XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据输出
资产监控系统 - SICK 德国
6 调试 ................................................................................................................................ 57 6.1 启动系统 ...................................................................................................... 57 6.2 检查设备的操作准备就绪情况 ........................................................................ 57 6.3 使用资产监控系统 ........................................................................................ 60 6.3.1 SIU 用户界面 ...................................................................................... 60 6.3.2 输入数据 ................................................................................................ 61 6.3.3 选择配置文件 ...................................................................................... 62 6.4 系统设置 ............................................................................................................. 63 6.4.1 设置时间和语言 ................................................................................ 63 6.4.2 更改用户配置文件的密码 ................................................................ 64 6.4.3 寻址 SIU 的以太网接口 ................................................................ 65 6.4.4 配置数字输入和输出 ........................................................................ 66 6.4.4.1 配置触发输入 (IN) ........................................................................ 67 6.4.4.2 配置报警 (OUT) ................................................................67 6.4.4.3 检查开关行为 ................................................................68 6.4.4.4 设置报警限值 ................................................................70 6.4.5 通过 FTP 服务器配置数据输出 ........................................................71 6.5 传感器设置 ......................................................................................................75 6.5.1 建立与条码阅读器的连接 .............................................................75 6.5.2 编辑条码阅读器 .............................................................................76 6.5.3 配置读取属性 .............................................................................79 6.5.4 添加条码阅读器 .............................................................................82 6.6 配置以太网 I/O 模块 .............................................................................83 6.7 测试配置 .............................................................................................85 6.8 使用 SOPAS 配置软件调整设备参数 ................................................................................................................86 6.8.1 建立与配置 PC 的连接 ................................................................................................86 6.8.2 安装 SOPAS ......................................................................................................87 6.8.3 启动 SOPAS ................................................................................................88
FACET：使用椭圆建模实现快速准确的基于事件的眼动追踪，实现扩展现实
