XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System定位算法
研究论文 WSN 网络中传感器节点部署的粒子群优化算法
为了解决无线传感器网络因资源有限、开放部署、无人值守等特点导致节点定位过程中存在安全隐患的问题，本文结合目前WSN节点提出一种主流的定位算法，通过降低网络定位中的误差，使无线传感器网络定位技术发挥到实用效益，实现基于节点资源和有限容量的WSN发射源定位。将一些定位技术应用到发射源定位中，取得了一些有意义的结果。针对无线传感器网络中主要节点定位算法存在的问题，深入研究定位技术的功耗、定位精度等问题，降低定位误差。实验表明，在节点发送不同状态时，保持节点数150不变，通信半径不变，环境输出不变，网络中的骨干节点数可以改变，两种算法经过多次仿真实验，都可以看到定位方案受到锚节点部分影响的定位结果曲线。
我们如何使用基因组学和BTK抑制剂来治疗waldensstrom巨球蛋白血症。
摘要：MyD88（95-97％）和CXCR4（30-40％）中的突变在Waldensstrom巨光球蛋白血症（WM）中很常见。TP53也会改变。突变的MyD88上调并激活HCK，该HCK驱动BTK Pro-Survival信号传导。wm中出现了胡说八道和翻新CXCR4突变。无义变体（例如CXCR4S338X）对BTK-抑制剂的耐药性更大。共价BTK抑制剂（CBTK-I）在70-80％的WM患者中产生了主要反应。MyD88和CXCR4突变状态可能会影响用CBTK-I治疗的WM患者的重大反应，反应深度和/或无进展生存期（PFS）。CBTK-I Zanubrutinib在野生型MyD88，突变的CXCR4或TP53患者改变的野生型MyD88中显示出更大的反应活性和/或改善的PFS。在WM患者的BTK抑制剂之间已经观察到了不良事件的明显差异，包括心房颤动，出血症状和中性粒细胞减少。不耐受也是C-BTKI的常见，并且可以考虑减少剂量或切换到另一个C-BTKI。对于对C-BTKI耐药性的患者，较新的选择包括非共价BTK抑制剂Pirtobrutinib或Bcl2拮抗剂Venetoclax。BTK抑制剂与化学免疫疗法，CXCR4和BCL2拮抗剂的组合已促进并进行了讨论。 算法提出了基于基因组学，疾病特征和合并症的治疗和先前治疗的WM患者中BTK抑制剂的定位算法。BTK抑制剂与化学免疫疗法，CXCR4和BCL2拮抗剂的组合已促进并进行了讨论。算法提出了基于基因组学，疾病特征和合并症的治疗和先前治疗的WM患者中BTK抑制剂的定位算法。算法提出了基于基因组学，疾病特征和合并症的治疗和先前治疗的WM患者中BTK抑制剂的定位算法。
瑞萨电子定位 2.0 先进技术
■ 高可靠性——在大多数消费、商业和工业应用中，用户理想情况下希望在任何时候和任何条件下都能达到规定的精度。许多定位系统将在不利于 RF 传输的环境中运行：RF 信号可能受到室内多径效应的影响，或受到砖石、金属或其他阻挡或反射物体引起的衰减。基于蓝牙的定位系统还经常会受到在同一 2.4GHz 频段运行的其他无线电系统的干扰。瑞萨定位解决方案（如 WiRa™ 技术）包括高分辨率定位算法，可减轻多径效应和干扰的影响。
室内移动机器人定位的分层算法...
摘要 —本文讨论了一种基于射频识别 (RFID) 的移动机器人定位方法，该方法采用分布在空间中的 RFID 标签。现有的用于移动机器人定位的独立 RFID 系统受到许多不确定性的阻碍。因此，我们提出了一种新算法，通过将 RFID 系统与超声波传感器系统融合来改善定位。所提出的系统通过使用从超声波传感器获得的距离数据部分消除了 RFID 系统的不确定性。我们定义了使用 RFID 系统的全局位置估计 (GPE) 过程和使用超声波传感器的局部环境认知 (LEC) 过程。然后，提出了一种分层定位算法，使用 GPE 和 LEC 来估计移动机器人的位置。最后，通过实验证明了所提算法的实用性。
室内移动机器人定位的分层算法...
