XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System故障检测
使用 Griffin A I 工具包实现更智能的维护
更复杂的故障检测依赖于创建一个模型来预测给定输出在各种操作条件下的值。这些模型可以是统计模型，例如使用 MSET，也可以基于神经网络。MSET 的高灵敏度会导致许多误报，因此如果您选择这种方式，则需要实施额外的警报处理。Griffin AI Toolkit 中的神经网络具有可由用户测试和调整的优势，并且完全集成到我们的图形编程环境中。Griffin 还提供了 Genetic Trainer，这是一个功能强大的软件包，可自动搜索适合给定数据集的最佳神经网络。
将飞机电气化提升到一个全新的水平
挤压、胶带包裹和屏蔽胶带包裹电缆 我们所有的高 1000 V 电缆均采用高度灵活的镀镍铜线制成，规格从 #8 到 #0000 AWG，适用于苛刻的飞行剖面和高达 260°C 的温度。这些电缆共同解决了 EWIS 工程师在设计配电系统时遇到的常见问题。挤压电缆具有出色的可剥离性；复合电缆具有抗磨损、直径小、重量轻的特点；屏蔽电缆具有出色的 EMI 控制和故障检测能力。所有三个产品系列均可激光标记，以便于识别。
2025 年国际儿童教育会议
- 理论、数值或实验研究，以开发创新型浮动风力涡轮机和波浪/潮汐能转换器概念； - 用于海上设施的创新型高效电力转换器、电力驱动器和监控设备； - 应用储能系统和多载体能源系统，为用户和电网提供协调且成本可承受的能源服务； - 设计和控制海上电力系统解决方案，以满足电网连接要求和市场整合； - 海上可再生能源对电力系统发展产生的技术和监管影响； - 用于海上应用中建模和预测故障检测的数字孪生框架
开放世界GPS目标视频导航方法（草稿）
建筑原则。我们开发了一个模块化系统，解决了任务基础的关键挑战：（i）（ii）开放世界人类环境中使用单眼相机进行视觉导航，并具有（iii）低频，高潜伏期感应和控制。不可靠的传感器流与嘈杂的本体感受相结合，在单眼环境中具有准确的深度和比例估计，具有挑战性。要解决（i），选择了依靠语义图像提示，而不是放弃3D度量几何估计，而是专注于2D图像空间中的遍历性估计。为了概括（ii）的不同场景和外观变化，使用了大规模数据集上预测的视觉特征，并在frodobots-2k数据的精选部分上进行了微调。由于硬件限制和延迟的不可预测性，（iii）很难直接解决。该系统的重点是处理次优路径找到引起的导航故障和较差的Trajectory跟踪，这是由于通信不良引起的。这是通过使用可靠的故障检测和恢复来增加导航管道来实现的。在高水平上，系统（图1）由受到启示，控制和故障检测和恢复模块组成。感知模块估计了从RGB输入的遍历性，并且还向下一个路点发出以自我为中心的方向向量。控制模块选择与Waypoint向量对齐并生成控制命令的基因差异可行的轨迹。感知。故障检测和恢复模块是对原始RGB进行的监督监视器，并预测从感知到检测失败的遍历性，覆盖控制模块以在必要时执行启发式恢复行为。鉴于需要在开放世界的人类环境中进行操作而没有由于单眼设置而没有可靠的深度感应，因此使用了基于场景语义的视觉遍历性预测。感知模块将RGB图像作为输入，并根据输入图像输出遍历性掩码，并在[0，1]中以遍历性得分为单位。在内部，快速的遍历性估计器会产生一个初始面膜，然后通过聚类启发式方法进一步进行后处理，以识别并强烈惩罚可能的障碍。估算器使用验证的恐龙视觉特征，可以对各种环境进行强有力的概括，并允许进行样品有效的训练和填充来适应新场景。在捕获不同地形上的偏好时，要训练轮式Frodobot配置的估计器，这是一种自动从Frodobots-2K
Microsoft PowerPoint - 5-02 Smiths GenHUMS Chuck Trammel
GenHUMS 提供所有常规 HUMS 功能，并融合了旋翼轨道和平衡、故障检测、飞行状态识别、警报生成、系统可配置性和用户界面等领域的关键创新。该架构的独特之处在于，所有必需的机载数据采集和处理（包括可幸存的座舱语音和飞行数据记录）都组合在一个可更换的单线单元中。该架构显著降低了空间、重量和功率要求，并实现了当今已知的可靠性最高、风险最小、生命周期成本最低的 HUMS。固定和便携式 PC 地面站提供可配置、用户友好的数据提取和分析功能。
有关研究主题的社论，用于监视太阳能和风能系统的高级数据驱动方法
