XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能预测
TPN-31.pdf - 移动军用雷达
为国防部和联邦航空局提供雷达 (DASR)。雷神公司制造终端多普勒气象雷达 (TDWR) 和机场地面探测设备 (ASDE)，并提供完整的机场系统支持服务，包括现场勘测、新系统或扩建系统设计、建造、集成和测试、维护和保修、需求分析、融资研究、性能预测、安装、操作员和维护培训以及项目管理。
设备使用机器学习（表面冷凝器案例研究）的设备性能成本优化
设备性能评估或预测通常是使用常规方法进行的。组织通常太忙了，无法专注于设备性能的改进机会。机会识别的机会在很大程度上依赖于专家意见，而使用的方法通常会因其所拥有的知识而异。简单和现实的设备性能预测的好处将有明显的提高维护成本，因此可以帮助降低资产的总运营成本。在这项研究工作中，将表面冷凝器用作案例研究。本研究工作中提出的解决方案是将机器学习方法应用于用于表面冷凝器监视的内联仪器数据，并预测表面冷凝器的性能以及表面冷凝器操作中涉及的过程的消耗率，而无需复杂的工程方法或解决方案。时间序列预测（TSF）分析用于性能预测，而深度学习神经网络用于消费率预测。从技术预测中获得的结果将转化为较高的设备性能与设备性能较低之间的成本节省。该方法将帮助资产工作团队确定表面冷凝器维护的经济方法。
AIIO：利用人工智能进行作业级自动 I/O 性能瓶颈诊断
手动诊断单个应用程序（以下称为“作业级别”）的 I/O 性能瓶颈是一项繁琐且容易出错的过程，需要领域科学家对复杂存储系统有深入的了解。但是，现有的 I/O 性能瓶颈自动诊断方法存在一个主要问题：分析的粒度处于平台或组级别，诊断结果无法应用于单个应用程序。为了解决这个问题，我们设计并开发了一种名为“I/O 人工智能”（AIIO）的方法，该方法利用人工智能及其解释技术自动诊断作业级别的 I/O 性能瓶颈。通过考虑 I/O 日志文件的稀疏性，采用多个人工智能模型进行性能预测，跨多个模型合并诊断结果，并泛化其性能预测和诊断功能，AIIO 可以准确而稳健地识别甚至是未见过的应用程序的瓶颈。实验结果表明，真实和未见过的应用程序可以使用 AIIO 的诊断结果将其 I/O 性能最多提高 146 倍。
SMA 能源系统主页
Sunny Home Manager 连接所有主要家用电器、电池存储系统、电动汽车和光伏系统，始终知道有多少能源可用以及在哪里需要这些能源。借助卫星气象数据和光伏性能预测（来自 Sunny Portal），能源管理器能够根据当地条件（例如阴影）调整其预测。只要有可能，您的电器就会在白天运行，因为白天它们可以使用太阳能，而不是在晚上运行，因为晚上它们需要昂贵的电网电力。
2020 年博士和硕士研究主题
(1) 在“智能连接层”，考虑无线通信和传感器网络等问题。(2) “数据到信息转换层”考虑组件机器健康和退化以及性能预测等问题。(3) “网络层”考虑组件和机器的孪生模型（或数字孪生）、机器时变识别和记忆以及数据挖掘的数据聚类等问题。我们还考虑了人类在工业 4.0 环境中作为任务执行者和决策者的角色。我们对控制架构的适应性和技术的使用感兴趣（例如协作机器人和可穿戴眼动追踪系统）以促进人类在 CPS 中的整合。主题列表：MEng（结构化）
开发多功能、准确的人工智能预测技术
根据成分和加工参数（例如温度和压力）预测目标材料的性能。这种方法加速了材料的开发。当已知材料的物理性质受其加工后微观结构的强烈影响时，可以通过将微观结构相关数据（例如 x 射线衍射 (XRD) 和差示扫描量热法 (DSC) 数据）纳入模型中来有效提高模型的性能预测精度。然而，这些类型的数据只能通过实际分析加工后的材料来获得。除了这些分析之外，提高预测精度还需要预先确定的参数（例如材料成分）。3. 该研究小组开发了一种人工智能技术，能够首先选择潜在的有前途的
人工智能寻找优质聚合物太阳能电池材料
利用人工智能（机器学习）*2，超快速筛选20万种虚拟生成的聚合物太阳能电池材料*1，实际合成排名靠前的新型聚合物。并成功进行了演示。 利用能够导电的聚合物的聚合物太阳能电池作为轻量、廉价的下一代太阳能电池，世界各地正在开发。然而，由于聚合物化学结构的组合无数，且太阳能电池元件的生产涉及多种因素的复杂相互作用，因此很难准确预测元件性能。 本研究中，我们根据实验数据构建了独特的机器学习模型，成功显著提高了性能预测的准确性，并通过实际设计和合成新型聚合物证明了其有效性。 预计该研究方法将应用于高效聚合物太阳能电池的开发，以及其他功能聚合物的材料信息学*3领域。
植物育种在蔬菜营养品质改良中的作用
温度和有问题的土壤。高粱是最便宜的微量营养素来源之一。因此，高粱生物强化是重中之重。本综述将讨论高粱作为食物和能量来源的价值，以及其谷物结构如何促进最大程度地利用积累的微量营养素。此外，还有遗传控制/基因、铁和锌浓度的数量性状位点 (QTL)、高粱中铁和锌的杂种优势研究、铁和锌与其他农艺性状之间谷物性状关联的遗传变异，以及根据亲本系性能预测铁和锌杂交性能的潜力。还简要介绍了产品开发和近期消费生物强化高粱的前景。关键词：基因作用；一般配合力；杂种优势；营养敏感农业；数量性状位点；特定配合力
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•高级结构维度：使用神经网络对结构元素进行尺寸，将它们集成到零发射飞机的整体设计中。•在难以到达的领域进行检查：检测FOD的创新方法（异物碎片/损坏）并评估飞机的大型内部和外部表面。•通过AI的热优化：用于热交换器的破坏性几何形状设计，通过生成建模和增材制造进行了优化。•多学科结构优化：开发相干和可持续的模型，这些模型整合结构和空气动力学方面，以最大程度地减少飞机的重量。•高级机械性能预测：基于AI的方法论，通过设计非常规的堆叠序列和制造参数来预测复合材料的机械性能。这些模型将允许自定义材料和进食最佳结构模拟。
防空和导弹防御中的系统工程
本文探讨了系统工程的原理以及这些原理在防空和导弹防御中的应用。通过研究通过具体应用设计复杂系统的结构化方法，本文解释了明确需求定义、评估现有能力和需求差距、彻底探索概念空间、将需求分配给各个元素以及评估预期和已证明的元素和端到端性能的必要性。在需要回答的问题和设计或概念的成熟度的驱动下，以适当的保真度进行模拟必然是这种严格方法不可或缺的一部分。这些系统工程原理通过各种具体示例进行说明：（i）在联合航迹管理架构中跨多个单元和传感器构建通用航迹图能力；（ii）宙斯盾弹道导弹防御的端到端性能预测和评估； （三）制定未来系统能力前瞻性研究的投资策略。