摘要 —本文讨论了一种基于射频识别 (RFID) 的移动机器人定位方法，该方法采用分布在空间中的 RFID 标签。现有的用于移动机器人定位的独立 RFID 系统受到许多不确定性的阻碍。因此，我们提出了一种新算法，通过将 RFID 系统与超声波传感器系统融合来改善定位。所提出的系统通过使用从超声波传感器获得的距离数据部分消除了 RFID 系统的不确定性。我们定义了使用 RFID 系统的全局位置估计 (GPE) 过程和使用超声波传感器的局部环境认知 (LEC) 过程。然后，提出了一种分层定位算法，使用 GPE 和 LEC 来估计移动机器人的位置。最后，通过实验证明了所提算法的实用性。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
阿米塔·吉里 CV
2017 年 7 月 - 2022 年 3 月 • 印度理工学院 (IIT) 德里分校电气工程系博士学位，CGPA 为 8.85/10。 • 获得享有盛誉的总理研究奖学金 (PMRF)，该奖学金颁发给该国追求其研究的优秀博士生。 • 我的论文“基于空间和解剖谐波领域的脑源定位”围绕两个极点构建：基础研究极点和应用研究极点。 • 基础研究极点 (FRP)：我致力于开发新型低计算成本脑源定位算法，使用非侵入性 EEG 信号来定位神经系统疾病癫痫发作的位置。我利用高级信号处理知识将正向和逆数据模型转换为球面和头部谐波域，以实现低计算成本和高定位精度。 • 应用研究极点 (ARP)：FRP 增强的空间和时间信息用于揭示神经肌肉障碍和人类运动学习能力的机制，以促进和支持人机之间的通信。对于系统开发，传统的基于分类的 BCI 通过向执行器提供离散控制信号来控制外部设备。开发了新颖的深度学习模型，用于从 EEG 信号中连续解码手部运动参数，以供实际 BCI 应用使用。
用于智能的特征异常检测系统（FADS）...
摘要 异常检测对于工业自动化和零件质量保证非常重要，虽然人类可以通过几个例子轻松检测出零件中的异常，但设计一个能够达到或超过人类能力的通用自动化系统仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种简单的新异常检测算法，称为 FADS（基于特征的异常检测系统），该算法利用预训练的卷积神经网络 (CNN) 通过观察卷积滤波器的激活来生成标称输入的统计模型。在推理过程中，系统将新输入的卷积滤波器激活与统计模型进行比较，并标记超出预期值范围的激活，因此可能是异常。通过使用预训练网络，FADS 表现出与其他机器学习异常检测方法相似或更好的出色性能，同时 FADS 不需要调整 CNN 权重。我们通过检测增材制造晶格的自定义数据集上的工艺参数变化来展示 FADS 的能力。 FADS 定位算法表明，表面上可见的纹理差异可用于检测工艺参数变化。此外，我们在基准数据集（例如 MVTec 异常检测数据集）上测试了 FADS，并报告了良好的结果。
通过大脑启发的几何透镜重新思考最大流问题和波束形成设计
摘要 — 可以通过双管齐下的方法提高无线网络（如车载网络）的数据速率，即 1）通过并行独立路由提高网络流速率；2）通过波束成形码本自适应提高用户的链路速率。移动中继（如移动路边单元）由于其定位灵活，可用于实现这些目标。首先在网络层面，我们将正则化拉普拉斯矩阵建模为黎曼流形上的点，该矩阵是表示中继相关网络图的对称正定 (SPD) 矩阵。受大脑网络中不同任务的几何分类的启发，黎曼度量（如对数欧几里德度量 (LEM)）用于选择可实现最大 LEM 的中继位置。仿真结果表明，与其他传统度量（如代数连通性）相比，所提出的基于 LEM 的中继定位算法可实现并行路由并实现最大网络流速率。其次，在链路层，我们提出了一种无监督几何机器学习 (G-ML) 方法来学习每个中继相关环境的独特信道特性。鉴于空间相关衰落信道具有 SPD 协方差矩阵，它们可以在黎曼流形上表示。因此，基于 LEM 的黎曼度量用于环境信道的无监督学习，并据此构建匹配的波束成形码本。仿真结果表明，所提出的 G-ML 模型在短暂的训练期后提高了链路速率。
基于轻量级传感器网络和特征数字序列的飞机智能复合材料蒙皮冲击监测
摘要：由于复合材料在飞机结构中的应用越来越广泛，需要开发能够对大型复合材料结构进行冲击监测的飞机智能复合材料蒙皮（ASCS）。然而，飞机复合材料结构的冲击是一个随机瞬态事件，需要连续在线监测。因此，ASCS的传感器网络和相应的需要作为机载设备安装在飞机上的冲击监测系统必须满足轻量化、低功耗和高可靠性的要求。为了实现这一点，已经提出并开发了一种基于压电传感器和导波的冲击区域监测器（IRM）。它将压电传感器输出的冲击响应信号转换为特征数字序列（CDS），然后采用简单但有效的冲击区域定位算法，实现轻量化和低功耗的冲击监测。但由于ASCS传感器数量庞大，轻量化传感器网络的实现仍是实现可应用的ASCS进行在线连续撞击监测的关键问题。本文提出了三种轻量化压电传感器网络，包括连续串联传感器网络、连续并联传感器网络和连续异构传感器网络。它们可以大大减少ASCS压电传感器的引线，也可以大大减少IRM的监测通道。此外，还提出了基于CDS和轻量化传感器网络的撞击区域定位方法，以使轻量化传感器网络可以应用于具有大量压电传感器的ASCS的在线连续撞击监测。在某无人机复合材料翼盒上验证了轻量化压电传感器网络及相应的撞击区域定位方法。弹着点定位准确率高于92%。