XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索能力
进化神经模糊系统和应用
摘要。近年来，混合软计算方法的使用表明，在各种应用中，几种技术的协同作用优于单个技术。例如，使用神经模糊系统和进化模糊系统将模糊系统的近似推理机理与神经网络和进化算法的学习能力融合在一起。进化神经系统融合了神经计算方法与进化计算的解决方案搜索能力。这种混合方法保留了可以通过三个基本软计算范式完全集成来克服的局限性，这导致了进化的神经模糊系统。本章的目的是提供混合软计算系统的描述，并特别注意进化算法和神经网络的联合使用，以便将模糊系统具有学习和适应性功能。在介绍基本软计算范式之后，考虑了各种形式的杂交，这导致了进化神经模糊系统。本章还介绍了一种特定的方法，该方法共同使用神经学习和遗传优化来从给定数据中学习模糊模型，并优化它以进行准确性和可解释性。
无人辐射检测 - eScholarship
本研究旨在利用辐射探测器、无人系统和情境传感器的最新进展，证明远程感应核和放射性威胁材料的可行性。其广泛目的是将探测器从人类手中转移到半自主系统上，以用于广泛的用途。搜索特殊核材料是一个特定的任务领域，小型无人机系统上使用的辐射探测器可以通过利用远程访问带来的优势提供巨大的操作价值：缩短收集时间、缩短源到探测器的距离并减少无意屏蔽。本研究的目标有五个：(1) 评估当前的定向搜索能力并证实无人方法将带来的改进，(2) 扩大对背景辐射环境的了解，包括建筑物屋顶，(3) 根据对当前传感器和平台能力的分析，确定系统要求并绘制权衡参数空间（即权衡空间），(4) 研究和优化搜索方法，以及 (5) 确定和描述其他任务领域以供进一步调查。为了实现这五个目标，我们首先确定了三种不同搜索模式的信号收集时间、源到探测器距离（即间隔）和中间材料衰减的边界条件：车载间隔检测
用灰狼优化器进行0-1 knapsack问题的量子启发的差分进化
摘要：背包问题是研究最广泛的NP完整组合优化问题之一，并且具有许多实际应用。本文提出了一种具有灰色狼优化器（QDGWO）的量子启发的差分进化算法，以提高Di-Versity和Connergence性能，并提高0-1个knapsack问题的高维情况下的性能。所提出的算法采用量子计算原理，例如量子叠加状态和量子门。它还使用差异进化的自适应突变操作，差异进化的交叉操作和量子观察来产生新的解决方案作为试验个体。选择操作用于确定存储个体与突变和交叉操作创建的试验个体之间的更好解决方案。如果试验个体比目前的个体还差，则使用自适应灰狼优化器和量子旋转门来保留人口的多样性，并加快寻找全球最佳解决方案的搜索。0-1背包问题的实验结果证实了QDGWO的优势，具有背包问题的有效性和全球搜索能力，尤其是在高维情况下。
本体论增强公平数据点搜索
摘要公平数据点在满足公平原则的努力中起着越来越重要的作用。它为机器提供了对不同类型数字对象的元数据的可读访问。在本文中，我们关注数据集的元数据。自首次参考实施以来，已经开发了更量身定制的实现，并将其部署在医疗保健和生命科学领域。但是，这些越来越多的公平数据点实例和发布的数据集带来的问题是从大量资源中可以找到相关数据集。为了有效查找相关数据集，我们需要利用其元数据的丰富性和良好的排名算法。在本文中，我们报告了公平数据点参考实现的搜索和排名功能的增强。具体来说，我们通过在类术语之间创建关联和班级描述和标签中经常出现的单词来提高其语义搜索能力。我们还对搜索结果实现了基于TF-IDF的排名算法，以呈现用户最相关的结果。通过这两个增强功能，公平数据点可以响应用户的搜索请求，并具有更高的覆盖范围，并根据术语频率 - 逆文档频率（TF -IDF）指标提供更相关的结果。
自主驾驶系统中的路径计划算法
