XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相关参数
快速音节过渡处理（REST）的临床医生手册
根据架构理论（Schmidt，1975年，后续），我们存储了常规或学到的动作，例如声音，音节，单词和短语，这些动作经常在通用运动计划（GMP）中使用。这些是运动的“想法”，而不是任何给定的话语。当我们说一个单词时，我们会采用此词并通过一系列运动“参数”进行修改。参数是序列，速率，范围或运动强度的变化。在语音中，这些参数使我们能够说话速度慢或更快，更大或更柔和，最重要的是，我们可以使用共同发电来使语音更轻松，更流利。参数化还会影响句子韵律和情感韵律。一旦我们应用了相关参数，我们就有一个特定的电机计划（SMP），这是发送到肌肉的一组说明，包括所有定时指令以及各个手机。
飞机生产中的价值链模拟
事实证明，模拟是一种分析和改进复杂环境（如飞机生产）中价值链和成本价格分析的成功方法。本案例研究涉及 INCONTROL 为福克航空结构公司开发的价值链模拟器 (VCS)。该 VCS 使用户能够在项目早期阶段处理制造、物流和融资的所有相关参数。福克 VCS 集成在当前的 ERP 系统中，因此所有相关设计参数（包括物料清单、流程清单和资源清单）都导入 VCS，并自动建立模拟模型。由于所有财务参数都包含在模型中，因此最终使用模拟计算整个交付期内制造零件的成本价格发展。模拟应用已经取得了成效，但这一持续开发的最终目标是实现一个支持飞机制造商确定其产品总拥有成本的应用程序。
深入了解太阳能光伏发电 深入了解太阳能光伏发电 利用可解释的人工智能工具进行预测 利用可解释的人工智能工具进行预测
摘要 在过去的二十年里，人工智能 (AI) 方法已经应用于智能电网的各种应用，例如需求响应、预测性维护和负荷预测。然而，由于缺乏可解释性和透明度，人工智能仍然被认为是“黑匣子”，尤其是对于涉及许多参数的太阳能光伏 (PV) 预测。可解释人工智能 (XAI) 已成为智能电网领域的一个新兴研究领域，因为它解决了这一差距并有助于理解 AI 系统做出预测决策的原因。本文介绍了使用 XAI 工具（例如 LIME、SHAP 和 ELI5）进行太阳能光伏能源预测的几个用例，这些用例有助于将 XAI 工具用于智能电网应用。了解基于 AI 的预测模型的内部工作原理可以深入了解应用领域。这种见解可以改进太阳能光伏预测模型并指出相关参数。
飞机生产中的价值链模拟
事实证明，模拟是一种分析和改进复杂环境（如飞机生产）中价值链和成本价格分析的成功方法。本案例研究涉及 INCONTROL 为福克航空结构公司开发的价值链模拟器 (VCS)。该 VCS 使用户能够在项目早期阶段处理制造、物流和融资的所有相关参数。福克 VCS 集成在当前的 ERP 系统中，因此所有相关设计参数（包括物料清单、流程清单和资源清单）都导入 VCS，并自动建立模拟模型。由于所有财务参数都包含在模型中，因此最终使用模拟计算整个交付期内制造零件的成本价格发展。模拟应用已经取得了成效，但这一持续开发的最终目标是实现一个支持飞机制造商确定其产品总拥有成本的应用程序。
在人工耳蜗电极阵列插入中发现脆弱的阶段：体外模型的见解
目标：这项研究的目的是提高我们对插入侧壁耳蜗电极阵列涉及的机械的理解。设计：三名经验丰富的外科医生进行了一系列30个插入实验。根据已建立的软手术指南，在先前验证的人工颞骨模型中进行了实验。使用体外设置使我们能够全面评估相关参数，例如插入力，当经压力内压力和精确的电极阵列在受控且可重复的环境中。结果：我们的发现表明，在插入的后半部分中，强烈的后偏压瞬变更频繁，并且重新填充电极阵列是这种现象中的一个明显因素。对于选择最佳插入速度，我们表明，平衡缓慢运动以限制速度限制持续时间的缓慢运动至关重要，以限制震颤引起的压力尖峰，这挑战了一个普遍的假设
利用可解释的人工智能工具深入了解太阳能光伏发电预测
