XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能水平
从认知模型到机器人控制和使用...
摘要。随着神经形态硬件的最近出现，人们对刺激神经网络模型的兴趣相应地增加，以控制现实世界中的人工制剂，例如机器人。尽管在峰值神经网络中实例化的认知机制模型并不是什么新鲜事物，但很少有它们被转化为真实的机器人平台。在本文中，我们尝试了这样的翻译：我们实施了在UR5E机器人组上2D模拟中显示的现有的，生物学上合理的覆盖模型（触及模型）。我们特别对这种翻译的运作效果感兴趣，因为这暗示了与现有的认知模型库的类似练习的暗示。在这种特殊情况下，在3D中的操作扩展之后，对于使用的特定硬件，我们确实发现该模型能够在真实平台上与原始模拟中所做的那样，尽管没有达到相同的性能水平。
空气处理机组 - Roccheggiani
二十多年来，Roccheggiani 的 CTA 系列空气处理机组在产品可靠性、结构和质量方面一直代表着最先进的水平，并在模块化、结构灵活性、能源效率和性能方面提供了最先进的解决方案。我们的 CTA 空气处理机组使用市场上最好的组件，以确保即使在最具挑战性的运行条件下也能发挥出色的性能，并保证最大的灵活性，以满足现代空调中最严格的要求。这些机组符合 UNI EN 12100 标准和 CE 标志指令，符合 ISO 9001 和 ISO 14001 认证的质量保证体系，并遵守欧盟法规 1253/2014 下通风机组的生态兼容设计规范。为了保证 Roccheggiani 的空气处理机组确实符合声明的产品性能水平，它们根据 ECP AHU 计划获得了 EUROVENT 认证。
机场跑道运行效能综合评价方法研究
摘要：为评估跑道是否能满足安全、可靠、高效的目标，需要建立综合评价指标体系进行评价。首先，建立跑道运行体系，将跑道性能评价指标分为人员因素、保障设施、任务需求、运行环境和管理因素5个方面，建立综合评价指标体系。其次，建立博弈论组合赋权的TOPSIS评价模型，利用博弈论对AHP和CRITIC得到的权重进行优化赋权，采用理想解（TOPSIS）对跑道性能进行综合评价。最后，利用该模型对3个机场的跑道性能水平进行评价，并对3种评价方法进行了比较。结果表明，利用该模型进行跑道性能评估的结果与机场实际运行情况相符。该方法简单易行，结果科学客观，通用性强。
导航障碍：苏珊·斯坦利（Susan Stanley）在美国电动汽车革命中的挑战和过程
技术。这些电池依赖于液体电解质。作为液体，这些电解质对温度敏感，并且由于较低的能量密度而保持较少的能量。较低的能量存储等于较小的范围。正在开发几种替代电池解决方案，最著名的是固态电池。固态电池使用的固体电解质在高温和低温下性能很好，并且能量密度较高。这项技术会转化为每充电和更快的充电时间。丰田已经从事固态电池技术工作了几年，最近发布了一个固态电池的发布时间表，其性能水平不同（范围/充电时间），估计目标日期为2028年。但是，该公司对新的电动汽车汽车开发的发展速度很慢，因此将新电池纳入将在2028年将其提供给消费者的产品。与其他拥有电动汽车产品计划的制造商对专利的固态技术的无私共享还有待观察。
人工智能和机器学习——强大而又……
近年来，医疗环境和医学领域中先进人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工具和算法的开发和实施显著增加。1、2 例如，大型语言模型 (LLM) 是一种在大量自然语言文本上进行广泛训练的人工智能，能够生成类似人类的对话。3 尽管仍然存在争议，4 初步证据有力地表明，这些对话式人工智能模型即使尚未超越，也表现出至少与人类能力相当的性能水平，特别是在医疗应用中。例如，他们可以比医生 5 对患者的询问做出更有同理心的回应，甚至可以像训练有素的医生一样准确地为患者提供诊断。6 然而，尽管前景广阔，但在身体活动 (PA) 和久坐行为研究中，人工智能和机器学习的全部潜力仍未得到充分利用。在这里，我们强调人工智能和机器学习作为替代方法和方法的能力，这些方法和方法具有进一步推进这些自然复杂行为研究所需的复杂性。
统一数据融合架构的概念和技术