可再生能源系统，特定的风能和太阳能光伏（PV）系统，在满足迫切需要可持续可靠的能源需求方面起着至关重要的作用。它们减少了对化石燃料的依赖，并有助于抵抗气候变化的策略。此外，这些系统的增长会导致就业和经济增长的创造。他们提供了可持续的能源，该能源可以在未来几十年中利用。此外，通过使能源多样化，它们可以改善能源安全，并有助于促进能源通道，尤其是在农村和偏远地区，并减少贫困。将可再生能源系统（例如风力涡轮机和PV系统）整合到电网中需要准确监控和预测其功率。这是确保能源供应与需求相匹配并避免停电和停电的必要条件。预测性维护和故障检测在确保这些系统的最佳性能和寿命方面也起着至关重要的作用，这可以降低成本并最大程度地减少环境影响。高级数据驱动的方法可用于监视，建模和故障检测，提高这些可再生能源系统的预测准确性和总体性能，并支持在电网中可再生能源的整合。人工智能（AI）方法（例如机器学习和深度学习）在监视和优化太阳能PV和风能系统方面具有关键作用。这些方法可以分析系统中的大量数据，并确定人类立即明显的模式和趋势。这可以有助于监视和优化这些系统的性能，可靠性和效率，并确定故障并预测功率的产生。该研究主题邀请了通过创新应用和新颖的
促进软件生命周期安全的新方法
开发可靠且安全的系统是先进的计算机系统最重要的特征之一。软件通常负责控制机械和电气组件的行为以及系统中组件之间的相互作用。因此，在软件开发中考虑软件安全性和故障检测至关重要。本文介绍了一种工程证据方法，该方法根据软件安全和系统安全工程的原理检查软件的生命周期。该方法可确保在软件生命周期中识别和记录软件风险，然后根据所提出的方法将风险降低到可接受的安全水平。所提出的方法已应用于一个真实的主案例，即数据和命令单元，并取得了积极成果。
确定最适合的机器学习方法...
摘要 道路基础设施系统一直受到无效维护策略的影响，预算限制更是雪上加霜。通过有效的状况评估、故障检测、未来状况预测等数据驱动的决策，可以显著改善道路资产管理方法，从而显著改善维护计划，延长资产寿命。数字孪生等最新技术创新具有巨大潜力，可以实现道路状况预测和主动资产管理所需的方法。为此，机器学习技术在解决工程问题方面也表现出了令人信服的能力。然而，在数字孪生背景下，它们都没有得到特别考虑。因此，有必要审查和确定在道路数字孪生中使用机器学习技术的适当方法。
2023 年 7 月 IEEE TAXONOMY 版本 1.02
........非线性网络分析 ........电路故障 ........电气故障检测 ........电路噪声 ........热噪声 ........电路模拟 ........电路综合 ........高级综合 ........集成电路综合 ........协处理器 ........计数电路 ........耦合电路 ........数字电路 ........电路拓扑 ........数字集成电路 ........数字信号处理器 ........分布参数电路 ........驱动电路 ........电子电路 ........面包板 ........中央处理单元 ........多谐振荡器 ........条板电路 ........等效电路 ........反馈 ........反馈电路 ........负反馈 ........神经反馈 ........混合集成电路 ........集成电路 ........模拟集成电路 ........模拟-数字集成电路 ........专用集成电路 ........CMOS集成电路 ........协处理器 ........电流模式电路............数字集成电路............FET集成电路............现场可编程门阵列............混合集成电路............集成电路互连............集成电路建模............集成电路噪声............集成电路合成............大规模集成............MESFET集成电路
SHM 可靠性及应用面临的挑战...
飞机平台可用性是军事能力的关键组成部分，也是衡量部队战备状态和效力的重要指标。基于条件的维护规划和管理有助于降低维护成本并提高平台可用性。其基础是状态和健康监测概念，例如结构健康管理 (SHM) 和综合车辆健康管理 (IVHM)。两者都是某种系统的系统，其中 SHM 可以在一个总体 IVHM 系统中实现，该系统集成了对飞机平台所有相关功能的监控。所有监控和管理概念都强烈依赖传感器数据进行故障检测、状态诊断和预测。对于传感器系统本身，可靠性是数据和数据流质量的关键。