XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模糊性
基于语音识别的轮椅神经模糊控制和跟踪系统
摘要：自动轮椅是提高残疾人行动能力的重要工具。计算机和无线通信技术的进步促进了智能轮椅的提供，以满足残疾人的需求。本研究论文介绍了语音控制电动轮椅的设计和实现。该设计基于语音识别算法，对驱动轮椅所需的命令进行分类。自适应神经模糊控制器已用于生成启动轮椅电机所需的实时控制信号。该控制器依赖于从避障传感器和语音识别分类器接收到的真实数据。轮椅被视为无线传感器网络中的节点，以便跟踪轮椅的位置并进行监督控制。模拟和运行实验表明，通过结合软计算和机电一体化的概念，实现的轮椅变得更加复杂，并为人们提供了更大的移动性。
接口设计中的模糊逻辑-IJRPR
将模糊逻辑整合到界面设计中，有可能通过提供更直观，自适应和以人为中心的体验来彻底改变人机相互作用。传统界面通常依赖于努力适应人类行为和决策的细微差别的僵化的二元系统。模糊逻辑具有处理不确定性和近似推理的能力，为弥合此差距提供了强大的工具。本文探讨了模糊逻辑在界面设计中的应用，突出了其创建更灵活和响应式系统以更好地与人类认知过程保持一致的能力。通过使界面能够解释并响应模棱两可或不精确的输入，模糊逻辑可以增强人机相互作用的适应性和效率[1]。这种方法不仅可以提高用户满意度，而且还为开发能够与用户更自然有效的沟通的智能系统开发创新的新途径。调查结果表明，将模糊逻辑纳入界面设计是迈向发展人机互动领域的关键一步，从而导致人类与机器之间的更和谐和富有成效的合作。
多目标定向灰盒模糊测试
摘要 — 定向灰盒模糊测试 (DGF) 可以通过寻求到达程序位置或按顺序探索某些位置来快速发现或重现程序中的错误。然而，由于其静态阶段划分和粗粒度的能量调度，以前的 DGF 工具在面对多个目标位置（简称目标）时表现不佳。在本文中，我们提出了多目标定向灰盒模糊测试，旨在在模糊测试活动中到达多个程序位置。具体而言，我们提出了一种新颖的策略来自适应地协调探索和利用阶段，以及一种新颖的能量调度策略，通过考虑种子和目标位置之间的更多关系。我们在一个名为 LeoFuzz 的工具中实现了我们的方法，并在崩溃重现、真正验证和实际程序中的漏洞暴露方面对其进行了评估。实验结果表明，LeoFuzz 在有效性和效率方面优于六种最先进的模糊测试器，即 QYSM、AFLGo、Lolly、Berry、Beacon 和 WindRanger。此外，LeoFuzz 在实际程序中检测到 23 个新漏洞，其中 11 个已分配 CVE ID。
大数据和模糊逻辑用于供应需求预测
需求预测是一项重要活动，它直接影响供应链的运作，为决策提供了坚实的基础。运营策略长期以来一直专注于需求预测，以更好地管理库存并最大限度地提高客户满意度。然而，大多数需求预测方法都无法向企业揭示任何信息，因为它们没有考虑到产品的季节性、当前的市场趋势，或者预测如何影响牛鞭效应。迫切需要建立能够智能、快速地检查供应链中大量数据的技术。大数据可以帮助企业解决他们的问题。同时，模糊逻辑模型有助于在缺乏历史数据、主观消费者偏好或不可预测的市场环境的情况下捕捉和管理不确定性。因此，本文提出了一种基于模糊逻辑的大数据驱动需求预测框架 (FL-BDDF)，该框架确定促销营销工作、过去的需求和其他变量在做出预测方面的作用，这些预测可以塑造、感知和响应实际消费者需求。借助大数据分析 (BDA)，企业可以提高需求预测的准确性。模糊逻辑让它们包括定性指标，如市场情绪、专家观点或主观风险评估以及典型的定量信息。运营和供应链管理 (OSCM) 与其他领域一样，提供了实时创建大量数据的机会。这项研究的结果可能有助于学术界和行业专业人士更好地掌握大数据为 SCM 和需求预测提供的可能性。实验结果表明，与其他现有模型相比，建议的 FL-BDDF 模型将准确率提高了 98.4%，供应链预测率提高了 97.3%，客户满意度提高了 95.4%，成本降低了 57%。关键词：供应链管理、模糊逻辑、大数据、需求预测、数据驱动。
神经模糊算法在人体中的性能分析...
摘要。脑机接口是一种非侵入式设备，可获取大脑产生的信号，然后对其进行操纵以适应各种应用。BCI 的一个流行应用是与机器人接口；并且，每个 BCI - 机器人系统都采用不同的机器学习算法。本研究旨在对神经模糊算法（特别是自适应网络模糊推理系统 (ANFIS)）进行性能分析，以对 Emotiv INSIGHT 检索到的 EEG 信号进行分类。还开发了一种 SVM 算法作为 ANFIS 性能的参考。研究人员可以使用一种生成和获取 EEG 信号的方法作为参考。面部和眼部手势被用作 EEG 信号生成的手段，并被输入到两种算法中进行模拟实验。结果表明，ANFIS 往往比 SVM 算法更可靠，并且略胜一筹。与 SVM 相比，ANFIS 占用了大量的计算资源，需要更高的规格和训练时间。
模糊物理和数字空间之间的界线
引用为：Jocevski，M。（2020）“模糊物理和数字空间之间的界限：零售业中的商业模型创新”，加利福尼亚管理评论。doi：10.1177/0008125620953639。
人工智能能有创造力吗？ - 庆应义塾SFC社团
随着人工智能（AI）社会应用的推进，人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是，许多研究和作品示例已经表明，人工智能可以通过使用生成对抗网络（GAN）和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐，就好像它们是人类创造的一样。另一方面，有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现，并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中，我们研究了人工智能和创造力的现状，并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达，尤其是音乐表达的方法。通过这些，我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
Microsoft Word -（已提交）2020 年秋季可靠性研讨会手稿
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.：“机器人危险控制系统设计的动作链模型”，IEEE Trans. on Reliability，第 39 卷，第 2 期，（1990 年 6 月）。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.（2015 年）：”
电池的可删除性和替代性
为任何软件工具，固件或类似的辅助手段提供非歧视性访问，以确保备用电池的全部功能以及在更换期间和之后安装的设备的全部功能； 在制造商，进口商或授权代表的免费访问网站上提供有关设备所有者通知和授权替换电池电池的通知和授权的程序的描述；该程序应允许远程提供通知和授权； 在提供对软件工具，固件或类似辅助手段的访问权限之前，制造商，进口商或授权代表只需收到设备所有者的通知和授权即可。也可以通过所有者的明确书面同意书来提供此类通知和授权； 制造商，进口商或授权代表应在收到请求后的3个工作日内提供对软件工具，固件或类似辅助手段的访问权限，并在适用的情况下进行通知和授权。