XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System外部输入
UTM/U-Space 集成系统
ADS-B 是一种航空监视技术（在 1090MHz 频段运行）和电子显眼形式，其中飞机（或其他空中交通工具，如获准安装“ADS-B Out”的无人机）通过卫星导航或其他传感器确定其位置，并定期广播其位置和其他相关数据，以便对其进行跟踪。空中交通管制地面或卫星接收器可以接收这些信息，以替代二次监视雷达 (SSR)。与 SSR 不同，ADS-B 不需要来自地面或其他飞机的询问信号来激活其传输。ADS-B 还可以通过附近其他配备“ADS-B In”的飞机（或无人机）进行点对点接收，以提供交通态势感知并支持自我分离 ADS-B 是“自动”的，因为它不需要飞行员或外部输入来触发其传输。它是“依赖”的，因为它依赖于飞机导航系统的数据来提供传输的数据。
通过自学习模糊强化学习实现燃料电池混合动力汽车的终身延长能源管理策略
摘要 — 建模困难、模型时变和外部输入不确定是燃料电池混合动力汽车能源管理面临的主要挑战。本文提出了一种基于模糊强化学习的燃料电池混合动力汽车能源管理策略，以降低燃料消耗、维持电池的长期运行并延长燃料电池系统的使用寿命。模糊 Q 学习是一种无模型强化学习，可以通过与环境交互进行自我学习，因此无需对燃料电池系统进行建模。此外，燃料电池的频繁启动会降低燃料电池系统的剩余使用寿命。所提出的方法通过在强化学习的奖励中考虑燃料电池启动次数的惩罚来抑制燃料电池的频繁启动。此外，在 Q 学习中应用模糊逻辑来近似值函数可以解决连续状态和动作空间问题。最后，基于 Python 的训练和测试平台验证了所提出方法在初始状态变化、模型变化和驾驶条件变化条件下的有效性和自学习改进。
3.2控制单元项目（VHDL）...
3.2.1 ASM（算法状态机）ASM（）ASM是一个流程图，通过该流程图，动作顺序表示必须执行数字系统的控制单元以获得指定的行为。执行的动作取决于数字系统的外部输入，也取决于转化控制单元和数据流本身所处情况的条件。实际上，ASM是描述数字系统行为的算法的图形表示。ASM流程图似乎类似于常规流程图，但必须以另一种方式解释。在常规流程图中，只有对要遵循的步骤和要做出的决定的描述，而与时间变量无关。在ASM图中已经在ASM图中，除了对事件序列的描述外，控制单元的状态与每种状态在时钟边缘的响应中发生的动作之间还有时间关系。ASM图包含两个基本元素：状态块和决策块。状态块：状态的名称将外部放置在块上，并在其中显示被激活的动作或退出（图14）。
D'Arcy, Samantha & Gonzalez, Luis Felipe (2022) 用于地球和行星探索应用的火箭发射折叠无人机的设计和飞行测试
本文介绍了一种低成本、3D 打印、折叠式无人机的设计和开发，该无人机使用商用现货 (COTS) 组件用于陆地和行星外探索应用。飞行系统的设计方式是，无人机可以自行武装、根据需要重新定位，并在降落到预定的 GPS 位置之前获得稳定的悬停姿势。除了使用 GPS 导航进行着陆外，无人机不需要任何外部输入。本文还将介绍部署系统的设计和开发，该系统使用小型高功率火箭来模拟无人机的大气部署。测试旨在证明在大气注入期间从有效载荷罐部署无人机的可行性。该项目的独特之处在于它采用了一种新颖的方法，在弹道下降时从运载车辆部署无人机，从而允许将多架小型无人机插入大气层以进行行星探索。
内容
新生儿的大脑具有对环境作出反应并在没有任何先前经验的情况下产生协调输出的非凡能力。啮齿类幼崽在两周大之前不会睁开眼睛，然而，动物大脑视觉通路中的神经回路在更早的时候就准备好并开始连接。在眼睛睁开之前，大脑网络在强大的发育机制的驱动下经历了大量的组织、调整和协调。然而，如果没有来自眼睛的外部输入，其他来源会产生神经活动来指导神经元的连接过程。由马克斯普林斯理工学院脑研究中心研究组组长 Julijana Gjorgjieva 领导的国际科学家团队描述了两种自发神经活动来源，它们在小鼠视觉系统的发育中起着至关重要的作用。为了了解自发活动如何连接发育中的视觉系统，Gjorgjieva 和同事设计了一个计算网络模型。“在我们的模型中，丘脑神经元最初与皮质神经元建立弱且不精确的突触连接，就像在未成熟的视觉系统中一样。
APJ 阿卜杜勒卡拉姆博士技术大学北方邦，......
