XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相结合的
控制理论与人工智能相结合的工程自适应系统混合方法
控制理论技术已成功用于自适应系统设计，为适应机制的有效性和稳健性提供正式保证。然而，在动态适应方面，获得保证所需的计算工作量构成了严重的限制。为了解决这些限制，本文提出了一种结合软件工程、控制理论和人工智能的混合方法来设计软件自适应。我们的解决方案提出了一个具有性能调整功能的分层动态系统管理器。由于高级需求规范与管理系统的内部旋钮行为之间存在差距，分层组合的组件架构寻求将关注点分离为动态解决方案。因此，设计了一个两层自适应管理器，通过回归分析和进化元启发式算法优化参数，以满足软件需求。优化依赖于离线和在线阶段相对于控制理论指标的性能、有效性和稳健性指标的收集和处理。我们用医疗保健领域的身体传感器网络 (BSN) 原型来评估我们的工作，该原型被社区广泛用作演示。BSN 是在机器人操作系统 (ROS) 架构下实现的，对系统可靠性的关注被视为适应目标。我们的结果强调了在这样一个安全关键领域表现良好的必要性，并为如何将控制和基于 AI 的技术相结合来设计自适应系统的混合方法能够提供有效的适应性提供了大量证据。
文章采用前馈控制和反馈控制相结合的阵风减缓和风洞试验
摘要：阵风减缓对于改善飞机飞行品质、降低阵风载荷具有重要意义，利用飞机响应(反馈控制)和阵风扰动信息(前馈控制)来改善阵风减缓效果值得重视。本文设计并分析了一种由前馈控制系统(FFCS)和反馈控制系统(FBCS)组成的组合控制系统(CCS)，同时通过数值模拟和风洞试验分别对CCS、单一FFCS和单一FBCS的阵风减缓效果进行分析比较。以柔性机翼为研究对象，通过数值模拟分析了3种控制系统在不同形式阵风激励(1-cos离散阵风、正弦阵风和Dryden湍流)下的阵风减缓效果。风洞试验中采用阵风发生器产生的正弦阵风，在不同风速和阵风频率下进行了阵风减缓试验。仿真与试验结果表明，CCS对各种阵风激励均具有较好的阵风减缓性能。FFCS与FBCS相比，FFCS的鲁棒性和控制效果均优于FBCS。FFCS与CCS相比，FFCS的减缓效果越好，采用CCS在FFCS上增加FBCS所获得的效果越难得到明显的改善。
文章采用前馈控制和反馈控制相结合的阵风减缓和风洞试验
摘要：阵风减缓对于改善飞机飞行品质、降低阵风载荷具有重要意义，利用飞机响应(反馈控制)和阵风扰动信息(前馈控制)来改善阵风减缓效果值得重视。本文设计并分析了一种由前馈控制系统(FFCS)和反馈控制系统(FBCS)组成的组合控制系统(CCS)，同时通过数值模拟和风洞试验分别对CCS、单一FFCS和单一FBCS的阵风减缓效果进行分析比较。以柔性机翼为研究对象，通过数值模拟分析了3种控制系统在不同形式阵风激励(1-cos离散阵风、正弦阵风和Dryden湍流)下的阵风减缓效果。风洞试验中采用阵风发生器产生的正弦阵风，在不同风速和阵风频率下进行了阵风减缓试验。仿真与试验结果表明，CCS对各种阵风激励均具有较好的阵风减缓性能。FFCS与FBCS相比，FFCS的鲁棒性和控制效果均优于FBCS。FFCS与CCS相比，FFCS的减缓效果越好，采用CCS在FFCS上增加FBCS所获得的效果越难得到明显的改善。
与快速高的联合相结合的中风发作时间的预测...
摘要 - 目的：这项工作的目的是开发一种多光谱成像方法，该方法结合了快速高分辨率3D磁共振光谱成像（MRSI）和快速定量t 2映射，以捕获中风病变中的多因素生物化学变化，并评估Stroke Onterk Onters Opter Onter Onter oblet opet opet opet opet opet opt oblet opet opt opet opet opet oble。方法：结合快速轨迹和稀疏采样的特殊成像序列用于获得两种神经代谢物（2.0×3.0×3.0 mm 3）和定量t 2值（1.9×1.9×1.9×1.9×3.0 mm 3）的全脑图。在超急性（0-24h，n = 23）或急性（24h – 7d，n = 33）阶段的参与者在这项研究中被招募。病变N-乙酰天冬氨酸（NAA），乳酸，胆碱，肌酸和T 2信号在组之间进行了比较，并与患者有症状的持续时间相关。使用贝叶斯回归分析来比较使用多光谱信号的症状持续时间的预测模型。结果：在两组中，T 2和乳酸水平升高，以及在病变中检测到NAA和胆碱水平降低（所有P <0.001）。T 2，NAA，胆碱和肌酸信号的变化与所有患者的症状持续时间相关（均为p <0.005）。中风开始时间的预测模型结合了MRSI和T 2映射的信号的最佳性能（HyperAcute：R 2 = 0.438； ALL：R 2 = 0.548）。结论：拟议的多光谱成像方法提供了生物标志物的组合，这些生物标志物在临床上临床时间内索引了早期病理变化，并改善了对脑梗塞持续时间的评估。显着性：开发准确有效的神经成像技术为预测中风发作时间的敏感生物标志物，对于最大程度地提高有资格接受治疗干预的患者比例非常重要。提出的方法提供了临床上可行的
蒸发一个成分后，对相结合的相形成和生长的定量分析
我们对一个成分蒸发后三元混合物中相分离的蒙特卡洛模拟结果进行定量分析。特别是，我们计算平均域大小，并将其绘制为模拟时间的函数，以计算获得的功率定律的指数。我们对三种不同模型进行了比较和讨论通过两种不同方法获得的结果：二维（2D）二进制模型（ISING模型），2D三元态模型，具有和不蒸发。对于三元态模型，我们还研究了域生长对浓度，温度和初始组成的依赖性。我们为ISING模型重现了预期的1/3指数，而对于不蒸发的三元态模型，对于蒸发的模型，我们获得了指数的较低值。事实证明，在这种类型的系统中可以形成的相位分离模式很复杂。所获得的定量结果为在有机太阳能电池的背景下出现时对形态的尺寸效应的可计算理论估计提供了宝贵的见解。
