XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System稳健性
用于增强波浪能转换系统可靠性的永磁线性发电机
摘要 — 本文设计并测试了一种高可靠性波浪能转换系统的线性发电机。为了储存能量，该系统能够产生氢气。波浪能转换系统由电力线性发电机、电力转换系统和海水电解器组成。设计并建造了该系统的小型原型。该设计旨在增强系统的稳健性和可靠性，并使用故障模式和影响以及关键性分析。为了保证轻松扩展船舶设备的功率能力，采用了系统的模块化架构。描述了设计策略。讨论了所提解决方案的稳健性和可靠性。展示了原型的模拟和实验结果。
跨域模拟故障注入用于设计稳健智能系统
摘要 — 在工业 4.0 革命的压力下，以及现在的《欧洲芯片法案》，智能系统在所有工业领域（例如汽车和航空航天）中无处不在。此类系统包含属于多个物理域（例如电气和机械）的数字和模拟组件。为了确保稳健性，必须在开发周期的早期验证整个系统，并考虑所有这些域，正如 ISO 26262 标准对汽车系统等情况所建议的那样。不幸的是，包括故障注入和模拟在内的验证技术在模拟方面并不像数字方面那么先进：i) 它们没有完全标准化 ii) 它们高度依赖于领域，并且 iii) 它们与数字流分开执行。本文提出通过在多个物理域中进行模拟故障注入来生成故障场景，从而改进智能系统的设计。通过利用这些故障场景，可以提高模拟部分的稳健性，同时提高控制系统功能的数字部分的质量。介绍了一个包含微控制器和三轴加速度计的多领域案例研究，以证明所提方法在许多工业环境中的有效性。索引术语——故障模拟、设计自动化、设计稳健性、多领域模拟。
可互操作的大型 IT 中的人工智能 (AI)...
- 人力和监督； - 技术的稳健性和安全性； - 隐私和数据治理； - 透明度、多样性、非歧视和公平性 - 社会和环境福祉；以及 - 问责制
分析流程中的数值不确定性导致大脑网络产生重大变化
脑成像数据的分析需要复杂的处理流程来支持有关脑功能或病理的发现。最近的研究表明，分析决策的变化、少量噪音或计算环境可能会导致结果的巨大差异，从而危及结论的可信度。我们通过使用蒙特卡罗算法引入随机噪声来检测结果的不稳定性。我们评估了连接组的可靠性、其特征的稳健性以及对分析的最终影响。结果的稳定性范围从完全稳定（即所有数据位都有效）到高度不稳定（即 0-1 个有效数字）。本文强调了利用大脑连接估计中诱导的方差来减少网络偏差的潜力，同时不影响可靠性，同时提高其在个体差异分类中的应用的稳健性和潜在上限。我们证明，稳定性评估对于理解脑成像实验固有的误差是必要的，以及如何将数值分析应用于脑成像和其他计算科学领域的典型分析工作流程，因为所使用的技术与数据和上下文无关，并且具有全局相关性。总体而言，虽然由于分析不稳定性导致的结果极端多变可能会严重妨碍我们对大脑组织的理解，但它也为我们提供了提高研究结果稳健性的机会。
分析流程中的数值不确定性导致大脑网络产生重大变化
脑成像数据的分析需要复杂的处理流程来支持有关脑功能或病理的发现。最近的研究表明，分析决策的变化、少量噪音或计算环境可能会导致结果的巨大差异，从而危及结论的可信度。我们通过使用蒙特卡罗算法引入随机噪声来检测结果的不稳定性。我们评估了连接组的可靠性、其特征的稳健性以及对分析的最终影响。结果的稳定性范围从完全稳定（即所有数据位都有效）到高度不稳定（即 0-1 个有效数字）。本文强调了利用大脑连接估计中诱导的方差来减少网络偏差的潜力，同时不影响可靠性，同时提高其在个体差异分类中的应用的稳健性和潜在上限。我们证明，稳定性评估对于理解脑成像实验固有的误差是必要的，以及如何将数值分析应用于脑成像和其他计算科学领域的典型分析工作流程，因为所使用的技术与数据和上下文无关，并且具有全局相关性。总体而言，虽然由于分析不稳定性导致的结果极端多变可能会严重妨碍我们对大脑组织的理解，但它也为我们提供了提高研究结果稳健性的机会。
提高效率和紧凑性创新的传感器...
移动性：自主性、稳健性、紧凑性、速度、自由度、易用性……低成本、可集成的导航，能够抵御 GPS 信号丢失，适用于弹药、无人机和机器人、建筑物内的战斗机……
考虑到稳健的轻量化设计和数字孪生...
摘要 本文介绍了具有测量错位的疲劳关键焊接结构的稳健性优化和通用的稳健设计程序。在工程设计中考虑不确定性、稳健性和多标准决策的动机来自于日益增长的可持续性要求。车辆的轻量化设计可以减少二氧化碳排放并提高能源和材料效率，但焊缝的疲劳通常会限制重量的减轻。制造质量会影响焊缝的疲劳强度，通过量化制造质量和使用稳健设计方法，可以满足日益增长的可持续性要求，同时考虑技术和经济约束。表示实际测量的几何形状与疲劳寿命之间关系的代理模型可用作运行期间的数字孪生。
SoLAR 战略计划
虽然从历史上看，LAK 和 SoLAR 总体上是一个由不同学科和传统组成的社区，随着对稳健性、CORE 排名和广泛审查流程的关注度不断提高，LAK 也越来越注重研究。虽然成为领先的研究会议并没有错，内部和外部反馈都证明了这一点，但 1-3 SoLAR 可能会过于专注于稳健性和相对小规模但执行良好的（实验室）研究，而不是同时拥抱学习分析、人工智能、实践和与更广泛的行业和政策制定者的合作等更广泛的嵌入式应用。SoLAR 机构成员表示需要更多机会分享实践，并相互学习如何从理论和实践的角度有效地嵌入 LA。