电池安全：团队必须确保电池端子不会发生短路和潜在的火灾隐患。违反规定将被取消比赛资格。 禁止更换电池：比赛期间不允许更换电池。 静止：如果机器人在 30 秒内无法移动至少一英寸，则将被视为静止。但是，如果机器人传动系统的一侧被禁用但仍能显示一些移动，则不会取消比赛资格。 气动装置：允许使用加压非易燃气体来启动气动装置。允许的最大喷嘴压力为 50 巴。储罐和压力调节器必须经过认证，团队必须在注册时出示安全和安保文件。 压力监控：机器人必须配备机载仪表来指示气压，并配备检查气缸压力的装置。 仅限机载系统：所有气动和液压系统都必须是机载的。不允许从赛场外进行外部输入。 3. 比赛规则：
稳态突触缩放与体内稳态结构可塑性之间的相互作用保持神经网络的强劲发电速率
图1：Hebbian和稳态可塑性的概述。 （AI）神经网络活动由静态网络中的外部输入驱动。 （AII）Hebbian可塑性通过积极的反馈机制扩大了网络对外部输入的响应。 （AIII）稳态可塑性通过负面反馈机制恢复了设定的活动，这对于保持发射速率稳态至关重要。 （BI）HEBBIAN功能可塑性是突触特异性的，通过增强与神经激活有关的特定突触的重量来增强复发性连通性。 与特定于激活的突触（同性突触抑制）或邻居突触（异质突触抑制）相比，可以在同一激活的突触中诱导突触抑郁症相比，使用特定方案诱导突触抑郁症。 （BII）稳态突触缩放是细胞自主的，涉及对所有输入突触权重的成比例升级或降低降级，以响应神经活动的慢性变化。 （b）稳态结构可塑性也是通过补偿性脊柱损失在突触后神经元的慢性激发期间通过补偿性脊柱损失而产生的。 相反，慢性抑制会引起脊柱密度的发散，通常是非整体的变化。1：Hebbian和稳态可塑性的概述。（AI）神经网络活动由静态网络中的外部输入驱动。（AII）Hebbian可塑性通过积极的反馈机制扩大了网络对外部输入的响应。（AIII）稳态可塑性通过负面反馈机制恢复了设定的活动，这对于保持发射速率稳态至关重要。（BI）HEBBIAN功能可塑性是突触特异性的，通过增强与神经激活有关的特定突触的重量来增强复发性连通性。与特定于激活的突触（同性突触抑制）或邻居突触（异质突触抑制）相比，可以在同一激活的突触中诱导突触抑郁症相比，使用特定方案诱导突触抑郁症。（BII）稳态突触缩放是细胞自主的，涉及对所有输入突触权重的成比例升级或降低降级，以响应神经活动的慢性变化。（b）稳态结构可塑性也是通过补偿性脊柱损失在突触后神经元的慢性激发期间通过补偿性脊柱损失而产生的。相反，慢性抑制会引起脊柱密度的发散，通常是非整体的变化。
朝着实时识别大型大脑状态，以改善大脑状态依赖性刺激
在过去的几十年中，系统神经科学为人类认知和行为对神经元网络的形成的依赖提供了证据，这些神经元网络暂时将分布的大脑区域响应于外部刺激和 /或任务需求（Gonzalez-Castillo和Bandettini，2018年，2018年），同样相当相关的网络（在2011年），并在2011年的corbect和corbert and corbect and conters和其他工作。最近，已经提供了证据证明内部状态（即交付外部输入时的大脑的潜在特性或活动）的想法，影响了大脑如何处理任务（Bradley等，2022）。看来，响应和任务性能是持续的潜在大脑状态和刺激处理之间非线性相互作用的结果（Huang等，2017），在时间和空间中不同状态之间的浮雕决定了与行为相关的大脑可变响应（Zagha和McCormicmick，2014）。在此框架中的一个相关示例是（Taghia et al。，2018）的工作，在sec- ond/seaceend暂时尺度上使用功能性磁共振成像（fMRI），提出了一种计算方法，以识别大型潜在大脑状态，并提出deter-
使用3D和4D打印的药物进化
此概述研究了医疗保健和药物领域中3D和4D打印的最新发展和应用。从所需尺寸和形状的3D模型中创建3D对象的技术称为3D打印。，而4D打印是建立复杂的三维形成，可以响应各种外部输入而改变形式。采用3D打印技术3D打印，医疗保健行业已经对以患者为中心的方法产生了重要的进步。生物医学科学和以患者为中心的护理的未来可以通过3D打印来完全改变研究和开发的进步。3d，4D技术用于印刷技术是全球最先进的工业技术之一。3D和4D打印制药企业已经完成了从集中式系统到分布式系统的转变，目的是创建剂型。该研究的目的是支持研究目标，即确定特定于患者的治疗的程度，并通过在药品中使用印刷技术来改善医疗保健结果。除了这项彻底的分析之外，该研究还从3D和4D打印之间从几个角度和比较方面突出了潜力和问题。
COSMOS + 出租车
摘要：人工智能世界似乎正处于快速转型之中，人们一方面声称通用人工智能是不可能实现的，另一方面又担心我们可能很快就会看到神一般的人工智能，我们应该对这种前景感到恐惧。本文从心理学和社会学的角度讨论了这些问题，并指出，随着生成人工智能的出现，人类认为的通用人工智能已经成为一种明显的可能性，而让它变得半自主的想法也是如此：它不仅能对离散的外部输入做出反应或执行特定的任务，还能促使自己创造一种持续的认知流，这种认知流可以拥有类似于“目的”的东西。再加上计算机能够连接到庞大的网络，我们可以设想拥有惊人知识和推理能力的智能，它们与人类互动，预测和实现愿望。这种半自主的神级人工智能（SAGAI，印地语中意为“交战”）最终可能会像迦梨一样，给我们这个物种带来死亡和毁灭，或者像雷神一样，成为人类的救世主和保护者。我们的 SAGAI 最像哪一种，可能取决于它是为了服务于谁的愿望而设计的：是追求更大财富和权力而不顾他人代价的富有寡头集团，还是对彼此和地球上的生命充满同情的民众。