XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精确模型
受限室内环境中的四旋翼飞行 - INAOE
无人机在民用领域的应用越来越广泛。四轴飞行器是一种经过广泛研究的无人机，是新型控制技术的绝佳试验台。四轴飞行器的一些预期用途需要在受限环境中运行，其中物体靠近飞行器。在这些条件下，飞行会受到空气动力学相互作用（力和扭矩）的影响。直观地讲，这些相互作用可以看作是气流从周围环境中反弹回飞行器。由于现有的精确模型需要大量的计算负荷，并且不能用于四旋翼飞行器的实时控制回路，因此开发用于描述此类相互作用的有效计算方法仍有待改进。本研究假设，通过一个可以实时部署并近似气动相互作用行为的简化数学模型，可以改善四旋翼飞行器的飞行控制。为了证实这一假设，我们的目标是开发一种有效的气动相互作用模型，该模型可以从模拟和实验数据中检索。为解决这个问题，我们将探索三个主要知识领域：控制理论、人工智能和流体力学。作为初步进展，我们提出了非线性四旋翼控制的数值优化技术。
了解数字孪生几何的挑战...
1 mfa47@cam.ac.uk, 2 ib340@cam.ac.uk 摘要 利用数字孪生概念，即现有铁路基础设施的物理资产虚拟副本，有可能彻底改变该领域的资产管理。但是，只有存在能够经济高效地生成铁路资产数字孪生的方法，这种利用才有可能。此“孪生”过程的第一步是捕获资产的原始几何形状并将其转换为适合进一步丰富设计、施工、运营和维护数据的高级几何形状。本文研究了第一步孪生的最新进展，即生成现有铁路基础设施的几何精确模型，重点关注轨道资产。本文首先定义数字孪生，然后解释真实虚拟同步的好处以及充分利用数字孪生的挑战。随后的部分提供了纵向文献，表明当前的研究对不同的铁路几何形状、邻域结构、扫描几何形状和输入数据强度很敏感。这些因素使得为数字孪生设计的方法对于包含不同水平和垂直高度的任何轨道结构都无效。这种差异相当常见；因此，我们得出结论，自动生成轨道结构几何数字孪生的问题尚未解决。
评估大脑和肠道认知电生理学的效用，以早期预测主要抑郁症的治疗结果
根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。 口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。大约有161名参与者（幼稚的患者= 99）注册了我们的纵向研究，涵盖了三次访问，我们的目的是调查访问1（基线）和访问2（7-10天内）是否可以预测3（30天后）中的抗抑郁治疗结果。在消耗后，在访问2（患者= 42）中收集了来自89名参与者的脑电图和电视画学数据，在访问中收集61个参与者（患者= 21）。我们在大脑和肠道中使用电生理特征以及临床数据来训练简单的预测模型，并且能够可靠地预测特异性为78％和灵敏度为84％的抑郁药物的无反应。对治疗结果的重要特征进行了排名，完全为临床医生提供了可扩展的全身认知工具，用于指导其药物策略。
razbam 飞行手册海军型号 t-2a、t-2b、t-2c、t-2d 和 t-2e...
