XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System常规控制
马来西亚报纸对反vaxxers的报道
简介：在2型糖尿病（T2DM）的患者中，进行DM管理的四个支柱（包括常规控制）很重要，在这种情况下，家庭支持对于提高自我意识很重要。本研究旨在分析家庭支持与遵守T2DM患者常规控制的关系。方法：这项研究使用了横截面设计。受访者是从五个主要卫生中心中选择的，在印度尼西亚萨拉巴亚T2DM病例数量最多，使用比例随机抽样技术，总共102名受访者。使用家庭支持问卷，T2DM患者初级保健中心的常规控制频率调查表收集数据。此外，使用Chi Square测试分析了数据，其显着性水平<0.05。结果：结果表明，有81名受访者是女性，年龄46-55岁，已婚。家庭支持与常规控制之间存在显着相关性（P <0.001）。结论：家庭支持水平越高，会影响对T2DM患者常规控制的依从性。家庭参与T2DM管理非常重要，因此初级卫生中心可以使家庭参与监测和照顾T2DM患者。
信一种用于太阳能光伏储能应用的新型优化控制系统架构
摘要 针对光伏储能系统高效充电应用需求，提出一种新型光伏储能应用控制系统架构，根据光伏输出的实时发电数据动态调整系统工作状态，实现在不同环境参数下分层组合运行模式及运行状态变化，并提出相应算法实现高效控制。与常规控制系统架构相比，所开发的电路可实现高效光伏充电及多模式灵活应用。通过实现实验样机并得出测试结果，验证了所提系统的有效性及优越性，为光伏储能系统的应用提供了新的思路和参考。 关键词：光伏储能，控制系统架构，多模式灵活应用，高效充电 分类：功率器件与电路
迈向智能自主控制系统
自主控制系统必须在工厂和环境中长时间良好的不确定性下表现良好，并且它们必须能够在没有外部干预的情况下弥补系统故障。这种自主行为是高级系统的非常理想的特征。一个自主型拖钓者对植物和环境的变化提供了高级适应。为了实现自主权，用于控制系统设计的方法应基于最先进的常规控制，识别，估计和通信理论以及（ii）决策符号方法，例如在计算机科学中以及在艺术智能领域（al）（al）（al）。除了监督和调整控制算法外，自主控制器还必须提供对失败的高度宽容。为了确保系统可靠性，必须首先检测，隔离和确定故障，并在认为必要时必须设计新的控制法。自主控制器必须能够计划要完成复杂任务的必要控制动作顺序。它必须能够与其他系统以及操作员连接，并且可能需要学习功能以在运行时提高其性能。
Berkeley DeepDrive无人机数据集和共识 -
在建筑环境中的导航，例如驾驶，循环和步行，是跨越驾驶和人类机器人相互作用的关键领域。能够在结构化环境中运行的自主剂的驱动是一个公认的领域，根部延伸到控制理论和机器人技术的早期。在运输的背景下，研究人员在结构化环境中进行了广泛研究的导航，例如自由流高速公路和信号的城市街道。但是，与结构化道路的导航相比，由于缺乏经验数据和问题的复杂性，在没有明确定义的通行权法规的道路上（没有明确定义的通行权法规的道路）进行了相比。理解不良导航的第一种基本要素是经验数据。为此，相机视频特别有效，因为1）他们以相对较低的成本捕获了在道路上的丰富动态，2）它们允许通过直接检查进行Quantative评估，3）3）它们可以通过现代计算机视觉实现定性分析。尽管过去进行了广泛的研究，但大多数现有的视频数据集仅着眼于结构化环境中的驾驶行为。在未建筑的道路环境中的行为，例如经常合并和未信号交叉点的拥挤的高速公路，很少受到调查。这个问题的数据稀缺无疑阻碍了对这种环境中导航的理解。为了弥合经验数据中的这一差距，我们提出了伯克利deepdrive无人机（B3D）数据集。这个谈判这个惯性框架的数据集记录了在未结构化的道路环境中驾驶行为的丰富动态，包括未信号的十字路口，未信号的回旋处，带有煤矿的高速公路，带停下来的高速公路，带有停车场的高速公路，以及与合并瓶颈的高速公路，据我们所知，这是迄今为止第一个广泛涵盖未结构化驾驶行为的无人机数据集。难题的另一部分是合适的建模范式。自动驾驶汽车中的常规控制和规划结构由从上到下的四层抽象组成：1）路由，2）行为决策，3）运动计划，以及4）车辆控制[14]。尤其是在第二个行为层中，经常采用预测模式来预测周围车辆的运动，然后在该动作计划范围内计划避免碰撞。在结构化环境中，这种经典的预测范式虽然有效地驾驶，但在未结构化的道路环境中不足。例如，在一个未信号的十字路口，驾驶员动态地谈判通行权：当两辆冲突的车辆在相似的时间接近交叉点时，一个被认为更为aggressive的人通常会“赢得”通行的优先级。