XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System硕士论文
硕士论文 - 工业 4.0 对制造业的影响...
附图列表 图 1 智能工厂的大规模定制策略[5] ...................................................................................................... 1 图 2 研究框架 ...................................................................................................................................... 4 图 3 工业 4.0 的产品框架 ............................................................................................................. 8 图 4 工业革命[19] ...................................................................................................................... 9 图 5 工业 4.0 的集成方面 [20] ...................................................................................................... 10 图 6 物联网和物联网的架构结构[15] ............................................................................................. 13 图 7 CPS 的框架[24] ................................................................................................................ 14 图 8 5C CPS 架构[3] ................................................................................................................ 14 图 9 将制造流程从工业 3.0 更新到工业 4.0 [25] ................................................................................ 16 图 10 传统制造与工业 4.0 制造的区别[25] ................................................................................................ 16 图 11 物理自动化和数字化生产cell[25] .............................................................. 17 图12 工业4.0应用方案
硕士论文 电力可持续能源规划...
岛屿 -------------------------------------------------------------------------------------- 54
sergej stanovcic学生的硕士论文ID ...
理解人类行为是AI和机器人界的长期挑战，涉及对复杂，依赖上下文的行动和意图的理解。在社会互动的背景下，个人的运动反映了他们的行为和意图。作为人类，我们预测了短期未来的未来运动和状态，以优化流利的相互作用。但是，将这种行为转移到机器人仍然是一个挑战。本项目设想适当的HRI生成强大的机器人行为。尤其是，学生将通过利用在人类运动产生中观察到的高端质量（DDPM）中观察到的高端质量来扩展我们以前的工作[1]中的确定性机器人行为[1] [2]。仍然，为了克服由于经常性降解步骤而导致的DDPM的缓慢推理速度，学生将探索使用一致性模型（CM）进行实时推理[3]。最终目标是生成HRI行为，通过关注机器人行为，多样性和鲁棒性对现实世界的闭合的忠诚度，与人类相互作用非常相似。鉴于最终目标是在实际情况下对其进行测试，因此学生将在培训期间采用合成的遮挡策略，以使模型对现实世界中可能发生的错误姿势估计进行健全。
硕士论文实时润滑剂老化分析
目前，摩擦学系统的运行性能和可靠性是通过采用定期或在线诊断技术来维持的。这些技术当然在提高各种系统的性能、可靠性和耐用性方面是有效的。然而，这些系统总是必须关闭，以根据系统状况采取必要的纠正措施。这种方法通常被认为是被动的，目前没有太多主动方法能够就地采取纠正措施，以保持复杂技术系统所需的性能、可靠性和耐用性。吕勒亚理工大学机械元件系最近创造了一个新术语“摩擦电子学”。它本质上是基于结合摩擦学和电子学知识，用于主动控制和优化现代技术系统的性能、可靠性和耐用性。Tribotronics 目前还只是一个想法，还需要进行大量的研发工作才能开发出可行且可靠的 Tribotronic 系统。因此，本论文是长期开发 Tribotronic 系统的第一步。众所周知，润滑剂在控制（最小化）机器的摩擦和磨损方面起着非常关键的作用。因此，其性能在老化过程中的劣化会显著影响技术系统的性能、可靠性和耐用性。当然，有几种实验室测试可以分析和测量使用过的润滑剂性能的变化，但对其在使用过程中老化的理解还远远不能令人满意。因此，显然需要开发一些技术或系统来监测和现场分析润滑剂在使用过程中的老化行为。这项工作的重点是开发和实施 Tribotronic 诊断系统 (TDS)，以监测位于吕莱亚理工大学 Tribolab 的 Haldex 限滑联轴器 (HLSC) 试验台上的润滑剂老化情况。在开发 TDS 原型时使用了流体特性分析仪。还开发了 LabVIEW 测量界面来测量和分析各种润滑剂参数。为了了解润滑剂的老化行为，在 HLSC 测试中使用润滑剂时，润滑剂粘度和介电性能的变化
硕士论文标题：下一代生成人工智能...
