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实时预测小区域的温度相关过量死亡率：朝着操作框架
摘要开发用于实时监控和预测环境健康影响的创新工具对于有效的公共卫生干预措施和资源分配策略至关重要。尽管对此类通用工具的需求先前是由负责发出预期警报的公共卫生计划者和地区当局的回应，但尚未开发出一种全面，稳健和可扩展的实时系统，用于预测与温度有关的当地尺度中与温度相关的多余死亡。填补了这一空白，我们提出了一个灵活的操作框架，用于将公开可用的天气预报与特有基于小普查区域的温度变性风险功能耦合，后者是使用最先进的环境流行病学模型得出的。利用欧洲领先的气象中心的高分辨率温度数据预测，我们展示了一种实时应用，以预测2022年7月在英格兰和威尔士的热浪期间的过量死亡率。在不同的交货时间内由小地理区域的预期温度相关的多余死亡组成的输出可以自动化以在各种时空尺度上生成地图，从而促进预防措施和提前对公共卫生资源的分配。此处讨论的实际案例示例证明了预测（预期的）与热量相关的过量死亡的应用，但该框架也可以适应其他与天气相关的健康风险和不同的地理位置区域，但提供了有关气象暴露的数据，以及潜在的健康状况均可用于校准相关风险功能。拟议的框架迫切需要预测全球公共卫生系统的短期环境健康负担，尤其是在低收入和中等收入地区，在这种情况下，对减轻不良暴露的迅速反应和对极端温度的影响通常受到可用资源的限制。
”可扩展的监督学习算法，用于实时可再生能源预测智能电网”
将可再生能源集成到现代智能电网中，由于能源产生的可变性和不可预测性，提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性，优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
通过整合视觉，触觉感应和软手指来实时杂货店包装
摘要 - 尽管垃圾箱是机器人操纵的关键基准任务，但社区主要集中于将刚性直线物体放置在容器中。我们通过呈现一只软机器人手，结合视力，基于运动的本体感受和软触觉传感器来识别，排序和包装未知物体的流。这种多模式传感方法使我们的软机器人操纵器能够估计物体的大小和刚度，从而使我们能够将“包装好容器”的不定定义的人类概念转化为可实现的指标。我们通过逼真的杂货包装场景证明了这种软机器人系统的有效性，其中任意形状，大小和刚度的物体向下移动传送带，必须智能地放置以避免粉碎精致的物体。将触觉和本体感受反馈与外部视力结合起来，与无传感器基线（少9倍）和仅视觉的基线相比，项目受损的填料操作显着降低（4。少5×）技术，成功地证明了软机器人系统中多种感应方式的整合如何解决复杂的操作应用。
敏捷自动驾驶汽车的实时运动计划
要允许复制或重新出版，请联系美国航空与宇航学院1801 Alexander Bell Drive，Suite 500，Reston，VA，20191–4344
电解器建模和实时控制以优化氢气生产
我们提出了一种方法，通过解决基于模型的最优控制问题，以经济高效的方式运行电解器以满足加氢站的需求。为了阐明潜在问题，我们首先对额定功率为 100 kW 的西门子 SILYZER 100 聚合物电解质膜电解器进行实验表征。我们进行实验以确定电解器的转换效率和热动力学以及电解器中使用的过载限制算法。得到的详细非线性模型用于设计实时最优控制器，然后在实际系统上实施。每分钟，控制器都会解决一个确定性的滚动时域问题，该问题旨在最大限度地降低满足给定氢气需求的成本，同时使用储罐来利用随时间变化的电价和光伏流入。我们在模拟中说明了我们的方法与文献中的其他方法相比显著降低了成本，然后通过在实际系统上实时运行演示来验证我们的方法。
简短：用于踏板期间定量动态拟合的实时评估系统
在这项研究中，开发了用于踩踏过程中定量动态拟合的实时评估系统。该系统由LED标记，连接到计算机的数码相机和标记检测程序。LED标记附着在矢状面上的臀部，膝盖，踝关节和第五元。PlayStation3 Eye被选为本文中的主要数码相机具有许多使用运动捕获的优点，例如高FPS（每秒帧）约180fps，320×240分辨率和易于使用的低成本。制造商检测程序是通过将LabView2010与Vision Builder一起使用的。该程序由三个部分组成：图像采集和处理，标记检测和关节角度计算以及输出部分。数码相机的映像是在95FPS中获取的，并且设置了程序以实时测量较低的接头角度，以将用户作为图形提供，并允许将其保存为测试文件。通过使用Holmes方法在每个马鞍高度下在每个马鞍高度处进行三个鞍高度（膝盖角：25、35、45 O）和三个节奏（30、60、90 rpm）的踩踏板验证系统，这是一种测量下肢角度的方法，以确定鞍高的高度。结果显示，系统的平均误差和强相关性，分别是1.18±0.44 o，0.99±0.01 o。由于马鞍高度的变化，几乎没有错误，但节制发生了绝对错误。考虑到平均误差约为1°，它是用于定量动态拟合评估的合适系统。在未来的研究中，必须使用两个具有额叶和矢状平面的数码相机来减少误差。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量，自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标，我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现，用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值，采用时间滤波来增强传感器读出动态，并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能，我们创建了 MicroBeTa（微传感器味道测试），这是一个用于饮料分类的新数据集，包含 3 天内进行的 7 小时时间记录，包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍，在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度（97%）。
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
实时数据有限责任诉Array Networks Inc.
九年前，我们在Parkervision，Inc。（“ Par-kervision”）对与无线通信技术相关的Parkervision，Inc。（“ Par-kervision”）提出的专利侵权行动中，确认了对不侵权的法律（“ JMOL”）的判决。Parkervision，Inc。诉Qualcomm Inc.，621 F. App'x 1009（Fed。cir。2015）（“ Par-Kervision I”）。 Parkervision还针对不同但相关的专利提起了针对高通的第二次侵权诉讼。 后一个案件，我们将称为“ 2014年诉讼”，以地方法院批准了基于Parkervision I引起的附带禁止反说业的判决，以授权Qualcom的动议对非侵犯的简易判决。 Parkervision，Inc。诉高通公司，2022 WL 1230505（M.D. fla。Mar. 22，2022）。 地方法院还批准了高通公司的动议，以排除某些证词，提议通过其有效性和侵权专家（“ Daubert Motions”）提出的某些证词。 Parkervision现在对2014年行动的处理提出上诉。 我们撤消了不侵权的判断，扭转了证词的排除，并还押了进一步的诉讼。2015）（“ Par-Kervision I”）。Parkervision还针对不同但相关的专利提起了针对高通的第二次侵权诉讼。后一个案件，我们将称为“ 2014年诉讼”，以地方法院批准了基于Parkervision I引起的附带禁止反说业的判决，以授权Qualcom的动议对非侵犯的简易判决。Parkervision，Inc。诉高通公司，2022 WL 1230505（M.D.fla。Mar.22，2022）。地方法院还批准了高通公司的动议，以排除某些证词，提议通过其有效性和侵权专家（“ Daubert Motions”）提出的某些证词。Parkervision现在对2014年行动的处理提出上诉。我们撤消了不侵权的判断，扭转了证词的排除，并还押了进一步的诉讼。