XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精度
手术中的机器人技术：增强精度和恢复
摘要手术中机器人系统的出现彻底改变了该领域，为患者提供了提高的精度，最小的侵入性和更快的恢复时间。本文研究了机器人手术的演变，重点是技术进步，收益和挑战，以及其临床应用和未来趋势。新兴技术，例如人工智能，伸缩性和多模式成像系统正在重新定义手术可能性，使曾经被认为太复杂的程序。虽然机器人手术的好处是不可否认的，但仍然存在与培训，道德注意事项和系统优化有关的挑战。随着创新和整合的持续，机器人手术具有个性化，数据驱动和全球可访问的医疗保健的承诺。关键字：机器人手术，微创手术，手术中的人工智能，远程手术，手术精度，临床应用。
开发用于基于 16 nm FinFET 的 FPGA 老化测量的高精度和稳定性测试台
本文介绍了一种测试台的开发，用于测量 Xilinx 的 Zynq UltraScale + FPGA 中使用的 16nm FinFET 的老化情况。在设置中选择并实施了环形振荡器 (RO) 漂移测量方法。然而，RO 电路不仅对老化敏感，而且对温度和电压也敏感。为了减轻对温度和电压的不良敏感性，我们安装了一个调节系统来控制 FPGA 的温度和内部电压，并根据温度和电压表征 RO 频率以应用后测量补偿。我们通过使用 GPS 信号作为时间参考改进了测量电路。进行了 1000 小时测试，测试温度为 (T FPGA = 100 ◦ C) ，测试温度为 (V FPGA = V nom + 25%)，结果显示 RO 频率漂移明显低于 0.1%，测量精度为 0.9 × 10 − 4。
基于Q学习的深度Q学习优化，用于高精度计算效率的机器人臂中的路径计划和控制
摘要 - 在机器人臂中的路径计划和控制是在各种工业和研究应用中实现高精度和有效运营的关键挑战。这项研究提出了一种利用深Q学习（DQL）来增强机器人臂运动的计算效率和精度的新方法。提出的框架有效地挑战了关键挑战，例如避免碰撞，路径平滑和动态控制，通过将强化学习技术与先进的运动学建模整合在一起。为了验证所提出的方法的有效性，使用6度自由的机器人组开发了模拟环境，在该机器人的手臂上训练和测试了DQL模型。的结果表明，与传统优化方法相比，达到98.76％的平均路径优化精度的显着提高，并将计算机开销降低了22.4％。此外，拟议的方法还达到了实时响应能力，平均决策延迟为0.45秒，以确保其在时间关键时期的情况下的适用性。这项研究突出了深层学习在革新机器人手臂控制方面的潜力，通过结合精度和计算效率。发现机器人路径计划中的桥梁差距为自动机器人技术和工业自动化的未来进步铺平了道路。进一步的研究可以探索这种方法对更复杂和现实世界中环境的可扩展性，从而巩固了其在新兴技术领域中的相关性。
为行业制定的高精度运动解决方案
整合光子结构或元素，例如波导，光电二极管，激光器和多路复用器对测试和组装过程提出了各种各样的挑战，从晶圆级开始到最终包装。共同的主题：多个自由度的多个通道，多个元素和多个交互输入以及输出，所有这些都需要多个对齐优化。传统上，这是一项耗时且昂贵的任务。pi的多通道光子学对齐（FMPA）系统和独特的专有对齐算法，它们会自动启用跨通道，设备和自由度的同时对齐，并在快速步骤中优化整体一致性。随后，与串行操作相比，可能会减少99％的时间和成本。
通过动态精度管理将精益数据和数字清醒融入数字孪生
第四次工业革命的到来带来了新技术的出现，每一项技术都具有颠覆性和创新性，例如数字孪生 (DT)，它通常被认为是智能工厂的支柱。DT 的概念最初是在 2003 年 Michael Grieves 在产品生命周期管理 (PLM) [1] 高管培训中提出的。尽管文献中有 50 多个不同的定义 (Julien & Martin, 2021)，但新 ISO 标准 23247 [2] 提供的定义似乎是最全面、最准确的制造应用定义，“可观察制造元素的适合用途的数字表示，并具有使元素与其数字表示以适当的同步速率收敛的方法”。数字孪生在某种意义上被认为是工业 4.0 的先锋，因为它在实施的工具、技术和技能方面是横向的（人工智能、物联网、数据，以及电子工程师、自动化工程师、数据科学家、心理工效学家等），而且在处理的问题方面也是横向的（维护、控制、产品质量管理、供应链管理、预测和故障检测等）。在本文中，我们重点介绍这项技术及其方法。
高精度代谢组学
