XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模拟软件
面向自动驾驶以人为本的智能的人工智能即服务工具包
摘要 —本文介绍了在 H2020 TEACHING 项目中开发的 AI-as-a-Service 工具包的概念验证实现，旨在根据自动驾驶压力识别算法的输出实现自动驾驶个性化系统，两者均实现了信息物理系统的系统。此外，我们还实现了一个数据收集子系统，用于从不同的传感器（即可穿戴设备和摄像头）收集数据，以实现压力识别自动化。该系统连接到驾驶模拟软件 CARLA 进行测试，该软件允许以最低成本测试该方法的可行性，而不会危及驾驶员和乘客的安全。在相关子系统的核心，使用深度神经网络、循环神经网络和强化学习实现了不同的学习算法。
通过能源建模探索实验室电网互动高效建筑策略
1.1 方法实验室建筑是功能复杂的工作环境，拥有许多安全和操作协议，这使得 GEB 策略难以概念化，更不用说实现。本案例研究旨在通过使用美国能源部开发的 OpenStudio 实验室建筑原型模型模拟 GEB 策略来纠正这种不平衡。OpenStudio ® 是一款模拟软件，它为用户提供各种不同的建模工具，以创建和分析不同建筑的能源消耗。5 作者的 OpenStudio 模型产生的能源负荷随后被输入 REopt，以计算与实验室建筑运营相关的近似电力成本和排放量。可再生能源集成和优化工具 ® (REopt) 是由 NREL 开发的技术经济决策支持平台，可根据电力成本优化能源系统。6
通过小型 CZT 传感器网络进行放射源定位的人工智能方法
我们提出了一种小型 (0.5 𝑐𝑚 3 ) 静态 CZT 传感器网络，由多个无方向性探测器 (NDD) 组成，能够在 3D 中定位固定辐射源。定位采用基于 AI 技术的融合算法执行。该算法基于多层 Perseptron 神经网络 (MLP) 和梯度提升决策树 (BDTG)。它们已使用基于 Geant4 框架的 SWORD 模拟软件生成的模拟数据进行训练。使用我们实验室使用的 137 𝐶𝑠 源 180 𝜇𝐶𝑖 的实验数据验证了算法的定位效率。在 5m x 2.8m x 2m 的监测范围内，垂直和水平方向的定位分辨率分别达到 10cm 到 15cm 量级，深度方向的定位分辨率小于 20cm 量级。
Voodoo PowerPoint
ESA Technology domains C3S LLC.TD 1 On-Board Data SystemsTD 2 Space System SoftwareTD 3 Spacecraft Electrical PowerTD 6 RF Payload and SystemsTD 8 System Design & VerificationTD 9 Mission Operation and Ground Data Systems TD 12 Ground Station System and NetworksTD 15 Mechanisms & TribologyTD 18 AerothermodynamicsTD 20 Structures & PyrotechnicsTD 21 Thermal TD 25 Quality, Dependability and安全C3S LLC是国际纳米卫星行业的决定参与者。我们的任务计划活动包括3…16U，高可靠性平台和子系统设计，以及预先启动的模拟软件和任务操作。Beyondthe Cubesats世界，我们参与了大型卫星项目，即功率分配系统的设计师和有效负载同步。长期的生命周期和高可用性是我们内部开发和冗余子系统的特征。
汽车行业的先进聚烯烃
这项先进的技术使工程师能够从统计上模拟成型过程的所有阶段以及零件寿命的实际工作条件。有限元方法的结构设计有助于确定设计复杂系统（如仪表板组件）的最佳方案。模拟软件会分析静态载荷、振动、热膨胀、可能的蠕变效应（由于日照）和自发动态条件（例如，由头部或行人撞击引起）等条件，同时考虑材料应变率和温度依赖性的非线性行为。工艺模拟可帮助工程师在项目的早期阶段（工艺选项可行性、材料选择）或最终模具细节定义中设计模具和工艺参数。例如，在注塑应用中，可以模拟工艺的所有阶段，从填充和保压阶段开始，到模内冷却过程，再到后提取行为（收缩/翘曲）。
审查不同的软件解决方案以获得整体...