摘要 在过去的二十年里，人工智能 (AI) 方法已经应用于智能电网的各种应用，例如需求响应、预测性维护和负荷预测。然而，由于缺乏可解释性和透明度，人工智能仍然被认为是一个“黑匣子”，尤其是对于涉及许多参数的太阳能光伏 (PV) 预测而言。可解释人工智能 (XAI) 已成为智能电网领域的一个新兴研究领域，因为它解决了这一空白并有助于理解 AI 系统做出预测决策的原因。本文介绍了使用 XAI 工具（例如 LIME、SHAP 和 ELI5）进行太阳能光伏能源预测的几个用例，这些用例有助于将 XAI 工具用于智能电网应用。了解基于人工智能的预测模型的内部工作原理可以深入了解应用领域。这种洞察可以改进太阳能光伏预测模型并指出相关参数。
B5G/6G中的可持续移动性：V2X技术趋势和用例
摘要最近扩展了可持续性的概念以涵盖经济和社会因素，除了传统的环境因素。本文反映了移动通信标准对实现可持续移动性的潜力，重点是智能城市情景中的车辆通信和用例。在这种情况下，智能运输系统（包括连接和自动驾驶汽车）将是开发负担得起且可持续的基础设施和服务的关键。我们首先要确定三种当前的技术趋势，即朝着气候中立的趋势。云化和边缘计算；以及大数据和人工智能，然后我们研究了它们在5G和6G网络以外的驾驶汽车到全能（V2X）通信系统中的能力。在本文的第二部分中，提出了一组涉及连接和自动驾驶汽车的选定用例类别，展示了所选技术趋势的潜在影响。最后，提供了对环境相关参数（例如能源/燃料消耗和温室气体排放）中可以实现的定量节省的估计值的回顾。
跨界微生物实验进化过程中的多样化
实验室中的实验进化有助于研究人员了解特定条件下适应的遗传和表型背景。同时，代表复杂自然生态位某些方面的简化环境允许剖析选择背后的相关参数，包括温度、氧气供应、营养物质和生物因素。其他微生物或宿主的存在对微生物进化有重大影响，而这种影响通常不同于在非生物条件下观察到的适应路径。在最新一期的 ISME 期刊中，Cosetta 和同事揭示了代表奶酪微生物组演替的跨界相互作用如何促进与食物和动物相关的细菌木糖葡萄球菌的独特进化。作者还发现了一种全球调节器依赖性适应，这种适应导致进化的衍生物表现出色素产生和菌落形态减少，以及分化表型改变，这可能有助于提高适应性。
基于 的 当地 能源 潜力 与 发电厂 连接 分析
摘要 — 已经对各种规模和类型的发电厂发展中水能潜力的可用性进行了研究。由于大多数现有水源流量小、水头低，本研究旨在设计一个微型水力发电中心，作为避免电力危机的方法之一，利用可再生能源潜力之一，即微型水力发电厂中的水能潜力。进一步的研究涉及水资源与微型水力发电厂 (MHPP) 建设的关系，特别是与流速、渠道横截面积和流量相对应的阿基米德螺旋涡轮机指导参数。它旨在将当地能源潜力与阿基米德螺旋涡轮机的输出功率联系起来。本研究使用的方法是 1. 观察 2. 数据收集和 3. 数据分析。这项研究采用观察法进行，采用现场数据收集技术，并借助测量设备收集与相关参数相关的数据覆盖范围。结果显示，渠道上可用的功率为 946 kW，涡轮机产生的功率为 5.9 kW。
人工智能让codesys plc实现自我学习
传统系统基于一次性输入的静态参数。这些参数可以随时更改，但只能手动更改。WICKIE M 基于自学习 plc。相关数据通过传感器记录。然后，ki 算法根据记录的数据计算预测，并根据该预测控制执行器。这里的决定性因素是所有相关参数都通过 WICKIE M 相互通信和交互。 WICKIE M 可以通过建筑总线系统与空调、遮阳、灯光和房间内人员互动，在楼宇自动化中节省高达 25% 的能源。仅根据房间使用预测在必要时控制执行器。确保与房间内实际人员同步。以前的时间控制总是必须适应使用的变化 - WICKIE M 可以自我调整，并且还可以从单个房间控制扩展到完整的能源管理。WICKIE M 的智能基于使用神经网络的时间序列预测。lstm 技术（长短期记忆）使该神经网络非常强大。机器学习算法将记录的数据收集到数据库中，识别数据中的模式，不断更新计算模型并生成预测。