摘要 — 眼动追踪是扩展现实 (XR) 中基于凝视的交互的关键技术，但传统的基于帧的系统难以满足 XR 对高精度、低延迟和低功耗的要求。事件摄像机由于其高时间分辨率和低功耗而提供了一种有前途的替代方案。在本文中，我们提出了 FACET（快速准确的基于事件的眼动追踪），这是一种端到端神经网络，可直接从事件数据输出瞳孔椭圆参数，针对实时 XR 应用进行了优化。椭圆输出可直接用于后续基于椭圆的瞳孔追踪器。我们通过扩展带注释的数据并将原始掩模标签转换为基于椭圆的注释来训练模型，从而增强了 EV-Eye 数据集。此外，采用了一种新颖的三角损失来解决角度不连续性问题，并提出了一种快速因果事件体积事件表示方法。在增强版 EV-Eye 测试集上，FACET 实现了平均瞳孔中心误差 0.20 像素，推理时间为 0.53 毫秒，与现有技术 EV-Eye 相比，像素误差和推理时间分别减少了 1.6 倍和 1.8 倍，参数和算术运算减少了 4.4 倍和 11.7 倍。代码可在 https://github.com/DeanJY/FACET 上找到。
同步子在种子研究中的应用
同步加速器辐射（SR）提供了广泛的明亮光，可以量身定制以测试无数的研究问题。sr提供了跨尺度阐明结构和组成的途径，使其非常适合研究植物和种子。在这里，我们介绍了一系列方法论和在光源设施上可用的数据输出。数据集具有来自包括Citrullus sp的各种作物物种的种子和谷物。（西瓜），木制sp。（菜籽），Pisum sativum（Pea）和Triticum durum（小麦），以展示SR在推进植物科学方面的力量。SR微型计算层析成像（SR-µCT）成像的应用显示了内部种子微观结构及其三维形态，而无需破坏性切片。光谱探测了样品生物化学，详细介绍了种子大量营养素的空间分布，例如胚胎，胚乳和种子涂层中脂质，蛋白质和碳水化合物。使用同步加速器X射线的方法，包括X射线吸收光谱（XAS）和X射线荧光（XRF）成像显示元素分布，以在种子子组门中的空间图中绘制微量营养素并确定它们的物种。同步基谱镜（SM）允许在纳米级水平上解析化学成分。各种农作物种子数据集展示了加拿大光源五个梁线提供的结构和化学见解的范围，以及用于告知植物和农业研究的同步成像的潜力。
Himax 超低功耗 WE-I Plus 端点 AI 开发板
超低功耗的高性能终端 AI 解决方案 WE-I Plus 处理器旨在适应多种 TinyML 神经网络模型，具有可编程 DSP，运行时钟频率高达 400MHz，内部 SRAM 为 2MB。WE-I Plus 支持 TensorFlow Lite 微控制器框架，能够运行推理，例如开源 Google 示例，包括“Hello World”、“Micro Speech”、“Person Detection”和“Magic Wand”，所有这些都可以在 Google 的 Github 上找到。它在计算机视觉应用中进行了全面优化，并且已证明使用“Person Detection”示例的功耗最低。WE-I Plus 与 Himax 的 VGA 传感器相结合，运行示例推理，功耗低至 2.5mW，模型推理时间少于 35 毫秒。 SparkFun 上适用于 TinyML 开发人员的终端 AI 开发板开发人员现在可以轻松访问 Himax 的领先技术，SparkFun 在线零售商店提供 WE-I Plus EVB，用于终端 AI 系统开发，最终实现改变生活的用例的创新。一体式 WE-I Plus EVB 包括 AI 处理器、HM0360 AoS VGA 摄像头、2 个麦克风和一个 3 轴加速度计，可执行视觉、语音和振动检测和识别。它内置 FTDI USB-SPI/I2C/UART 桥接器，用于闪存编程接口和消息/调试打印/元数据输出。它还具有两个 LED 来显示分类结果。此外，还提供带有 I2C 和 GPIO 接口的扩展头，以允许连接到外部传感器或设备。EVB、处理器和传感器的数据表可在 SparkFun 网站上下载。 Himax WE-I Plus EVB/Endpoint AI Development Board 在 SparkFun 的参考链接 https://www.SparkFun.com/products/17256
电视测试套件设备手册
1.1 图 图 1：ABC 测试图 8 图 2：电源+数据输出（左）LAN 输入（右） 8 图 3：设备连接图 10 图 4：手动预测试菜单 11 图 7：测试显示 11 图 5：能源之星预测试菜单 12 图 6：替代（VA）预测试菜单 13 图 8：设备按钮位置（左）设备配置菜单（右） 13 图 9：摄像头配置菜单 14 图 10：功率计配置菜单 15 图 11：带标签的摄像头 16 图 12：将摄像头距离设置为 1.76-1.78 x 43 英寸电视屏幕的宽度（用于将卷尺与传感器标记对齐的参考） 16 图 13：将摄像头置于中心 17 图 14：测试显示，覆盖中心点切换为开启（在显示 Focus.mp4 之前拍摄的屏幕截图） 17 图 15：安装卡式反射卡将减少边缘卷曲，如上图未安装的卡所示。 18 图 16：照度光度计传感器位于中央的 ABC 传感器上 19 图 17：照度光度计上的软盖可保护电视屏幕 19 图 18：将胶带将绳子固定到电视背面 20 图 19：遮蔽胶带通道 20 图 20：非 ABC 测试图 21 图 21：测试显示 22 图 22：屏幕配置提示 22 图 23：点光度计与相机成一线 23 图 24：使用 Basler 偏移进行的 lum_center 测量 24 图 25：点光度计偏移到 Basler 相机左侧 24
飞机维修相关事故和严重事故分析尼日利亚事故
摘要：飞机维护给维护人员带来了相当大的挑战。这些人员每天都面临着时间压力、系统复杂性、反馈稀疏、工作空间狭窄等挑战。其中一些挑战导致了与飞机维护相关的事故和严重事件。然而，很少有正式的实证研究描述飞机维护对尼日利亚飞机事故和事件的影响。因此，本研究旨在探讨 2006 年至 2019 年与飞机维护相关的事件和 2009 年至 2019 年尼日利亚事故的促成因素，以更深入地了解航空业这一安全关键方面，提高相关利益相关者的认识并寻找可能的缓解因素。为了实现这一目标，使用维护因素和分析分类系统 (MxFACS) 和 Hieminga 的维护事件分类法对尼日利亚发生的事故报告和强制性事件报告进行了内容分析。在由主题专家评估数据输出后，使用评分者间一致性值来确定研究准确性。发生率最高的维护相关事件和事故归因于“拆卸/安装”、工作实践，例如“积聚污垢和污染”、“检查/测试”、“操作员和监管机构监督不足”、“未遵守程序”和“维护不正确”。为了确定这些结果的根本原因，通过调查咨询了维护工程师，以了解这些促成因素的根本原因。研究结果显示，过去十年中最常见的维护相关事故和严重事件是“与地形相撞”和“起落架事件”。导致事故的系统级故障最常见的是“发动机”和“机身结构”。对这些事故贡献最大的维护因素是“运营商和监管机构监督”、“检查不足”和“未遵守程序”。研究还强调，2006 年至 2019 年尼日利亚航空事故的最大因果因素和促成因素是“安装/拆卸问题”、“检查/测试问题”、“工作实践”、“工作近距离”、“润滑和维修”，所有这些都与其他国家其他研究人员的研究相对应。
对AI生成的Art Ionela bara1的认知观点，...