商业能源分布式混合能源系统整体仿真不同软件解决方案综述 L. Schmeling a,b,c , P. Klement b,* , T. Erfurth c , J. Kästner c , B. Hanke b , K. von Maydell b , C. Agert ba Carl von Ossietzky 德国奥尔登堡大学 b DLR 网络能源系统研究所，德国 c KEHAG Energiehandel，德国 * 通讯作者：Carl-von-Ossietzky-Straße 15, D-26129 Oldenburg。电话：+49 441 999 06-226，传真：+49 441 999 06-107 电子邮件：peter.klement@dlr.de 摘要：创新的商业能源供应解决方案将热电联产厂与光伏、太阳能热能或热泵等可再生能源相结合，在精心规划下，可形成既有利可图又可持续的混合分布式能源供应方案。为了实现这种最佳的、生态有益的和经济有利的系统设计和运行策略，必须对能源供应方案进行整体建模和模拟。本文设计并测试了一种客观方法，帮助用户为特定的分布式发电项目找到合适的模拟工具。首先定义需求并根据其对项目的重要性对其进行排名，然后是详细的软件查找阶段，最后根据需求目录对确定的软件解决方案进行评估。该方法是示范性应用，并对现有软件解决方案进行了有限的概述。所有这些都可以帮助任何感兴趣的用户找到针对特定混合分布式能源发电项目的最佳模拟软件。 关键词：混合分布式发电、商业能源供应、模拟软件 1 引言 如今，公司可以根据其特定需求选择各种不同的能源供应方案。创新的分布式能源供应方案已经变得非常流行，因为它们是各种能源的高效可靠来源 [1, 2]。这些系统的一个特殊优点是连接不同的能源形式，例如电和热或热和冷。这可以有效利用可用能源，而这在当前的集中式供应方案中并不总是可能的 [1]。全面了解公司中的能源流对于形成最佳能源供应概念至关重要。尤其是以某种形式结合电力和热/冷能源供应可能会影响能源供应的整体效率，从而影响能源供应的经济性 [3-9]。如今，主要使用热电联产 (CHP) 电厂来实现这一目标。通过将热电联产与光伏或太阳能热能等可再生能源形式相结合，可以形成灵活、可靠且廉价的能源供应系统 [3, 5-7, 10-12]，这被称为混合分布式供应方案 [13]。一家公司应该投资哪种系统，具体决定取决于因此，寻求最大利润并同时最小化能源供应成本变得前所未有的困难。混合能源供应的特点是不同技术的复杂互连、特定国家的资金和立法，并且高度依赖外界影响。这导致在如何以最佳方式提供能源方面存在大量不同的选择，这使得当前的模拟软件难以对此类系统进行建模。因此必须使用专门的软件才能获得可靠的结果。存在大量不同的软件解决方案来帮助某些用户完成他们的分布式发电项目 [14, 15]。为正确的项目选择正确的软件对于获得正确和相关的结果至关重要。本文介绍了一种构建决策过程的方法，并通过一个示例案例研究简要概述了可用的软件解决方案。
航空和航天领域的 CAN
CAN 还用于飞行模拟器，用于娱乐或训练目的。这些系统尽可能真实地再现了飞机驾驶舱。传统的飞行模拟器架构使用多台个人计算机和点对点连接将驾驶舱设备与模拟软件连接起来。2017 年，在第 16 届国际 CAN 会议 (iCC) 上，自动化协会 (CiA) 发表了一篇 CAN 论文，介绍了基于 CAN 的 A320 飞行模拟器模块的开发。录制的演示可以在此处观看。所使用的应用层基于上面提到的 CANaerospace，并为用户提供了请求设备识别、更改节点 ID、配置某些模块和自动配置比特率的能力。第 16 届 iCC 的另一篇论文介绍了航空领域的 CAN FD。可以在此处观看。国际 CAN 大会是展示 CAN 发展成果的平台。多年来，来自世界各地和最多样化应用领域的专家都聚集在这一国际盛会上。
基于CART决策树和SMO算法概括规则的桥梁管理实时决策支持系统
摘要：在桥梁的动态条件下，我们需要实时管理。为此，本文提出了一种基于规则的决策支持系统，该系统从 Aimsun 交通微观模拟软件的模拟结果中提取必要的规则。然后，借助模糊规则生成算法对这些规则进行泛化。然后，通过一组监督和非监督学习算法对它们进行训练，以获得在实际情况下做出决策的能力。作为一项试点案例研究，在 Aimsun 中模拟了德黑兰的 Nasr 桥，并使用 WEKA 数据挖掘软件执行学习算法。根据这项实验，监督算法泛化规则的准确率大于 80%。此外，CART 决策树和顺序最小优化 (SMO) 为正常数据提供了 100% 的准确率，这些算法对于桥梁危机管理非常可靠。这意味着，可以使用此类机器学习方法在实时条件下管理桥梁。
通过...
大型神经元网络的抽象模拟是理解和解释健康和患病大脑的实验数据的重要方法。由于模拟软件的快速开发以及不同神经元类型的定量数据的积累，因此可以以“自下而上”的方式预测局部微电路的计算和动态性能。可以将这些模型的模拟数据与实验和“自上而下”的建模方法进行比较，并依次桥接尺度。在这里，我们使用软件Snudda来描述开源管道，以预测微电路连接性，并以可复制的方式使用神经元模拟环境来设置模拟。我们还说明了如何进一步“策划”从公共数据库中获得的单个神经元形态的数据。该模型建筑管线用于建立小鼠背纹状体的全尺度蜂窝级模型的第一版。该工作中的模型成分在这里用于说明对皮层下核（例如基底神经节）进行建模时所需的不同步骤。
铸造填充过程中空气夹带缺陷的定量预测
抽象的空气夹带缺陷是铸造过程中常见的缺陷类型，它将严重影响铸件的质量。数值模拟技术可以根据液体金属的进化定律预测铸造缺陷的发生，并在填充和固化过程中。空气夹带过程的模拟是数值模拟领域的热门和困难的问题。在金属填充过程中，空气夹带的进化定律和诱发气泡的跟踪仍然缺乏。因此，训练有素的气体的定量预测也是如此。在本文中，基于Inte Cast的数值模拟软件，本文提出了一种用于空气夹带搜索和跟踪的算法，该算法用于开发用于空气夹带的定量预测系统。通过模拟空气夹带的典型测试部分的模拟计算以及在填充过程中铸造的空气夹带缺陷的预测来验证系统的可行性。关键字：铸造，数值模拟，气体夹带缺陷，填充过程1。简介