这项综合审查的重点是自主驾驶系统（ADS），该系统旨在减少人为错误，这是大约95％的汽车事故的原因。广告包括六个阶段：传感器，感知，本地化，评估，路径计划和控制。我们解释了每个阶段中使用的主要最新技术，分析了275篇论文，其中162个专门针对路径计划，因为其复杂性，NP-HARD优化性质和在AD中的关键作用。本文将路径规划技术分为三个主要组：传统（基于图，基于抽样的，基于梯度，基于优化的，插值曲线算法），机器和深度学习以及元数据效果优化，详细介绍了他们的优势和缺陷。的发现表明，代表我们研究的23％的元海拔优化方法是成为能够处理复杂问题的一般问题解决者的优先选择。此外，它们具有更快的收敛性和局部最小值的风险降低。占25％的机器和深度学习技术，以其学习能力和对已知方案的快速响应而受到青睐。混合算法的趋势（27％）结合了各种方法，合并了每种算法的好处并克服了对方的缺点。此外，自适应参数调整对于提高效率，适用性和平衡搜索能力至关重要。本评论阐明了自动驾驶系统中路径规划的未来，有助于应对当前的挑战并解锁自动驾驶汽车的全部功能。
大语言模型时代的进化计算：调查和路线图
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）不仅对自然语言处理进行了修订，而且还将其实力扩展到了各个领域，标志着对人工通用情报的重大迈进。LLM与进化算法之间的相互作用（EAS），尽管目标和方法的不同，但在复杂问题中的适用性有共同的追求。同时，EA可以为LLM在Black-Box设置下的进一步增强提供优化框架，从而使LLM具有灵活的全球搜索能力。另一方面，LLMS固有的丰富领域知识可以使EA能够进行更智能的搜索。此外，LLMS的文本处理和生成功能将有助于在各种任务中部署EAS。基于这些互补的优势，本文提供了详尽的审查和前瞻性的路线图，将互惠灵感分为两个主要途径：LLM增强的EA和EA-EA-EA-EA-EA-EA-HANCHANCEL LLM。进一步引入了一些集成的协同方法，以体现LLMS和EAS之间的互补性，包括代码生成，软件工程，神经体系结构搜索以及各种一代任务。作为第一个全面的综述，重点是LLM时代的EA研究，本文为了解LLMS和EAS的协作潜力提供了基础垫脚石。确定的挑战和未来的方向为研究人员和从业人员提供了指导，以释放这种创新合作在优化和人工智能方面的进步方面的全部潜力。我们创建了一个github存储库来索引相关论文：https：//github.com/wuxingyu-ai/llm4ec。
使用改良的卷尾素搜索算法
摘要互连的多微晶（MMG）的概念是一种有前途的解决方案，用于改善分销网络的操作，控制和经济性能。MMGS的能源管理是一项艰巨而又具有挑战性的任务，尤其是由于这些资源间歇性以及负载需求的随机性质而导致的可再生能源资源（RER）和负载变化的变化。在这方面，通过最佳包含由光伏（PV）和风力涡轮机（WT）的分布式发电（DGS）组成的混合系统，优化了MMGS的能源管理，并在产生的功率和负载变化的情况下进行了基于风力涡轮机（WT）的分布式生成（DGS）。提出了一种修改的卷cuchin搜索算法（MCAPSA），并应用于MMG的能量管理。MCAPSA基于增强标准胶囊搜索算法（CAPSA）的搜索能力，使用三种改进策略，包括基于准序列的学习（QOBL），基于运动的随机征费，征收征费分布以及Prairie Dog dog Optimization（PDO）中的Prairie Dogs的利用机制。优化的功能是一个多目标函数，包括成本和降低电压偏差以及稳定性增强。对标准基准函数和获得的结果验证了所提出的技术的有效性。然后，所提出的方法用于在不确定性锥形时进行IEEE 33-BUS和69个总线MMG的能源管理。同样，对于第二个MMG，VD的成本和总和减少了44.19％和39.70％，而VSI的增强率则增长了4.49％。结果表明，使用拟议技术包含WT和PV的能源管理可以将VD的成本和总和减少46.41％和62.54％，并且第一个MMG的VSI将增强15.1406％。
使用进化量子启发水平集技术自动检测 MRI 脑肿瘤的新型医学分析框架
