XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模糊化
模糊，直觉模糊和中性粒子图的能量
对文献的综述深入研究了模糊图，直觉模糊图和中性粒细胞图的能量测量和决策过程之间的复杂相互作用。在图理论中，能量是用于测量结构特性并评估决策模型动力学的关键数量。考虑到涉及决策的上下文中能量测量的理论基础，计算技术和实际应用的理论基础，考虑到模糊，直觉模糊和中性粒细胞图模型所带来的特殊特征。本综述试图为希望使用能量度量的研究人员和从业者提供彻底的理解，以在这些特定图形拓扑结构中综合先前的研究中，以设置这些特定图形拓扑内包含的不确定性。
落实内控、遵守法规建立反托拉斯的企业文化
模糊(Easterbrook)。例如专利制度系合作与竞争平衡应用。但涉及专业判断，不要轻易走向断。注解: „必须跨越百年文字因应社会变迁 „ ESG全球合作协议之启示 „ 垦丁商圈发展与没落之启示 „ 时间变化：合作社(合作与竞争)至巨型轴承:全联 „ 竞争合作权衡很专业，需寻求专业协议
通过优化的模糊逻辑系统
推理引擎推理引擎是专家系统的关键组成部分，采用逻辑规则来得出信息或基于知识库做出决策。它将fuzzi输入（通过模糊过程获得）映射到规则库，从而为应用电缆规则生成模糊输出。模糊推理引擎遵循一个结构过程，其中包括多个关键步骤。最初，它通过从知识库中识别相关规则并将输入数据与每个规则中指定的条件进行比较来执行规则匹配。一旦确定了相关规则，发动机就会评估每个规则的真实程度，从而确定输入SATIS符合条件的程度。随后，它通过结合其输出以产生连贯的决策或结论来汇总从匹配规则得出的结论。此过程是迭代的，引擎不断应用规则并更新知识库，直到实现解决方案或不适用其他规则为止。此系统ATIC方法使模糊推理引擎可以处理
打造人工智能实际应用环境
企划管理部 IoT应用推进部 社会基础设施解决方案本部 金融及企业解决方案本部 网络系统本部 防卫系统本部 IoT平台本部 系统中心 基础技术中心 信息通信本庄工厂 信息通信沼津工厂
多元化能源保障方案推动非道路领域电动化发展
3月23日，由Qiyuan Green Power，Shanghai Boonray Intellighent Technology Co.，Ltd。，Top Gear等共同开发的无人电池交换矿业卡车，并配备了由上海Boonray Intellray Intellighent Technology Co.，Ltd.，Ltd.，Ltd。目前，它已在South Cement的矿山中进行了方案终端申请测试。根据现场测试，“电牛”可以将二氧化碳的排放量减少至少260吨，从而节省至少20万卢比的劳动力成本。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
模糊系统模糊可靠性分析中的对偶犹豫模糊集理论方法
摘要：在本研究中，我们研究了一种具有逆威布尔分布的双重犹豫模糊集理论方法。用于生产系统/设备的数据/信息可能存在不确定性，这是一个非常常见的问题。双重犹豫模糊集 (DHFS) 在降低此类不确定性的有效性方面起着重要作用。DHFS 是一种有用的替代方法，可以处理专家无法提供满意或拒绝的单一选择的情况。DHFS 是犹豫模糊集或直觉模糊集或模糊集的超集。在本研究中，我们提出了一种使用 DHFS 以及逆威布尔分布 (IWD) 的方法。借助 IWD，很容易对各个级别的系统故障率进行建模，这在可靠性案例中很常见。模糊IWD用于获得系统在寿命期间发生故障的模糊可靠性。基于𝛼-cut，引入了一种DHFS方法。DHFS克服了传统方法得到的结果，因为它优于犹豫模糊集理论，因为它包括单个案例的多重分级/选择。通过给出数值示例验证了该方法的优势和重要性。