XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制
使用 Kinect 的手势控制人工智能机器人
摘要 — 人机交互中的手势识别是人工智能和计算机视觉领域的一个活跃研究领域。为了估计现实环境中的手势识别性能，我们收集了考虑到杂乱背景、机器人的各种姿势和运动的手势数据，然后评估机器人的性能。这涉及骨架跟踪，其中骨架数据是由通过 Microsoft Kinect 传感器获得的深度图像生成的。Kinect 捕获 3D 空间中的人体手势，并由机器人处理和复制。Arduino 控制器用于控制机器人的运动，它将来自 Kinect 传感器的关节角度输入并将其反馈给机器人电路，从而控制机器人的动作。手势识别研究的主要目标是创建一个可以识别特定人体手势并将其用于设备控制的系统。手势控制机器人将在未来节省大量的劳动力成本。这种机器人的基本优势是它具有成本效益并且不需要远程控制。
肠道微生物组和1型糖尿病中的血糖控制
1型糖尿病（T1D）是一种免疫介导的疾病，其特征是胰腺内兰格汉（Langerhans）胰岛中产生胰岛素的B细胞的逐渐丧失（1）。胰岛素短缺导致血糖稳态的危险，这可能导致潜在的威胁生命的急性和慢性并发症（2）。自身免疫性破坏过程的触发器尚不清楚。T1D发病率在全球范围内正在上升，但存在着相当大的国家 - 国家差异，世界上某些地区的患病率远大于其他地区（3）。尚不清楚的原因，但是强烈怀疑遗传因素和环境因素之间的相互作用（4）。尽管T1D护理的进步取得了进步，但这种疾病仍与大量的医学，心理和财务负担有关。此外，低血糖和高血糖是持续存在的潜在威胁生命的并发症（5）。最近，居住在人类肠道的复杂微生物群落等环境变量（例如肠道微生物群）因其在T1D发病机理中的潜在作用而引起了人们的关注。人类的肠道微生物组在生命的第一年发展，其构成与成年人相似（6，7）。肠道微生物组和免疫系统发育的成熟是密切相关的过程（8）。根据Knip及其同事对肠道微生物组和T1D之间关系的研究，患有胰岛自身抗体的儿童更有可能具有更大的细菌/蛋白质比率和较低的Shannon多样性，而Shannon的肠道微生物组的多样性较低（9）。这些机制其他研究表明，具有T1D高风险的儿童具有相当大的菌群菌菌和菌菌（10）菌（10）的积累，并且与自身抗体阳性有关（11）。T1D患者的浓度较低，可产生乳酸和短链脂肪酸（SCFA）（12）。在T1D发作时也可以检测到乳酸杆菌数量减少和双杆菌的数量（13）。已经进行了几种横断面 - 对照调查揭示了T1D患者和健康对照组受试者之间肠道微生物组的差异。t1d儿童的细菌植物具有较大的细菌植物，并且两种主要的双杆菌种类的丰度降低（14）。一方面，Mejı́A-Leo n n和Barca比较了新诊断的T1D患者的肠道微生物组，长期存在T1D持续时间和健康对照的患者。发现新诊断的T1D患者具有较高水平的细菌，而健康的对照组的PREVOTELLA水平较高（15）。另一方面，只有少数研究研究了肠道微生物组在长期T1D中的作用（16）。肠道微生物组可能通过影响肠道通透性和分子模仿并调节先天和适应性免疫系统（17），在T1D发病机理中起关键作用（17）。但是，T1D中的肠道营养不良不仅可能起致病作用。的确，它可能会影响已经患有该疾病的个体的血糖控制。在2型糖尿病患者或健康受试者中进行的研究表明，肠道微生物群可以影响宿主血糖控制的几种提出的分子机制。
德里 - 国家疾病控制中心
根据《国家家庭健康调查》（National Family Health Survey-5）（2019-21），德里约77％的家庭住在普卡房屋中，97％的家庭有电。大约95％的德里家庭拥有基本的饮用水服务，而98％的家庭使用了改善的饮用水来源，但只有65％的家庭在其家庭周围/周围获得管道水（占城市的79％和54％的农村）。城市地区的可及性（97％）要比农村地区（71％）高得多。1个大多数家庭（59％）在德里使用干净的燃料进行烹饪。有94％的机构交付。该州报告的缺血性心脏病负担高于全国平均水平。（GBD）缺血性心脏病和COPD是疾病调整生命年（DALY）的主要原因。最高的daly归因于营养不良，空气污染，饮食因素和高血压等危险因素。气候变化和空气污染可能会增加这种非传染性疾病的负担。2气候变化和健康
在线控制教育...
