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World File Search System监控功能
GreenHills RTOS 自 2008 年以来一直用于无人机控制
Green Hills Software 宣布推出适用于 Saab 的 Skeldar UAV（2008 年的无人驾驶飞行器）的 Integrity RTOS（实时操作系统），该系统具有 MULTI 调试器和基于 Freescale MPC5554 微控制器的 Probe。操作系统中的集成调试和监控功能特别有用，所提供的板级支持包构成了 BSP 的基础。Skeldar 是一种完全自主的轻型无人直升机。它可以在最少的现场准备或附加设备下悬停并执行 VTOL（垂直起降）。它旨在支持国内和国际任务中的军事和民事行动，并且可以在白天和夜间条件下运行。重量为 150 公斤，最高速度为 100 公里/小时，续航时间为 4 小时，行驶距离可达 100 公里。RTOS 为嵌入式应用程序提供可靠性，允许多个应用程序在同一台嵌入式计算机上安全可靠地运行。内存分区可防止一个应用程序访问、窃取或破坏另一个应用程序的内存或数据。时间分区可防止同一台计算机上低关键性应用程序窃取高关键性应用程序的 CPU 时间。
用于智能门驱动板的双向通信电源电路
摘要 - 在电源电路中，栅极驱动器需要提供功率半导体器件的最佳和安全切换。如今，栅极驱动器板包含越来越多的功能，例如短路检测、软关断、温度感应、通态电压监控……正在研究集成在线监控功能以实现预测性维护。栅极驱动系统的仪表假定集成了通信系统来传输监控数据。在高功率设计中，栅极驱动器板上必须进行电流隔离。隔离栅上的寄生电容在这些设计中至关重要，因为它可能导致切换期间共模电流的循环。因此，由于电磁干扰 (EMI) 的限制，在隔离栅上添加额外的光耦合器或变压器是有风险的。本文提出了一种用于驱动 1.2kV SiC 功率 MOSFET 的栅极驱动器的新型双向数据传输方法。所提出的方法可以在单个电源变压器上实现能量传输和双向数据交换。实验结果表明 TxD 为 1Mb/s，RxD 为 16kb/s。目标应用是使用栅极驱动器板对 SiC 功率 MOSFET 进行健康监测。
碳的核算
摘要。本文设计的会计会计，该会计报告了一个实体在减少碳排放（或不减少碳排放）方面的进展。以与财务会计相同形式的形式报告了一份资产负债表，其中比较了碳排放的资产与碳排放的负债进行比较，差异报告了实体在碳中的净地位及其在达到诸如净零碳目标等里程碑方面的进展。准收入陈述报告了带有解释性细节的定期排放。资产负债表可以补充损益表，提供的信息比当前时期的净排放量要多：通过确认资产，一个实体因当前减少碳的努力而获得了信誉，而碳只有后来才实现，从而解决了在减少碳减少碳和其效果之间的时机问题。将来减少碳的义务抵消了。该会计设计用于责任报告，并具有有吸引力的激励和监控功能。它为碳减少策略的备考（预算）提供了一个框架，设定了可以评估策略结果的基准。它允许跨实体的整合，以报告特定群体（例如行业）的碳。它促进了与财务指标的比较，以评估权衡和“可持续性”。
常见问题解答：Genai风险 /解决方案< / div>
为了减少MS OAI使用有害的风险，Azure OpenAI服务包括内容过滤和滥用监控功能。要了解有关内容过滤的更多信息，请要求Intelagree提供MS OAI服务内容过滤详细信息。要了解有关滥用监控的更多信息，请要求Intelagree提供更多细节。内容过滤是随着服务过程提示以上所述生成内容的同步进行的。没有任何提示或生成的结果存储在内容分类器模型中，并且提示和结果不用于训练，再培训或改进分类器模型。MS OAI滥用监控检测并减轻了反复出现的内容和/或行为的实例，这些实例表明，以可能违反Azure OpenAI服务的行为守则的方式使用该服务（此链接的详细信息：行为守则：其他适用的产品条款。为了检测和减轻滥用，MS OAIS存储了所有提示，并牢固地生成了三十（30）天。（如果Microsoft客户获得批准并选择以配置滥用监控的情况，没有提示或完成，如下所述 - Intelagree已被批准并选举了此有限的访问选项，因此Microsoft和Microsoft员工都无法保留这些输入/输出选项。合同风险 /解决方案< / div>
主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性
