兼职消防服务，对此类事件的响应延迟以及对附近财产的影响和疏散将是灾难性的。有多少生命将处于危险之中？我真诚地希望安格斯议会为我们的社区做正确的事情并拒绝这项规划申请。你真诚的阿曼达·克雷格 129 Dunnichen Avenue Gowanbank Forfar DD8 2EJ
利用人工智能进行发动机燃烧系统建模和燃烧控制
收集了净扭矩和NOx排放量等性能数据。使用基于 APRBS 和 Chirp 信号的输入信号，我们获得了大约 68.9 小时的训练数据和大约 8.3 小时的模型验证数据。此外，为了验证目的，我们还获取了日本目前用于乘用车认证测试的WLTC全球统一测试循环下的30分钟模拟驾驶数据。请注意，用于获取验证数据的 APRBS 和 Chirp 信号不包含在用于获取训练数据的输入信号中。 VDE模型中数据采样周期为0.01秒，数值实验获取的数据点数如表2所示。 2.2 AI引擎模型构建及性能评估 本研究在构建重现VDE特征的AI引擎模型时，采用了神经网络这种机器学习算法，也是一种模仿人类神经系统的数学模型。 AI发动机模型被设想用作第3章中描述的燃烧控制器的状态预测模型。在这里，我们构建了一个模型来预测燃烧控制器控制的三个目标：燃烧重心位置、燃烧周期和净扭矩。表3给出了AI引擎模型的输入和输出参数列表。对于输入参数，事先使用XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）9）构建预测模型，并利用SHAP（SHapley Additive exPla-nations）10）进行重要性分析，选取对预测目标影响力较大的参数。此外，对于输入参数，进气压力和进气氧浓度是使用过去四秒的时间序列数据来测量的，同时考虑到瞬态运行期间的响应延迟。 在建立模型时，神经网络中超参数的设置对准确率有很大的影响。因此，在本研究中，我们使用树结构 Parzen 估计器 (TPE)11) 来优化隐藏层的数量和神经元的数量。在 TPE 中，我们设置了最小化评估函数的超参数。