XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能漂移
分发者：国家技术信息服务...
分析以确定非运行时间的性能漂移趋势。在实验室中分析存储期间发生的部件故障，并分离故障机制。本报告的附录中包含了这些分析的案例历史以及非运行时间段后发现的机制列表。故障机制列表包括文献中提到的 Martin Marietta 和其他承包商的经验。
生成式人工智能协作 - TRUSTED AI 框架 1.18.24
● 持续监控 c 和维护 a、b、d：随着新数据的出现，持续监控人工智能的性能，跟踪准确性、公平性和安全性等关键指标，以确保算法是最新的。定期使用最新的真实数据重新验证系统，以检查性能漂移。如果监控发现性能下降，及时重新训练或优化模型。由于在决策环境中赋予特定利益相关者特定责任时，问责制的构建效果最好，因此卫生系统应考虑明确所有权或委派监控、修改、重新训练和/或停用算法的责任。
基于机器的架构控制混合燃料电池电动汽车中的系统过程
燃料电池电动汽车由于能够在零排放时提供扩展驾驶范围的能力而越来越多[1]。但是，这种类型的车辆面临着几个挑战。燃料电池系统的寿命和耐用性是燃料电池汽车开发的关键点，它是最终用户接受的关键因素[2]。在自动应用中，燃料电池系统必须能够适应启动和关闭过程，突然的负载变化或变化功率水平给出的广泛的操作条件[3，4]。堆栈的耐用性和寿命受其工作条件的影响（温度，湿度，压力，质量率等）在驱动周期，闲置，启动和关闭过程中[5]。为了提高燃料电池系统的耐用性和寿命，定义了各种类型的优化问题，包括能源管理优化，操作条件优化和系统大小优化。负载的变化速率通常比燃料电池内发生的dynamic更快。因此，燃料电池系统经常与混合动力汽车中的其他储能源一起使用，例如电池或超平球[6]。目前，开发了五个不同的不同型号Offuel-Cell-Cell Hybrideclectric车辆，每辆都有其独特的拓扑结构。其中包括完全燃油电池（FC），FC与电池结合，FC与超球门（UC）结合使用，FC与电池和UC结合在一起，以及FC以及FC结合了其他能源（例如型电源）或太阳能电池板（SPVS）。[14]。这些结构中的每一种都具有自己的优势和缺点[7]。在强大需求的情况下，电池和超电容器可以发挥作用，以回收多余的能量并与燃料电池一起提供电力，以确保系统继续接收柔软的功率[6]。通过能源管理策略（EMSS）来完成这些能源之间的功率，以实现重要目标，例如降低能源的使用和延长燃料电池系统的寿命。当今使用的最常见的EMSS策略包括基于规则的[8]，基于频率优化的[9]，基于在线优化的[10]和基于学习的[11]。在多个能源之间的电力分配中，同时进行了合作控制和合作控制，以优化能源消耗，同时考虑到其他因素的影响，例如Traffircifit Arocnion和Speed Planning [12] [12]，尺寸[13]。考虑由于衰老和操作条件而考虑性能漂移的效果，在参考文献中提出了基于状态机器的自适应EMS。使用卡尔曼过滤器（KF）来跟踪性能漂移。
机器学习实验管理工具：混合...
抽象机器学习（ML）实验管理工具在构建智能软件系统时支持ML从业人员和软件工程师。通过管理大量ML实验，包括许多不同的ML资产，它们不仅促进了工程师的ML模型和支持ML的系统，而且还可以管理其演变，例如，在模型性能漂移时将系统行为追溯到具体实验。但是，尽管ML实验管理工具越来越流行，但对它们在实践中的有效性以及实际的好处和挑战知之甚少。我们介绍了实验管理工具及其提供给用户的支持的混合方法。首先，我们对81名ML从业者的调查试图确定ML实验管理和现有工具景观的好处和挑战。第二，对15名学生开发人员进行了对照实验，研究了ML实验管理工具的有效性。我们了解到，有70％的调查受访者使用专用工具进行了ML实验，而在不使用此类工具的人中，有52％的人不知道实验管理工具或其好处。受控实验表明，实验管理工具为用户提供了有价值的支持，以系统地跟踪和检索ML资产。使用ML实验管理工具降低了错误率和提高的完成率。通过介绍用户对实验管理工具的看法以及该领域的第一个受控实验，我们希望我们的结果在实践中促进了这些工具的采用，以及他们指导工具建设者和研究人员改善工具景观的整体。