疾病爆发对公共卫生系统构成了重大挑战，通常需要快速的反应策略来减轻广泛的健康和经济影响。传统的爆发预测和监视方法虽然有效，但通常缺乏处理和分析现代医疗保健生态系统中产生的大量异质数据的能力。机器学习（ML）在该域中提供了变革性的潜力，利用其处理大型数据集，识别复杂模式并提供实时见解的能力。通过整合电子健康记录（EHR），社交媒体饲料，气候数据和基因组序列等多种数据源，ML算法可以以前所未有的准确性来预测疾病爆发。已成功应用于预测流感趋势，而无监督的聚类技术已采用用于检测指示新兴感染性疾病的异常情况。此外，ML通过自动化数据处理管道，增强实时监控功能并促进爆发响应的资源优化来促进先进的公共卫生监视。尽管有这些进展，但在公共卫生监视中采用ML并非没有挑战。与数据隐私，道德考虑，算法解释性以及与现有公共卫生基础设施集成有关的问题仍然是重大障碍。本文强调了ML在转变公共卫生监测中的关键作用，重点是其在疾病爆发预测中的应用。解决这些挑战需要一种多学科的方法，结合了健壮的数据治理框架，改善算法透明度以及技术开发商与公共卫生利益相关者之间的合作。它强调了持续创新，监管支持和道德考虑在推进全球卫生安全解决方案方面的重要性。
探索阿尔茨海默氏病的干预技术
摘要：阿尔茨海默氏病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征是认知能力下降和功能障碍。这项研究将常规干预技术与新兴人工智能（AI）方法进行了比较。干预技术是指在特定情况下采取积极变化的特定方法或方法。在AD的背景下，这种技术至关重要，因为它们旨在减缓症状的进展，减轻行为挑战，并支持患者及其看护人管理病情的复杂性。常规干预技术，例如认知刺激和现实取向，在改善认知功能和情感健康方面表现出了好处。常规干预方法被广泛优选，因为它们具有有效性，个性化回应，成本效益和以患者为中心的护理的良好记录。尽管有这些好处，但它们仍受到响应和长期有效性的个人变异性的限制。另一方面，基于AI的方法，例如计算机视觉和深度学习，具有彻底改变阿尔茨海默氏症干预措施的潜力。这些技术提供了早期检测，个性化护理和远程监控功能。他们可以提供量身定制的干预措施，协助决策并增强护理人员的支持。尽管基于AI的干预措施面临着数据隐私和实施复杂性等挑战，但它们改变阿尔茨海默氏症的护理的潜力很大。本研究论文比较了常规和基于AI的方法。它表明，尽管传统技术已经建立良好并已被证明是好处，但基于AI的干预措施为个性化和高级护理提供了新的机会。结合两种方法的优势可能会导致对AD患者进行更全面和有效的干预措施。持续的研究和协作对于利用AI的全部潜力在改善阿尔茨海默氏症的护理和提高受影响个人及其护理人员的生活质量方面至关重要。
太阳能和电力能力
我们有能力为西澳大利亚州商业、资源和政府市场部门的广泛客户提供太阳能发电系统解决方案。我们已设计和安装了多个 50kW 至 300kW 容量的光伏电网连接装置。我们拥有一支经验丰富且高素质的团队，负责设计、建造、调试、培训和维护光伏电网连接和独立太阳能发电系统。MINBARINGU 透彻了解供应局对 SWIS 和 Horizon 电网上的 2 级和 3 级光伏系统的要求。我们在西澳大利亚州西北部拥有住宅光伏安装团队，负责在皮尔巴拉和金伯利地区安装光伏系统。我们利用内部资源和能力以及我们的光伏软件包来评估和分析能源消耗数据。这为所有应用和光伏系统提供了最佳设计解决方案。我们的提案中包含了全面的分析和投资回报以及成本估算。可持续性随着减少碳排放和公用设施使用的需求不断增长，我们明白我们在实现减排目标方面的作用至关重要，因为机械服务系统可能是物业碳足迹中最大的排放源。我们的维护实践确保您安装的工厂和设备达到最佳效率。我们的目标之一是为客户提供能源效率和设备性能方面的解决方案。我们不断投资于我们的人才和系统，以确保我们及时了解市场上所有新产品和新做法。我们提供测试、审核和监控服务以补充我们的可持续性和优化解决方案。 能源消耗监测与改善 我们愿意与客户合作，确定他们的系统是否能够实现高效运行并降低运行成本。我们为所有光伏装置提供远程监控功能，并持续为员工和客户就其安装的设备提供建议、教育和培训。
RFI 回应：人工智能 (AI) 在交通运输领域的机遇与挑战