近年来，技术的快速进步、众多创新和世界数字化改变了公司和机构的工作方式。他们还调整和创造了新的方法和流程，以实现更有效、更具创新性的教育。他们试图让学生的学习过程更轻松 ([10]、[7]) 、更高效。教育的进步也为科学、技术和发展做出了贡献。理想的结果是将教育和研究活动结合起来，创造支持行业的创新 [1]。更好的教育最终可以造福每个人。通过数字化主题可以支持更有效的教育。简化设备设计、理解技术规格、促进设备原型设计，甚至降低制造过程成本，这些只是 3D 硬件数字化众多用途中的一小部分 ([19]、[3])。世界各地有许多三维环境，它们试图整合、运行和模拟来自不同领域的知识 [12]。研究表明，58% 的学生同意模拟、演示和虚拟实验室等方法让他们在实验室课堂上更加自在 [14]。如今，我们可以在几乎每个工作领域观察到数字化的趋势 [4]。它使我们能够在真实情况发生之前面对它们，从中吸取教训，从另一个角度看待问题，更快地做出反应，最终节省成本。
制造重塑的集成机器人运动和过程控制
摘要 - 金属制造过程的未来，例如激光切割，焊接和添加剂制造，应依赖于行业4.0支头的智能系统。这样的数字创新确实正在推动机械制造商进行深刻的转变。是根据针对特定过程设计和优化的定制机器，雄心勃勃是利用开放性和大量的工业机器人可用性，以提高多流程实现的灵活性和可重新配置。挑战在于，机械构建者将自己转变为高知名度专业的过程驱动的机器人集成器，能够用智能传感和认知方面的过程控制器杠杆优化机器人运动。这项工作描述了BLM集团和Politecnico di Milano的多年合作，在CNR的支持下，重点是部署完整的机器人工作站，其特征是机器人控制和运动计划与制造过程的完整整合。索引术语 - 指导的能量沉积，激光金属拆卸，添加剂制造的设计，CAD/CAM
关于温带行星硅酸盐风化的岩性控制
在行星表面的硅酸盐岩石的风化可以从大气中划出CO 2，以最终在行星内部埋葬和长期存储。这个过程被认为是对碳酸盐硅酸盐循环（碳循环）的基本负反馈，以维持地球上的克莱门特气候和潜在的温带系外行星。我们实施热力学，以确定风化速率是表面岩性（岩石类型）的函数。这些速率提供了上限，允许估计调节气候的最大风化速率。该建模表明，在给定岩石而非单个矿物质中矿物组合的风化对于确定行星表面上的风化速率至关重要。通过实施流体传输控制方法，我们进一步模拟了化学动力学和热力学，以确定受地球大陆和海洋壳构造及其上层岩石的启发的三种岩石的风化速率。我们发现，类似大陆壳的岩性的热力学风化速率比海洋壳的岩性特征低约一到两个数量级。我们表明，当CO 2二压压力降低或表面温度升高时，热力学而不是动力学会对风化产生强大的控制。在动力学和热力学上有限的风化状态取决于岩性，而供应限制的风化与岩性无关。我们的结果表明，热力学有限的硅酸盐风化的温度敏感性可能会激发对碳循环的正反馈，在这种情况下，随着表面温度的增加，风化速率降低。
使用PI和ANN的混合控制器
ABSTRACT An energy management system incorporating a hybrid control scheme based on artificial neural networks (ANN)-based controller and a classical proportional–integral (PI) controller is proposed for a DC microgrid (DCMG)consistingofafuelcell(FC)andahybridenergystoragesystem(HESS)undervariableloaddemand.HESS分别包含一个电池能量存储系统（BES）和超级电容器（SC），分别迎合了高能量和高速动力剂。在Simulink R⃝平台上模拟了带有建议的混合控制器的微电网配置，以在常规控制器上建立其疗效。与常规的控制器相比，提议的控制器有效地最大程度地减少了DC总线电压（DBV）中的峰值过冲，沉降时间和偏差。此外，使用实时OPAL-RT平台验证了仿真结果，以确定拟议策略的有效性。
关于发展和控制原子能的法案。
进一步规定，为选拔有资格参加本计划的学生和教育机构，并监督本法案授权的交流计划，美国总统特此授权任命一个外国奖学金委员会，该委员会由十名无偿任职的成员组成，由文化、教育、学生和退伍军人团体的代表组成，其中包括美国教育办公室、美国退伍军人管理局、州教育机构和私人捐赠教育机构的代表：进一步规定，在根据本款选拔美国公民出国留学时，应优先考虑在第一次世界大战或第二次世界大战期间曾在美国陆军或海军服役的申请人，并应充分考虑来自美国所有地区的申请人。国务卿应将这份文件转交给各州。
功率控制器的可靠性预测 - DTIC
[ 直流控制器是一种微电子混合设备。采用了 MIL-HDBK-217B 通知 2《电子设备可靠性预测》第 2.1.7 节中的混合故障率预测模型和程序。这种预测方法需要识别单个电子零件和基板，以及每个零件的单独电应力数据。热应力是由混合封装温度和零件功率耗散引起的。