分析物1-甲基组织2-氨基二酰二酸2-羟基丁酸3-羟基苯乙酸3-羟基丁酸3-羟基丁酸3-羟基异丁酸3-羟基二丁二酸3-羟基丁酸盐含量3-羟基硝酸盐含量4-吡啶毒酸5-甲基四氢叶酸5-甲基四氢叶酸25-羟基维生素D2 25-羟基维生素D3乙酰氨基苯甲酰氯丁胺乙酸乙酸乙酯 Aspartic acid Asymmetric dimethylarginine Betaine Butyrate Butyrobetaine Butyrylcarnitine C-reactive protein Calprotectin and variants Carboxyethyllysine Carboxymethyllysine Carnitine, total Carnitine Choline Citrate Citrulline Cotinine Creatine Creatinine Cystathionine Cystatin C and variants Decanoylcarnitine Dimethylglycine Dodecanoylcarnitine Erythrocyte folate Flavin mononucleotide Folic acid Formate Fumarate Gamma-tocopherol Glutamic acid Glutamine Glutarylcarnitine Glycine HbA1c Hexadecanoylcarnitine Hexanoylcarnitine Histidine羟基丙二酰苯胺羟基氯苯乙烯氨基苯胺羟基羟基甲基烷烯丙基烯丙基硝基苯胺咪唑丙唑丙酸丙酸咪唑丙酸丙酸3-乙酰胺-3-乙酰醛3-乙酰胺-3-乙酰氨基二氨基氨基二氨酰胺-3-乙酰氨基氨基氨基氨基氨基酸吲哚 - 3-3-3-乙酸酯盐酸盐 - 乙酸硫酸盐 - 乙酸硫酸盐 - 3-3-3-3-3-3-依赖于3-3-抑制剂 - 依赖于3-抑制剂异亮氨酸
干电极设置对分类精度的影响
摘要 — 要使运动想象脑机接口 (MI-BCI) 技术可用且在实验室外实际使用，主要挑战在于提供在分类准确性方面高效且易于安装的 EEG 系统，例如使用最少数量的干电极。我们假设最佳信号处理方法可能取决于所使用的（干）电极的数量。因此，我们首次比较了与不同干电极设置相关的分类准确性，即从 8 到 32 通道的 7 种配置，以及各种信号处理方法，即 (1) 正则化公共空间模式 (rCSP) + 线性判别分析，(2) rCSP + 支持向量机 (SVM)，(3) 到黎曼均值的最小距离和 (4) 黎曼切线空间中的 SVM。此离线比较针对 10 位参与者（每人一个会话）的数据进行。我们的结果表明，无论采用哪种方法，MI-BCI 性能在 8 和 12 个通道时都会显著下降（p < 0.01）。此外，方法 3 的性能最低（p < 0.05）。最后，博士后分析表明，方法 1 和 2 在电极数量最多（28 和 32）时性能最佳。对于方法 4，使用 20 和 24 个通道可获得最佳性能，这似乎是最佳组合（p < 0.05）。这些结果表明，根据所用电极数量选择信号处理管道非常重要。
AI 模型以高精度破译溅落模式
液滴撞击固体表面是一种具有多种应用的重要现象。尤其是当液滴溅出时，会引起印刷和油漆质量下降、腐蚀、空气传播病毒等。因此，观察和了解不同液体溅出液滴的特性非常重要。
AI 模型在皮肤癌检测中实现了高精度
本研究的一个关键创新是使用 TTA——一种通过对测试图像进行随机修改来人为扩大数据集的技术。这提高了模型在各种皮肤病变中的推广能力，提高了诊断精度。加权集成方法结合了各个模型的优势，优于该领域的其他现有方法，为皮肤病诊断提供了强大的工具。
在甲状腺结节分类中增强诊断精度：一种自动化超声图像分析的深度学习方法
Willis（CW）的圆圈是一种关键的脑结构，可支持附带血流以维持脑灌注并补偿最终的闭塞。CW内高风险血管的曲折性增加已被视为脑血管疾病进展的标志物，尤其是在颈内动脉（ICA）等结构中。这部分是由于年龄相关的斑块沉积或动脉僵硬。从磁共振（MR）飞行时间（TOF）图像分割的血管的可靠曲折度测量值需要精确的曲率估计，但存在的方法在噪音或稀疏分段数据中遇到困难。我们引入了一种开放源，端到端管道，该管道使用单位速条拟合进行准确的曲率估计，并为ICA提供基于稳健的曲率曲折度指标，并结合了样条拟合质量的指标。我们使用理论数据对此进行测试，并将此方法应用于来自22名参与者的TOF数据。我们表明，即使在噪音限制的高度限制下，我们的指标也能够捕获曲折的曲折，并遭受不同类型的异常动脉卷积。我们发现，我们的ICA曲折度与年龄和超声测量的颈动脉内膜培养基厚度相关。这最终具有重要的翻译意义，能够可靠地产生曲折的曲折和估计脑血管疾病。我们在GitHub存储库中提供开源代码。©