摘要：准确分割 3D 磁共振成像 (3D-MRI) 中的脑肿瘤对于简化诊断和治疗过程至关重要。在基于能量函数理论的图像分割和分析方法领域，水平集方法已成为一种有效的计算方法，极大地促进了几何活动轮廓模型的发展。使用水平集技术时，减少分割误差和所需迭代次数的一个重要因素是初始轮廓点的选择，这两者在处理脑肿瘤可能具有的各种大小、形状和结构时都很重要。为了定义速度函数，传统方法仅使用图像梯度、边缘强度和区域强度。本文提出了一种受量子启发蜻蜓算法 (QDA) 影响的聚类方法，QDA 是一种受蜻蜓群居行为启发的元启发式优化器，用于准确提取初始轮廓点。所提出的模型采用量子启发计算范式来稳定开发和探索之间的权衡，从而弥补传统基于 DA 的聚类方法的任何缺点，例如收敛速度慢或陷入局部最优。首先，可以使用量子旋转门概念将代理群重新定位到可以更好地实现最优值的位置。然后，通过采用突变程序来增强群体突变并实现其多样性，使主要技术具有强大的局部搜索能力。在将颅骨与大脑分离的初步阶段之后，在 QDA 的帮助下确定肿瘤轮廓（边缘）。MRI 系列的初始轮廓将从这些提取的边缘得出。最后一步是使用水平集分割技术在所有体积段中隔离肿瘤区域。当应用于 BraTS 2019 数据集中的 3D-MRI 图像时，所提出的技术优于最先进的脑肿瘤分割方法，如所获得的结果所示。
咨询循环AC91-31
此AC提供了有关规则91.531和第91部分附录E的要求定位遇险飞机的指南，以遵守ICAO附件6第I部分第6段6.18段。在几起事故发生后，完全无法找到飞机的事故，或者仅在长期昂贵的搜索工作之后，全球航空遇险和安全系统（GADSS）建议于2016年3月通过国际民航组织（ICAO）提出。ICAO标准和推荐做法（SARP），支持在飞行过程中改善飞机跟踪和识别遇险情况的目标，当时仍有可能跟踪飞机并启动及时的救援行动。ICAO触发了飞行数据工作组（TTFDWG）的传输，审查了42起事故，以确定从次知的飞机位置到事故现场位置的距离。该报告得出结论，在大约95％的案件中，当事故发生前一分钟知道飞机位置时，事故地点位置在该位置的6 nm半径之内。飞机将事故发生在水中并淹没时，事故现场在表面半径6 nm半径内的位置变得更加重要。启动初始搜索区域超过6 nm半径，可以减少搜索和找到飞机的可用时间。在当前估计的水下搜索能力为100 km2/天的情况下，可以在四天内搜索6 nm半径的区域。可以预期，第一个运营ELT（DT）可以从Q4/2022开始飞行。允许海军资产到达搜索区域并进行搜索，据估计，在ULD电池降低之前，将可以搜索2 300 km2的面积，相当于14 nm的半径。从超过6 nm半径的区域开始，在初始搜索过程中降低了成功位置的概率，同时将位置需求扩展到6 nm半径以上会减少可用的时间，而无明显的收益恢复的可能性。ICAO要求预计，在2024年1月1日或之后交付的大多数商用飞机（例如其管辖权，例如在国际路线上）将配备ELT（DT）（或可比较的设备）。
联邦登记册/卷。 90，第3号/2025年1月6日，星期一/...
不是无线电，而是利用KIV 700A进行加密和解密的内联加密者。16。AN/PYQ – 10简单关键加载器是用于安全接收，存储和传输兼容加密和通信设备之间的数据的手持设备。17。自动识别系统（AIS）应答器提供海上巡逻和搜救（SAR）飞机，能够在专用高频（VHF）数据链路上跟踪和识别配备AIS的船只。AIS是任何海上ISR网络的关键组成部分，并为海上当局提供了更好地协调空气和海上搜索，救援，监视和拦截操作的能力。18。L3HARRIS ROVER 6SI和TNR2X收发器提供实时，全动作视频（FMV）和其他网络数据，以提供情境意识，定位，战斗损害评估，监视，接力赛，车队对手的观察手术以及其他需要眼镜的情况。它提供了以前的漫游者版本的扩展频率和其他处理资源，从而增加了与众多载人和无人空降平台的协作和互操作性的提高。19。SAGE 750电子监视度量（ESM）系统是英国生产的数字电子智能（ELINT）传感器，该传感器分析电磁频谱以绘制主动排放的来源。使用高度准确的方向查找（DF）天线，Sage建立目标位置，并提供情境意识，提前警告威胁以及提示其他传感器的能力。20。21。SELEX SEASPRAY是一种活跃的电子扫描阵列（AESA）监视雷达，适用于从远程搜索到小目标检测的一系列功能。HISAR-300雷达提供了较高的远距离，实时，高分辨率成像以及陆上和海上监视任务，白天或黑夜以及在所有天气条件下的广泛搜索能力。22。SNC 4500自动电子监视度量（ESM）系统是一种数字电子智能（ELINT）传感器，该传感器分析电磁频谱以绘制主动排放的来源。使用高度准确的方向查找（DF）天线，SNC 4500建立目标位置，并提供情境意识，提前警告威胁以及提示其他传感器的能力。