XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System平稳
桥接gap esm和ITSM用于制造业中的供应链管理
在制造的动态景观中，干扰不是问题，而是何时。事件和反复出现的问题，无论是技术故障还是过程故障都可以打断供应链操作的平稳流动，从而导致停机时间和财务影响。此外，如果未解决，它们可能会成为影响效率和客户满意度的持续障碍。
石墨烯能计–GEM230/GEM630
双向测量使其成为太阳能PV / Generation Plant Greatement的理想选择。通过Modbus RTU或M-BUS EN13757-3确保与任何其他系统的平稳交换。要提供最高的安全标准，所有通信参数均受密码保护。前面面板允许用户通过Easy-to-toCess按钮设置仪表。
可靠的设备产生稳定的量子计算
摘要 — 稳定的量子计算要求噪声结果即使在存在噪声波动的情况下也能保持有界。然而，非平稳噪声过程会导致量子设备不同特性的漂移，从而极大地影响电路结果。在这里，我们讨论噪声的时间和空间变化如何将设备可靠性与量子计算稳定性联系起来。首先，我们的方法使用 Hellinger 距离量化在不同时间和地点收集的特征指标的统计分布差异。然后，我们验证一个分析界限，将该距离直接与计算期望值的稳定性联系起来。我们的演示使用华盛顿超导 transmon 设备的模型进行数值模拟。我们发现稳定性指标始终由相应的 Hellinger 距离从上方限制，这可以作为指定的容差水平。这些结果强调了可靠量子计算设备的重要性及其对稳定量子计算的影响。索引术语 — 设备可靠性、程序稳定性、时空非平稳性、时变量子噪声
工业噪声对使用 MS HoloLens 2 时的语音交互性能和用户接受度的影响
摘要：尽管辅助系统由于固有技术的日益成熟而具有更大的潜力，但自动语音识别在工业环境中面临着独特的挑战。语音识别使沉浸式辅助系统能够在双手操作工作期间免提处理输入和命令。基于平衡的受试者内设计进行的研究（n = 22 名参与者）的结果证明了 HMD HoloLens 2 的性能（字错误率和信息传输率）与工业噪声的声压级的关系。工业噪声对听写的字错误率的负面影响高于对语音命令的信息传输率的影响。与预期相反，在平稳和非平稳噪声之间没有发现性能的统计学上显着差异。此外，这项研究证实了错误的语音交互会对用户接受度产生负面影响的假设。此外，错误的语音交互对工作量或生理参数（皮肤电导率和心率）没有统计学上显着的影响。可以总结一下，自动语音识别还不是一种适合工业环境的交互范例。
spatialml：空间机器学习
地理位置加权的随机森林（GRF）是一种空间分析方法，它适合随机森林算法的局部范围，用于研究空间非平稳性，在依赖性变量和一组自变量之间的关系中。可以考虑到相邻的观测值，可以通过为空间中的每个观测值拟合子模型来实现后者。这项技术采用了地理位置加权回归的想法，Kalogirou（2003）。它以灵活的非线性方法对非平稳性进行建模，从而弥合机器学习和地理模型之间的差距。The main difference between a tradition (linear) GWR and GRF is that we can model non-stationarity coupled with a flexible non-linear model which is very hard to overfit due to its bootstrapping nature, thus relaxing the assumptions of traditional Gaussian statistics.GRF is suitable for datasets with numerous predictors due to the robustness of the random forest algo- rithm in high dimensionality.
4 通道 F.M. 系统飞机操作...
6.安装 • 按照图 2 连接伺服器、电池和开关线束。仔细检查以确保所有连接器都已正确就位。• 将电源开关打开并操作发射器。观察控制面的移动方向，看它们是否与控制杆运动相对应。使用伺服反向开关（图 3）纠正不正确的伺服方向。• 在整个范围内操作每个伺服器并检查推杆是否卡住。根据需要进行纠正。将每个控制杆保持在极限位置并听伺服嗡嗡声。嗡嗡声表示控制连杆对于伺服行程量来说太紧。可以通过端点调整或加长推杆来纠正。• 对伺服输出臂施加不合理的力会对伺服产生不利影响，并迅速耗尽飞行电池。因此，所有控制连杆应尽可能平稳无摩擦地运行。使用 Hitec“Jam Check'r”确保控制设置平稳、安全。• 安装开关时，切割一个比开关全行程稍大的矩形，然后安装开关，使其从 ON 平稳移动到 OFF。• 接收天线的长度对于接收传输的信号至关重要，因此请勿切割或捆扎天线，尽量保持天线完全伸展。让接收天线远离电源线和伺服线。远离金属框架。• 用海绵橡胶包裹接收器，防止其过度振动（注意：使用 Hitec“飞行保护器：#58480”）。接下来将接收器放入塑料袋中。用橡皮筋固定塑料袋，以防潮防尘。• 完全折叠发射器天线，并在 60 至 90 英尺的距离内操作系统。系统应能完美运行。如果不是，请检查接收器和发射器电池是否处于最大容量。
随着时代而移动的声音。
·通过USB音频提供的空间音频与HI-RES支撑24位96 kHz·Earsense™赔偿量的薪酬为适合您的合身的经验在设备之间平稳切换·自动打开和关闭·智能音频和呼叫路由·自动播放和暂停·直观控制的触觉拨号·应用程序中可自定义的控件
KFC 400 - Bendix/King
KFC 400 飞行控制系统在一台计算机中整合了完整的自动驾驶仪和飞行指引仪计算功能。其数字飞行计算机和集成架构使 KFC 400 能够更快地确定飞机控制要求，并且比以前的自动驾驶仪系统更平稳、更准确地执行这些要求。主要由于其双通道飞行计算机设计，KFC 400 可以更积极地控制飞机，同时提供单通道系统无法提供的安全监控级别。整个飞行控制系统采用数字化、固态设计，在节省系统重量和所需安装空间的同时，提供最大的可靠性。KFC 400 旨在优化乘客和机组人员的舒适度，同时在任何飞行情况下仍提供准确的控制响应。只要有可能，自动驾驶仪引起的飞机运动就会接近人类可感知的下限，从而确保飞行异常平稳。但是，飞行控制系统的许多最大可控值是在飞行控制系统认证过程中为每架飞机确定的。有关特定值，请参阅您的飞机的 KFC 400 飞行手册补充。
使用自适应奖励增强方法的深度强化学习来改进 GNSS 定位校正
由于多径干扰和非视距接收的影响，城市环境中自动驾驶的高精度全球导航卫星系统 (GNSS) 定位仍是一个未解决的问题。最近，基于数据驱动的深度强化学习 (DRL) 的方法已被用于学习定位校正策略，这些方法适用于非平稳城市环境，而无需对模型参数进行严格的假设。然而，DRL 的性能严重依赖于训练数据的数量，而由于信号衰减和随机噪声大等问题，在城市环境中收集的高质量可用 GNSS 数据不足，导致 DRL 性能不佳和训练效率低下。在本文中，我们提出了一种基于 DRL 的定位校正方法，该方法结合自适应奖励增强方法 (ARAM)，以提高非平稳城市环境中的 GNSS 定位精度。为了解决目标域环境中训练数据不足的问题，我们利用在源域环境中收集的足够数据来弥补训练数据不足，其中源域环境可以位于与目标环境不同的位置。然后我们