简介 感谢您购买 RAZBAM 的 North American/Re-public T-2 Buckeye 飞机模型。RAZBAM 致力于为您提供这款迷人飞机的最精确模型，我们保证您将享受飞行的乐趣。T-2 Buckeye 是一种双座亚音速教练机，由两个轴流涡轮喷气发动机驱动（T-2J-1-S 也被称为 T-2A，由单个涡轮喷气发动机驱动）。Buckeye 专为现场维护条件而设计，可维修部件安装在腰部或更低的位置。因此，大多数日常维护（包括加油）都无需使用支架和梯子。在培训超过 11,000 名学生飞行员驾驶 18 种不同型号的海军喷气式飞机的同时，Buckeye 多年来建立了出色的安全性和可靠性记录，但随着机器的老化，它出现了一些问题，仅在 1997 年就因安全原因停飞了三次。经过 41 年的服役，北美 T-2“七叶树”喷气教练机已逐步淘汰，取而代之的是波音/BAE T�45A“苍鹰”。您购买的套装包含以下型号：T-2A（T-2J�1�S）、T-2B。美国海军和美国海军陆战队使用的 T-2C、委内瑞拉空军 (Fuerza Aérea Venezolana) 使用的 T-2E 和希腊空军 (Πολεμική Αερο π ορία) 使用的 T-2E。所有型号均可装载武器。T-2D 和 T-2E 已使用武器套件建模，在机翼上增加了另外两个挂载点。
RAZBAM Harrier GR.7-GR.9 飞机手册.pdf
简介 感谢您购买 RAZBAM 的 BAe Harrier GR.7 和 GR.9 模型。RAZBAM 一直致力于为您提供这款迷人飞机的最精确模型，我们保证您会喜欢驾驶它。霍克西德利 Harrier 飞机，俗称“Harrier Jump Jet”，于 20 世纪 60 年代开发，是 Harrier 系列飞机的第一代。它是第一款具有垂直/短距起降 (V/STOL) 能力的近距支援和侦察战斗机，也是当时出现的众多 V/STOL 设计中唯一真正成功的。20 世纪 70 年代，它以 AV-8A 的形式出口到美国，供美国海军陆战队 (USMC) 使用。英国宇航/麦克唐纳道格拉斯鹞 II 是第二代垂直/短距起降 (V/STOL) 喷气式飞机，曾由皇家空军 (RAF) 使用，2006 年至 2010 年间皇家海军 (RN) 使用。该飞机源自麦克唐纳道格拉斯 AV-8B 鹞 II，而后者本身是霍克西德利鹞式飞机的改进型。鹞 II 最初交付时被指定为鹞 GR.5；随后升级后的机身被重新指定为 GR.7 和 GR.9。英国皇家空军和皇家海军都将鹞 II 作为对地攻击平台；鹞 II 还可以从无敌级航空母舰上起飞。鹞 II 曾在科索沃、伊拉克和阿富汗执行过作战任务。
用于监控能源供应链运营的数字孪生技术的进步
摘要- 数字孪生技术的进步显著增强了能源供应链运营的监控和优化。数字孪生是物理资产、系统或流程的虚拟复制品，可以进行实时监控、模拟和分析，以提高运营效率。在能源领域，数字孪生的实施提供了一个强大的工具来模拟整个供应链，从能源生产到分配和消费，从而实现更好的决策、预测性维护和资源优化。本文探讨了数字孪生技术在能源领域的作用，重点介绍了其在监控能源供应链运营中的应用。通过利用来自传感器、物联网设备和高级分析的实时数据，数字孪生使能源公司能够创建其基础设施和流程的精确模型。这些模型可以持续监控关键系统，例如发电厂、输电线路和配电网络，在潜在问题变得严重之前识别它们，减少停机时间并优化资产管理。数字孪生技术与物联网和人工智能等其他技术的集成进一步增强了其功能。物联网传感器提供有关设备性能、能耗和环境条件的实时数据，数字孪生使用这些数据来模拟和预测未来场景。然后，AI 算法可以分析这些场景，以优化运营、减少低效率并增强资源配置。此外，数字孪生促进了能源供应链中不同利益相关者之间的协作，为监控和决策提供了一个共同的平台。本文还讨论了