家用空气能热泵与冷却蓄热相结合的建模评估
本作品是作为美国政府机构赞助工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构、其任何雇员、其任何承包商、分包商或其雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或任何第三方的使用或此类使用的结果做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构、其承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构、其承包商或分包商的观点和意见。
文章采用前馈控制和反馈控制相结合的阵风减缓和风洞试验
摘要：阵风减缓对于改善飞机飞行品质、降低阵风载荷具有重要意义，利用飞机响应(反馈控制)和阵风扰动信息(前馈控制)来改善阵风减缓效果值得重视。本文设计并分析了一种由前馈控制系统(FFCS)和反馈控制系统(FBCS)组成的组合控制系统(CCS)，同时通过数值模拟和风洞试验分别对CCS、单一FFCS和单一FBCS的阵风减缓效果进行分析比较。以柔性机翼为研究对象，通过数值模拟分析了3种控制系统在不同形式阵风激励(1-cos离散阵风、正弦阵风和Dryden湍流)下的阵风减缓效果。风洞试验中采用阵风发生器产生的正弦阵风，在不同风速和阵风频率下进行了阵风减缓试验。仿真与试验结果表明，CCS对各种阵风激励均具有较好的阵风减缓性能。FFCS与FBCS相比，FFCS的鲁棒性和控制效果均优于FBCS。FFCS与CCS相比，FFCS的减缓效果越好，采用CCS在FFCS上增加FBCS所获得的效果越难得到明显的改善。
一家利用人工智能分析来促进健康与住房相结合的企业……
发明名称：健康增进计划提供系统及健康增进计划提供方法 专利号：专利第7285886号 专利登记日期：2023年5月25日 专利权人：饭田集团控股株式会社 2.研究与开发计划本公司集团秉承“创造更多人能够幸福生活的生活环境，为建设富裕社会做贡献”的经营理念，提供让人们能够长寿、安全、舒适地生活的住房和服务。在这个百年寿命的时代，我们每年提供超过40,000套高品质、易于维护的住宅，可使用70年以上。 此外，我们集团不仅致力于住房质量，还希望支持居住在这些房屋中的人们的健康，使他们能够长寿和安居。为此，我们一直与大阪公立大学合作研究和开发未来的生活空间，让人们能够根据自己的生活阶段和生活方式过上健康而充实的生活。 此次，我们获得了与独立式住宅、公寓大楼、养老院等住房相关的健康促进商业模式的专利，这是利用AI分析的研发项目之一。 该商业模式专利的技术首先利用安装在家中的传感器收集并测量生物特征数据，然后利用AI对所获得的测量数据进行分析。根据分析结果，将为每位居民提供健康促进计划，帮助他们抵抗疾病。通过这种模式，我们旨在维持和改善居民的日常生活健康。此外，居民的生物特征数据将被收集到数据服务器上，并在征得居民同意的情况下，与医疗机构等共享健康和医疗信息，使居民能够在家中获得适当的健康建议（见图1）。
老年科学与衰老神经生物学相结合的神经科学入门书
1 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学伯明翰分校细胞、发育和整合生物学系。2 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学伯明翰分校 Evelyn F. McKnight 脑研究所。3 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学伯明翰分校医学系、老年学、老年病学和临终关怀分部。4 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学伯明翰分校神经病学系。5 美国阿拉巴马州伯明翰市伯明翰退伍军人医疗中心。6 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学伯明翰分校 UAB 内森·肖克衰老基础生物学中心。 7 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学伯明翰分校 UAB 老年研究综合中心。8 美国阿拉巴马州伯明翰市伯明翰 VA 医学中心老年医学研究教育和临床中心。9 美国佛罗里达州盖恩斯维尔市佛罗里达大学医学院神经科学系、认知衰老和记忆中心和麦克奈特脑研究所。
低碳可再生能源城市与混合可再生能源系统相结合的可行性
摘要：本研究评估了城市环境中基于综合太阳能的可再生能源发电系统的节能潜力。太阳能城市概念是使用光伏 (PV) 和太阳能热系统实现的。作为案例研究，选择了韩国世宗国家试点智慧城市来评估可再生能源渗透率。为了评估拟议的可再生能源系统，使用现场测量数据估算了智慧城市的电力和热负荷。然后，评估了城市的可再生能源渗透率。使用 HomerPro 软件分析了带有区域供热网络的天然气 (NG) 发电机的光伏发电和运行能耗。使用 TRNSYS 软件估算了太阳能热系统的热负荷支持潜力。结果表明，拟议的城市综合可再生能源系统可以满足 30% 以上的可再生能源渗透率，能源平准化成本和总净现值成本比基准系统（即 NG 发电机）低 7%。拟议系统的二氧化碳排放量也比基准系统减少了 38%。