XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System故障检测
EMSO信号分类的机器学习
传统上，电磁信号（例如通信和雷达信号）已使用针对特定信号类型的手工制作的特征提取器进行了分类。然后，在分析或统计学上得出低维特征空间中的决策边界。但是，对无线电频谱的快速自主理解对于诸如频谱干扰监测，无线电故障检测，动态频谱访问以及各种调节和防御目的等应用至关重要。因此，尽可能多地自动化这些过程是由于疲劳引起的效率和误差。机器学习（ML）方法，尤其是基于人工智能的方法，在增强电磁频谱操作（EMSO）信号识别的敏感性和准确性方面具有重要潜力，尤其是在短时观察的情况下。
实时系统中的可靠性和容错问题
随着计算机在应用领域的应用日益广泛，例如过程工业中危险化工厂和核反应堆的控制、国防中的战斗管理和武器运载、医疗保健中的重症监护和诊断系统以及空中和高速地面交通的控制系统，实时计算机控制系统中容错和可靠性问题的重要性很容易得到重视。在这些系统中使用计算机进行故障检测和诊断以及系统重新配置，有可能大大提高实时系统的运行效率。计算机系统是监控和控制设备的主要组成部分，其故障可能导致灾难性的后果，因此，只有在充分证明其所需的可靠性水平后才能安装此类系统。
actronair-product-range.pdf - Airconstruct
B - 第三方手动输入（室内机） 可选 可选 可选 可选 - - D - 故障检测（室外机） - - - - 可选 可选 H - 水平排气扇（室外机） 可选 可选 可选 可选 可选 可选 K- 盘管保护（室外机） 可选 可选 可选 可选 可选 可选 R - 8 需求响应能力 (AS4755.3) 可选 可选 可选 可选 可选 可选 V - 直立风机盘管垂直排气（风机盘管机组） 可选 可选 可选 可选 可选 可选 Z - 压缩机软启动器（室外机） 可选 可选 可选 可选 可选 可选
TDA3629 灯光位置控制器 - NXP 半导体
该设备可防止汽车环境中可能发生的电气瞬变。当电池线路上发生正瞬变时，设备将关闭（见图 7 和 8）。在这种情况下，电机不会短路。图 1 所示的反激二极管将保持存在。瞬变开始时输出级的状态由内部触发器保存。电池线路上的负瞬变（见图 7 和 8）将导致设置接地短路故障检测，因为它将导致设置输入端的电压低于接地短路阈值。但是，设备会在这些瞬变期间放电电解电容器。当产生的电源电压过低时，它将停止工作。
SAFESU-2：空间MPSOC的安全统计单元
摘要 - 研究的统计单位（SUS）已被证明是与安全相关MPSOC的一部分的验证，验证和实施安全措施有效的。，例如，基于Noel-V内核的Caes Gaisler的RISC-V MPSOC就是这种情况，到2022年底将在FPGA上进行商业准备。但是，尽管SUS支持SOC的其余部分，但必须建立它们，以安全地成为商业产品的一部分。本文介绍了SAFESU-2，这是SAFESU的安全版本。尤其是，我们对相关故障模型的SAFESU执行了故障模式和效应分析（FMEA），并实现了使其符合一般与安全相关设备的要求所需的故障检测和公差功能，尤其是Space MPSOC。
IEEE香料2024 -IIIT Kottayam
Autonomous Agents, Cognitive Approach for Robotics, Collective and Social Robots, Control and Supervision Systems, Drones and Internet of Things for Surveillance, Engineering Applications on Robotics and Automation, Navigation and Control, Human-Machine Interfaces, Humanoid Robots, Human-Robots Interfaces, Industrial Networks and Automation, Intelligent Transportation Technologies and Systems, Mechatronics Systems, Mobile Robots and Intelligent Autonomous系统，模拟仿真和建筑，网络机器人技术，知觉和意识，机器人设计，开发和控制，空间和水下机器人，监视，故障检测和诊断，远程机器人和远程运行，车辆控制应用，虚拟环境，虚拟环境，虚拟环境，虚拟和增强现实，识别，识别和重建。
用于电机预测性维护的人工智能 (AI)
轴承损坏是导致电动机故障的主要因素之一。研究表明，大约 40% 的电动机故障可归因于轴承损坏（图 3），这使其成为最常见的故障原因。这意味着，如果及早发现轴承损坏并采取必要措施，电动机的使用寿命可以大大延长。由于轴承是运动部件，因此容易受到各种形式的磨损。最常见的一些问题包括生锈、磨损和润滑剂耗尽。尽管存在这些问题，但电动机可能会继续运行一段时间而没有明显的影响，因此在电动机完全失效之前及早检测至关重要。这就是 ShiraTech-Knowtion 的预测性维护发挥作用的地方。通过轴承损坏预测，我们可以协助早期故障检测，从而及时采取补救措施，而不是等待彻底失效。
在制造业中实现人机协同智能
摘要 Teaming.AI旨在克服灵活性不足这一以人为本的AI协作的限制因素，其设想是一个集成两者优势的团队框架，即人类智能的灵活性以及机器智能的扩展和处理能力。在Teaming.AI中，这将通过采用构建人与AI系统之间交互的团队模型以及动态支持团队模型以应对流程、监管和上下文知识的知识图来实现。我们希望开发的Teaming.AI平台能够让人类团队成员更好地理解和控制制造环境中的自动化服务和决策支持，从而实现人与AI之间更加信任的协作。关键词 1 故障检测和诊断、决策和认知过程、以人为本的自动化、知识建模、基于知识的系统
飞行学习实时建模的实用方面...
的努力。这代表了开发和飞行测试新型或改装飞机的新范例，如图所示。1.学飞用飞行中应用的实时方法取代了传统的地面测试和分析。主要收益是使用快速自适应机载流程进行建模、控制和制导，大大提高了飞机开发和飞行测试的效率，这些流程普遍适用且全球有效。学飞概念是一种快速飞机原型设计和测试的支持技术，但也应用于故障检测、自学飞行器、飞行包线保护、快速高效飞行测试、无人机安全可靠的飞行操作，以及从飞行数据快速生成或更新气动模型以进行高保真飞行模拟等领域。学习飞行概念的一个关键组成部分是基于
人工智能在...中的应用
电力电子和驱动系统是许多工业和消费应用的关键组件，包括电动汽车、可再生能源系统和家用电器。为了满足日益增长的性能和效率提升需求，人工智能 (AI) 的应用已成为改进电力电子和驱动系统的控制、故障检测、能源管理和设计优化的一种潜在策略。本文全面回顾了人工智能在电力电子和驱动系统中的应用。首先介绍电力电子和驱动系统以及人工智能在提高其性能方面的重要性。然后，介绍人工智能技术的基础知识，包括机器学习、模糊逻辑和元启发式方法。本文介绍了人工智能在电力电子和驱动中的各种应用，包括控制和优化、故障诊断和预测、能源管理和设计优化。