• 数据管理和规则：交通运输正在发生变化，车辆、网络所有者和运营商以及旅行者生成和使用的数据也在发生变化。美国交通部在支持数据标准化方面发挥着关键作用，这将使人工智能能够提取和分析大量不同的数据源，以帮助确保在地方和城市层面收集的数据可以整合起来用于州和联邦规划。最终，这些数据可能会影响投资和政策决策（例如，从燃油税转变为基于车辆行驶里程的用户收费）。• 赠款管理：人工智能将有助于评估赠款申请，并监控受助者如何在道路、铁路、交通系统、电动汽车充电站等基础设施上花费资金。这使得向立法者提供全面报告成为可能，并确保资金得到合理使用。人工智能也越来越多地用于准备赠款申请，并有可能减轻赠款申请人的负担。• 网络安全：当前保护复杂、多样化的数字系统免受网络威胁的方法是不可持续的。人工智能可以自动检测网络威胁，减少网络安全专业人员的监控功能，让他们有时间根据趋势和异常采取行动。 • 安全性增强：扩展的计算能力现在允许创建数字孪生环境，在这些环境中可以使用 AI 来模拟和评估新政策和新技术，然后再实施。AI 使 USDOT 能够跟上评估现有和新兴运输技术（包括自动驾驶系统、电动和无人机 (UAV)）的安全性和效率问题的步伐。• 商业韧性：最近的运输事件（殖民地管道、港口积压、东巴勒斯坦、俄亥俄州火车脱轨和弗朗西斯·斯科特基大桥倒塌）凸显了中断对关键供应链的巨大影响。AI 可以提供更好的态势感知，从而可以更好地预测、避免和实时分析事件，以帮助最大限度地减少港口堵塞和基础设施故障等商业中断。
Amir Moazami
高级全栈开发人员和机器学习工程师2021-2024在软件开发生命周期内扮演着关键的角色，扮演从主要的后端开发到前端开发以及DevOps和ML OPS的多个角色，以及在Python和Javascript / Recess中提供干净可扩展的代码。●使用React和Next.js开发了Trident的前端体系结构，减少了40％的负载时间，并增加了用户参与度25％。集成了一个新的状态管理系统，启用了动态UI更新，并重新设计了UI以提高响应能力，从而大大提高了整体用户满意度。●使用FastAPI，实施WebSocket通信和REDIS CACHING设计和部署了强大的后端API，从而减少了服务器响应时间50％，并在高峰使用期间大大提高了API性能。●使用gitlab ci和Ansible，将综合的CI/CD管道率先创建，将部署时间从20分钟减少到5分钟，并减少手动干预80％，确保一致的代码质量并显着加速交付循环。●构建了可扩展的微服务框架，集成了多个Azure服务，包括App Gateway，Azure容器注册表和COSMOSDB，通过优化云资源管理，推动了系统可扩展性的显着提高并降低了运营成本。●利用MLFLOW的构建和自动化的MLOP管道，促进了研究团队的无缝模型部署和版本控制，从而提高了模型迭代速度并减少了从几周到几天的生产模型部署时间减少，从而极大地加速了项目时间表，并提高了团队生产力。●通过使用Grafana和Prometheus实施全面的监视解决方案，增强了系统的可靠性和性能，从而通过高级实时监控功能实现了数据处理能力的显着增加以及更响应迅速的故障排除过程。
基于纳米技术的实时监控和评估传感器
土壤健康和质量是维持可持续农业，生态系统稳定和全球粮食安全的关键因素。用于评估土壤特性的常规方法通常是耗时，劳动密集的，并且缺乏实时监控功能。纳米技术已成为一种有前途的方法，用于开发高级传感器，以快速，原位和对土壤健康参数的持续监测。这项全面的综述讨论了基于纳米技术的传感器，用于土壤健康评估，其工作原理，应用，挑战和未来前景的最新进展。我们强调了各种纳米材料的潜力，例如碳纳米管，石墨烯，金属氧化物纳米颗粒和量子点，在制造高度敏感，选择性和强大的土壤传感器中。这些纳米传感器与无线通信技术和数据分析的集成可以实时监测和精确农业实践。此外，我们讨论了在土壤中部署纳米传感器以及对标准化方案和法规的需求的环境和生态含义。本综述为基于纳米技术的传感器的当前最新和未来方向提供了宝贵的见解，以促进土壤健康监测，促进可持续的农业和环境管理。关键字：纳米技术；土壤传感器；土壤健康；精密农业；可持续农业。1。引言1.1土壤健康和优质土壤的重要性是支持植物生长，养分循环，水调节和生物多样性的重要自然资源[1]。健康的土壤对于可持续农业，确保粮食安全和维持生态系统服务至关重要[2]。土壤健康是指土壤作为生命系统，维持动植物生产力，维持水和空气质量以及促进动植物和动物健康的能力[3]。土壤质量是土壤执行特定功能的能力，例如养分保留，浸润和碳固存[4]。评估和监测土壤健康和质量对于在农业管理，环境保护和土地利用计划方面做出明智的决定至关重要[5]。1.2常规土壤评估方法的限制用于评估土壤健康和质量的常规方法取决于土壤样本的实验室分析，土壤样品是耗时，劳动的，并且在特定时间和位置仅提供土壤条件的快照[6]。这些方法通常需要复杂的仪器，熟练的人员，并且对土壤样本具有破坏性[7]。此外，土壤特性的空间和时间变化使得获取代表性样本并实时监测土壤健康的挑战[8]。