XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System移动
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
10月26日 - nov。 1个定制的移动机器人通讯
Scitech摘要简介整个网络 - 10月26日 - NOV。 1次适用于移动机器人中国专利新闻的四轮独立悬架系统授予的中国专利赠款|星期五，2024年11月1日
![[IROS-24]通过移动机器人的内核密度估计](/simg/a/a06704eb20fc4dadd5726ac28348960eedd4a69f.webp)
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
基于人工智能的脑部计算器交互神经接口及其并行编程，使用群集移动设备上的高性能计算
因此，下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号，我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据，该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具，可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具，将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中，这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果，根据质量指标：准确性，ROC_AUC和F1评估了创建算法，软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
学习了基于深度学习的移动 NPU 的智能手机 ISP，移动 AI 2021 挑战赛：报告
随着手机摄像头的质量开始在现代智能手机中发挥关键作用，人们越来越关注用于改善手机照片各个感知方面的 ISP 算法。在这次移动 AI 挑战赛中，目标是开发一个基于深度学习的端到端图像信号处理 (ISP) 管道，该管道可以取代传统的手工制作的 ISP，并在智能手机 NPU 上实现近乎实时的性能。为此，参赛者获得了一个新颖的学习到的 ISP 数据集，其中包含使用索尼 IMX586 Quad Bayer 移动传感器和专业的 102 兆像素中画幅相机拍摄的 RAW-RGB 图像对。所有模型的运行时间都在联发科 Dimensity 1000+ 平台上进行评估，该平台配备专用的 AI 处理单元，能够加速浮点和量化神经网络。所提出的解决方案与上述 NPU 完全兼容，能够在 60-100 毫秒内处理全高清照片，同时实现高保真效果。本文提供了本次挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
关于卫星补充移动覆盖政策、许可和技术框架的公开意见征询，《加拿大公报》，第
● 认识到为所有加拿大人（包括偏远地区的人）提供连通性是促进加拿大所有地区人民安全、健康和繁荣的必要步骤 ● 回顾 ISED 的政策目标，包括“扩大未服务和服务不足地区的移动服务，包括农村、偏远和土著社区” ● 进一步回顾加拿大频谱政策框架的政策目标“最大限度地提高加拿大人从使用无线电频谱资源中获得的经济和社会效益” ● 认识到卫星为社会带来了许多好处，包括有助于缩小沟通差距 ● 担心新政策和规则将没有充分考虑到全球和加拿大卫星系统扩散的负面影响 ● 牢记努力最大化经济和社会效益而不考虑负面影响会造成环境危害，并无法长期最大化经济和社会效益 ● 承认磋商第 7.4 节承认 SMCS 需要与射电天文学共存 ●强调卫星系统的普及不仅是射电天文学家关注的问题，也是加拿大国内外光学天文学家和观星者关注的问题。● 请注意，ISED 认识到在许可 SMCS 系统的方法上需要区域和国际协调。● 强调加拿大已在世界各地的望远镜和天文台进行了大量投资，包括位于不列颠哥伦比亚省自治领射电天体物理天文台的开创性天文台，如加拿大氢强度测绘实验 (CHIME)、加拿大银河系发射测绘仪 (CGEM) 和加拿大氢天文台和射电瞬变探测器 (CHORD)，以及国际设施
智慧城市和可持续移动性领导者 - 安德鲁·里彭（Andrew Rippon）
●智能城市平台启用AI的控制系统：用于实时数据见解和优化智能城市平台运营的AI驱动控制系统。●Alula Autonomous Bus Pilot：成功设计和交付了在Alula的第一个自动驾驶汽车飞行员计划，将电动汽车集成到区域运输中，并运输了100,000多人。●智能城市的详细设计：撰写了智能城市详细的设计和360个移动性智能运输计划，专注于综合的智能移动性和可持续实践。●IOT传感器网络，用于资产运营效率：整个Alula中部署的IoT传感器网络，以提高资产运营效率并促进实时监控。●城市运营大脑：为城市运营大脑开发了概念和详细的设计，这是一个用于使用AI和数据分析来管理和控制城市功能的集中式平台。●Alula Smart City的指南和政策框架：为Alula Smart City开发的综合指南和政策框架，概述了县范围的数字化转型的治理模型。●欧洲区块链服务基础设施的治理协议：设计和实施了14个欧盟成员国区块链服务互操作性的治理框架，将政策指令与技术标准保持一致，以实现分散服务交付。●迪拜智能区技术和区块链指南：撰写了迪拜智能区的技术和区块链指南，为城市内的数字和区块链生态系统设定了蓝图。●alula智能城市的综合数字双胞胎和物联网集成：为阿鲁拉智能城市实施了全面的数字双胞胎和物联网集成，从而实现了城市系统的实时监控，分析和优化。