使用人工智能作为海上运输问题的解决方案
摘要：本文旨在提出一种使用机器学习算法解决海运运输问题的方法。海运的一个重要方面是货物的组织。特别是，海上货运网络是一个庞大而复杂的系统，其路线图的复杂性和船舶交通的多样性使其难以建模。在研究海运系统的特征时，通常建议使用粗略模型，其中仅引入显着的近似值并且不考虑许多细节。同时，在对网络中孤立区域进行详细研究时使用精确模型，其中详细探索的是区域而不是所述区域之间的连接。在这样做时，应该注意不要忽视第一种情况下模型与实际网络的偏差，以及第二种情况下区域之间的连接。建立一个准确考虑和描述所有细节的模型会导致设计过程过于复杂，因此在实践中，根据具体任务，模拟中总是使用一些假设，这些假设基本上是与船舶运动相关的实际特性的近似值。为了建立最佳货物运输系统，使用了四种模型：跨国货物模型；具有专用货物起始港的货物运输模型；具有专用起始港和最终货物分配港的货物运输模型；循环港口链上的货物运输模型。路线条件由行波方程给出，并在此计算的基础上提出货船移动的最佳路线，其中影响货运量的条件包括：港口数量、燃料数量、货物目的港，以及港口与中途停靠港之间的距离。其科学贡献在于将人的角色简化为系统观察者，从而简化了货运计算，并有助于降低燃料和人力资源成本。
衰老的大脑 - 坚持
衰老会导致人类大脑微血管发生广泛的结构变化，这对毛细血管床灌注和氧气运输有显著的影响。目前文献中的大脑毛细血管网络模型侧重于健康的成年人大脑，并没有捕捉到衰老的影响，而这在研究神经退行性疾病时至关重要。这项研究建立在基于离体形态数据的人类大脑微血管统计精确模型之上。该模型根据对三个不同年龄段（青年、中年和老年）小鼠的体内测量结果，改编为“健康”衰老模型。从这个新模型中，可以计算出血液和分子交换参数，例如渗透性和表面积与体积的比值，并在三个年龄组之间进行比较。通过逐个改变模型血管的能力，可以创建连续的衰老梯度。研究发现，从中年到老年，表面积与体积比降低了 6%，通透性降低了 24%，并且网络内的可变性也随着年龄的增长而增加。衰老梯度表明衰老过程的阈值在 75 岁左右，此后微小的变化对血流特性的影响都会被放大。该梯度使得能够在离散时间点比较测量大脑特性的研究。中年和老年毛细血管床对微栓子的反应表明老年毛细血管床对血管闭塞的稳健性较低。随着大脑老化，微血管的脆弱性会增加——有一个“临界点”，超过此临界点，微血管的进一步重塑会对大脑产生过度的影响。在开发大脑的计算机模型时，年龄是一个非常重要的考虑因素，以便准确评估认知能力下降的风险因素并分离微血管健康的早期生物标志物。
避免自主系统在...
在开放世界中运行的自主系统通常使用其环境不完整的模型。模型不完整是不可避免的，这是由于精确模型规范和有关开放世界环境的数据收集的实际限制。由于模型的有限性，部署时可能会产生负面影响（NSE）。负面效应是对环境对代理作用的不良，未建模的影响。nses在设计时识别出来的挑战性，并且可能影响系统的可靠性，可用性和安全性。我们提出了两种互补的方法来减轻NSE通过：（1）从反馈中学习，以及（2）环境塑造。解决方案通过不同的假设和代理职责来实现目标设置。在从反馈中学习时，代理商将学习与NSE相关的惩罚功能。我们研究了不同反馈机制的效率，包括人类的反馈和自主探索。该问题被称为多目标马尔可夫决策过程，以便优化代理的指定任务优先于减轻NSE。Slack参数表示允许的最大偏差与代理商任务的最佳预期奖励，以减轻NSE。在环境塑造中，我们研究了人类如何帮助代理人，除了提供反馈之外，并利用其更广泛的知识范围来减轻NSE的影响。我们将问题提出为与脱钩目标的人类合作。代理优化其分配的任务，并在其操作过程中可能会产生NSE。人类通过对环境进行适度的重新配置来协助代理，以减轻NSE的影响，而不会影响代理人完成其分配任务的能力。我们提出了一种用于塑造和分析其特性的算法。经验评估证明了在不同环境中缓解NSE的不同方法的贸易。