在本文中，我们将研究如何利用生成人工智能 (GAI) 代理来协助下一代移动网络中的物理层 (PHY) 信号处理和稀缺的无线电资源分配。性能将是关键目标，但保持低复杂性也同样重要。一个重大障碍是高效设计和训练 GAI 代理来处理大规模和异构无线数据，包括无线电信号、语音、视频、雷达和/或激光雷达。另一个挑战在于确保此类代理对动态无线环境的适应性，解决与可扩展性和实时响应性相关的问题。解决这些挑战对于充分发挥 GAI 的潜力以支持未来移动通信系统的开发和运营至关重要。
学士/硕士论文：实时物体检测
在 PROVIDENTIA++ 项目中，慕尼黑和纽伦堡之间的 A9 高速公路的一部分被改造成自动驾驶测试场地。作为其中的一部分，高速公路沿线建立了一个大型传感器网络系统，用于监控和引导交通，以及改善自动驾驶汽车和传统汽车之间的协调。智能交通系统的主要任务是创建一个能够实时准确表示实际道路状况的数字交通孪生。基于这个数字孪生，智能基础设施可以为驾驶员和自动驾驶汽车提供深远而全面的视图，以提高他们对当前交通环境的态势感知。有关 PROVIDENTIA++ 项目的更多信息，请访问 https://innovation-mobility.com/projekt-providentia/ 。
硕士论文主题营销和客户主席...
视觉生成AI模型的出现和普及，例如稳定的扩散和DALL·e，正在导致越来越多的营销领域应用。这些模型为创造力和定制提供了无数的机会，使营销人员能够彻底改变内容创建，增强品牌消息传递并吸引客户。营销人员现在可以在几秒钟内生成高质量的自定义图像，从而加快内容创建并降低生产成本。但是，关于将这些生成模型用于营销活动的现实世界有效性的研究有限。客户通常可以分为具有不同兴趣和需求的细分市场，以不同的方式接收视觉信息。问题仍然是视觉生成的AI是否可以根据其兴趣有效地针对特定的客户段。
![硕士论文：[5PT]不确定性下的系统发育树](/simg/d\db4477761378fc73703bd215d70277f41393bb3d.webp)
硕士论文：[5PT]不确定性下的系统发育树
系统发育树是一个分支图，代表基于物理或遗传相似性和差异的物种或分类单元之间的进化关系。它说明了他们共同的进化史和祖先的共同历史，在地球上所有生命在理论上都是单个系统发育树的一部分。计算系统发育学使用算法来确定这些关系的最准确表示。在数学优化的语言中，系统发育树是一棵所谓的施泰纳树（第三级）。尽管史坦纳树在文献中得到了很好的研究，但理论上很难（NP-hard）和实践。在本论文中，我们专注于建造施泰纳树。以瑞士数学家Jakob Steiner命名的Steiner树问题是组合优化问题，也是对最小跨越树的概括。最小跨越的树将图中的所有节点连接到最小的边缘长度总和最小的树中。相比之下，斯坦纳树可能包括预定义集合中的其他节点，以进一步最大程度地减少整个网络长度，从而使选择最佳施泰纳点具有挑战性。对于系统发育树，这种施泰纳指向进化史上的祖先。由于进化史受到不利影响的影响，因此也需要考虑后者。硕士论文的第一部分是关于系统发育和施泰纳树的文献的摘要。论文应该从应进一步发展的现有算法思想开始。主要贡献应该是通过利用贝叶斯方法在不确定性下优化植物树的算法的开发和实施。该论文主题来自与地理Nordbayern（FAU）的合作。
生物信息学和微生物组中的硕士论文
项目背景：微生物组在人类健康和疾病中起重要作用。下一代16S rRNA基因测序是一种强大的技术，用于表征粪便，诸如感染，癌症，糖尿病，神经退行性疾病和肥胖等疾病的样品中的细菌组成。微生物组分析有望有望诊断和整合常规临床微生物学。但是，16S测序数据所需的生物信息学分析的复杂性仍然是一个主要障碍。开发简化的管道来简化此分析对于常规诊断使用至关重要。目标：该项目的目的是通过一般微生物组组成输出来构建和验证16S rRNA基因测序分析的标准化生物信息学管道和工作流程。方法：Qiime2将与NextFlow结合使用，以创建标准化的16S rRNA测序工作流，用于微生物组分析。微生物组测序和常规诊断的分析数据将用于测试和验证工作流程。