糖尿病本身是一种代谢紊乱，其特征是高血糖症（高血糖），这是由于身体无法产生胰岛素或对胰岛素的反应不足造成的。疾病管理需要注射胰岛素并仔细监测血糖。通过充分治疗糖尿病及其相关风险因素，可以改善 2 型糖尿病患者的整体健康状况。自我管理糖尿病是一种很有前途的方式，患者每天测量血糖数次，并使用结果数据来判断所需的胰岛素剂量。严格的血糖控制 (TGC) 需要几乎连续的测量，过去二十年来，人们一直在开发用于连续血糖测量的不同传感器。还开发了能够测量间质液中葡萄糖的微创传感器，因此更适合自我监测。然而，到目前为止，这些传感器的性能水平都不足以用于常规血糖监测。然而，人们普遍预计在不久的将来会出现坚固耐用、临床可接受的设备（国际糖尿病联合会，2004 年）。
系统工程
n 目标 系统工程是一门跨学科的工程学科，将所有科学和技术结合成一个综合团队，从设计到开发，再到竞争性复杂系统的运行和处置。系统工程方法是联合和控制各种相互交织和互补的工程活动的能力。这种方法的目标是按时、在预期的预算内交付令人满意的系统，其质量和性能水平满足开放和竞争市场的要求。系统工程过程实施技术流程（需求工程、设计、集成、验证、确认等）以及项目管理流程、协议流程和企业流程。系统工程硕士学位课程是与行业合作设计的一年制专业课程。该计划旨在为全球行业提供系统工程方面的熟练专业人员，他们能够在各个工业领域指定、设计、部署和维护符合目的的竞争性和复杂系统：航天、航空、空中交通管制、陆地运输系统、海上运输、卫生行业、能源、通信系统等。
经颅电刺激改善了患有低认知性能的健康老年人的认知训练效应
1。引言认知表现在正常衰老期间会下降，并且与大脑结构和生理学的变化有关（Balsterstos等，2009； Baudry，2009）。已经提出了一系列干预措施来抵消这种下降。这样的干预是基于计算机的认知培训（CCT）（Shah等，2017； Willis和Belleville，2016）。尽管由于其异质性，很难从现有文献中得出牢固的结论，但每周三次的小组会议似乎是最佳的。此外，多模式训练似乎最有益于将改进到未直接培训的任务（Lampit等，2014; Walton等，2019）并获得长期益处（Cheng等，2012）。CCT的一个优点是它很容易适应各个性能水平。自适应训练方案促进动机（Kueider等，2012），这是CCT结果尤其重要的因素，从而导致转移效应和训练增长的增加（Carretti等，2011; Jaeggi等，2014; Peter等，2014; Peter等，2018; Zhao等，2018; Zhao等，2018）。
QI-Space：太空领域的人工智能革命
我们知道，人类经常通过利用过去获得的不同经验和知识来学习，以改进新的、新颖的任务。迁移学习的本质与此类似，因为它允许将从一个来源学到的知识应用于解决另一个来源的新问题。迁移学习方法有望成为极其有用的方法，因为它可以通过成功运用从不同但相关的问题中获得的知识来大幅减少所需的训练量。迁移学习评估比较了学习率、初始优势和渐近优势等绩效指标。初始优势（或快速启动）是迁移导致的代理性能的初始提升。学习率是达到特定性能水平（尤其是渐近性能）所需时间的减少。（Klenk, M., Aha, DW, & Molineaux, M., 2011）。由于迁移学习能够从现有的实验和模拟数据中提取见解，因此对于面临未知因素和其他挑战的科学家来说，迁移学习是一种很有前途的工具。
使用分布式神经网络解码表面代码——...
摘要 由于具有良好的解码性能和对任何噪声模型的适应性，使用基于神经网络的解码器解码量子纠错码的现象日益增多。然而，由于误差综合征空间呈指数级增长，因此主要挑战在于可扩展到更大的代码距离。请注意，在现实噪声假设下成功解码表面代码将使用当前基于神经网络的解码器将代码大小限制在 100 个量子比特以下。可以通过类似于重正化群 (RG) 解码器的分布式解码方式来解决此类问题。在本文中，我们介绍了一种结合 RG 解码和基于神经网络的解码器概念的解码算法。我们测试了旋转表面代码在去极化噪声下的解码性能，并使用无噪声误差综合征测量，并与 blossom 算法和基于神经网络的解码器进行了比较。我们表明，所有测试解码器之间都可以实现类似的解码性能水平，同时为基于神经网络的解码器的可扩展性问题提供了解决方案。