词汇表生成人工智能（AI）是AI技术的亚型，致力于通过应用机器学习算法生成新内容。与传统AI不同，该AI主要分析和解释现有数据，生成的AI综合了原始数据输出，例如文本，图像，音频甚至合成数据。该技术通过模型（例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE））运行，以学习数据中的基本模式，并生成与现实世界（即非明显生成的）示例非常相似的新实例。Deep Dream是Google开发的AI技术，它使用卷积神经网络（CNN）将现有图像转换为超现实的类似梦想的视觉效果。它通过迭代增强训练期间确定的特征实现了这一目标，从而产生了日益复杂的视觉模式。Echolalia是单词或声音的非自愿重复，而Echopraxia则是指模仿他人的行为或动作。MidJourney是一种GAN AI工具，用于从文本描述符中生成图像，通常基于扩散或变压器体系结构，类似于Openai的Dall-E过度构图，不仅是模仿相关行为，而且还模仿无关紧要或没有功能的行为。模仿和变色龙效应是指在社交互动过程中模仿他人的姿势，举止和面部表情的无意识倾向。排斥是在社会环境或互动中有意排除或拒绝个人或群体。摄像机Bungura是一种由凸透镜制成的设备，该设备将图像投影到屏幕上，使艺术家可以追踪对象或场景的轮廓，而不是从头开始绘制它。在制作绘画时使用摄像头掩体可以产生几乎摄影的图像，尽管最终结果将是画布上的绘画。摄影（从字面意义上讲，含义“用光写作”）是由艺术家和发明家Louis-Jacques-MandéDaguerre在巴黎发明的，作为通过使用光敏材料以二维形式捕获图像的一种手段。
利用人工智能进行客户预测分析
最近，许多公司开始使用大型数据集进行数据分析，以便更好地了解目标受众。例如，以全球人工智能 (AI) 市场为例，美国公司增加了对数据分析和商业智能软件的支出，预计到 2025 年，仅在美国，这一数字就将达到 1916 亿美元。1 随着消费者驱动的数字数据大幅增长以及随后提取战略关键信息的需求，服务业占据了预测分析软件市场的最大份额。毫无疑问，对智能虚拟助理的需求将继续上升。在这个数字时代，营销策略也开始利用技术来组织和处理复杂的客户数据集，以针对其产品或服务的特定市场。由于这些数据输出为众多品牌提供了可理解的见解，“顾客就是上帝”的座右铭可以有效地扩展到数字营销中，在数字营销中，客户可以像国王一样得到服务，随时满足他们的需求。优化的营销活动必须实时与客户情绪相结合。这样，就可以根据客户情绪和偏好的行为洞察来调整沟通方式。从根本上讲，目标营销侧重于确定一种切实可行的方法来为客户提供合适的产品和服务。公司可以根据他们对市场的定位制定不同的策略——目标市场越合适，策略就越有效。细分客户对于制定有效和高效的营销计划至关重要。营销人员将一个大市场划分为具有共同需求、兴趣和优先事项的不同客户子集，然后设计针对每个细分市场的策略。针对特定客户需要付出努力，而且由于需要让营销机构参与分析市场，因此成本可能相当高。然而，随着技术的发展，人工智能现在可以用来将市场划分为特定的目标。通过数据科学和机器学习，营销人员可以准确地做出高度细致入微的针对性决策。人工智能驱动的营销机器可以利用感官输入来推断市场状况，甚至可以分析面部、物体和手势识别等视觉输入。这清楚地表明了机器学习作为一种可以在这个数字时代创建人类行为档案的人工智能工具的重要性。人工智能能够模仿人类大脑，通过基于历史行为洞察识别目标受众来提供数据。特别是，人工智能以可靠和有效的方式检索、分析和呈现数据，以便营销人员获得特定的营销计划。人工智能可以制作涵盖图像、识别、当客户搜索并点击某些网站以查找所需信息时，系统会通过机器学习和语义搜索来识别和语音。在这个网上购物时代，这些功能极大地帮助营销人员识别适合其产品或服务的客户。