XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统开发
系统开发c-桥箱| D2无线电
中介设备用于控制器和数据2系列可寻址设备之间的通信。控制面板配备了一个拆分器作为标准，但是可以选择将第二个信号分离器连接起来，从而将最大可能的灯具数量增加到4096。
考虑到电力系统开发计划的余额可靠性
[3，4，6等]和外国出版物[5等]通过BR的概率指标，给定的建议最充分满足： - 功率不足（J d）发生的整体概率或EPS领土区域中的缺失（ρ）； - 平均每年电力不足的天数（负载预期损失-Lole [5]）; - 平均每年的小时容量赤字数量（负载小时损失-LOLH [5]）。确定在我们国家和国外开发的模型中BR的概率指标是通过对由戒断生成设备引起的随机生成能力的随机状态进行建模，该状态是在负载变化的一定时间间隔内进行紧急维修的。在我国，在密歇根州2003年，建模是在12月一天的每日时间表进行的24步，其延长至一年中的所有工作日（250）[1，4，7]。在北美，对365个每日载荷值的最大值进行建模以获得BR Lole指标。目前，在确定BR J D指示器以及确定欧洲BR LOLH指示器时，对所有8760个小时负载变化的间隔进行了建模[2，8]。
月球开拓者地面系统开发 - 加州理工学院
Lunar Trailblazer 是 NASA 的一项 SIMPLEx 任务，计划于 2024 年底发射。该任务的目标是继续在月球上寻找各种形式的水，并探索温度波动对其的影响。Lunar Trailblazer 的任务操作系统和地面数据系统 (MOS/GDS) 由加州理工学院的 IPAC 负责，任务设计和导航由 JPL 负责。Lunar Trailblazer 使用 NASA JPL 和 NASA Ames 分别开发的 AMMOS 仪器工具包 (AIT) 和 Open MCT 软件进行 DSN 连接、指挥、遥测显示以及遥测存储和趋势分析。Lunar Trailblazer 是一项目标驱动的任务，用于目标选择和调度的科学规划系统是一个用于目标跟踪的自定义 Postgres 数据库。本文介绍了 LTB 的地面系统及其开发，特别关注了本科实习生的贡献。
CESAF：复杂系统开发的迭代和协作方法
然而，在复杂系统开发背景下并不存在同样的成熟度，人们只能找到一些对敏捷系统工程的粗略且相当新的引用。将敏捷框架扩展到系统开发环境的首次尝试似乎可以追溯到 2012 年底，当时 IBM 研究员 Hazel Woodcock 提议重新审视系统工程的敏捷宣言（见 [76]）。在这一开创性举措的指导下，国际系统工程理事会 (INCOSE) 的一个工作组于 2014 年开始研究敏捷系统工程（见 [38]），并定期发布有关这一主题的内容，尤其是 BP Douglass 于 2015 年底出版的第一本教科书（见 [28]）。最后，还要指出的是，SAFe 团队的一次相当近期的首次尝试——据我们所知可以追溯到 2017 年 10 月——提出了基于模型的系统工程敏捷框架的草图。然而，最后一个建议被简化为非常少的想法，根本没有详细内容，而且显然不是很有效，也没有得到实际系统开发实验回报的支持（参见[58]）。
内部人工智能系统开发的通用角色模型
摘要 最新研究表明，开发和实施基于工业 AI 的服务所面临的一个挑战是角色和职责的不确定性。为了应对这一挑战，我们为制造业系统地开发基于 AI 的服务开发开发了一个通用角色模型。角色模型描述了在基于工业 AI 的服务开发过程中哪些角色是必需的。从而区分了角色是分配给“核心团队”、“扩展团队”还是参与“支持角色”。此外，该模型还显示了角色是否参与“构思”阶段、“需求和设计”阶段、“测试”阶段或“实施和推出”阶段。基于桌面研究、半结构化访谈和专家研讨会，我们确定了 22 个与基于工业 AI 的服务的开发和实施相关的角色。
人工智能密集型系统开发的需求工程挑战
摘要 — 强大的计算和通信技术的可用性以及人工智能的进步使得新一代复杂的人工智能密集型系统和应用程序成为可能。此类系统和应用程序有望在社会层面上带来令人兴奋的改进，但它们也为其发展带来了新的挑战。在本文中，我们认为重大挑战与定义和确保此类系统和应用程序的行为和质量属性有关。我们从与工业、交通和家庭自动化相关的复杂人工智能密集型系统和应用程序的相关用例中特别得出四个挑战领域：理解、确定和指定（i）上下文定义和要求，（ii）数据属性和要求，（iii）性能定义和监控，以及（iv）人为因素对系统接受度和成功的影响。解决这些挑战意味着需要将新的需求工程方法集成到复杂、人工智能密集型系统和应用程序的开发方法中的流程支持。我们详细介绍了这些挑战并提出了研究路线图。
虎式飞机的控制系统开发和飞行测试...
在支持感兴趣区域上空的任务时，需要为当前和未来武装直升机的传感器操作员提供高分辨率视频图像。传感器操作员需要看到主平台视觉范围以外的物体，观察天气变化，并监控多个地理上分离或分散的目标。Lite Machines Tiger Moth UAV 旨在满足这一需求。本文介绍的工作目标是通过控制系统建模、优化和飞行测试来改进 Tiger Moth UAV 的内环控制律。进行了实验室测试以确定飞机传感器和伺服动力学。从有人驾驶的频率扫描中开发了裸机身悬停/低速动力学模型。将识别的组件和动力学模型与控制律的 Simulink ® 表示相结合，形成经过验证的分析模型，该模型在 CONDUIT ® 中用于优化姿态环反馈增益。优化增益后的飞行测试显示性能有所提升。最后，在 2011 年 12 月于印第安纳州阿特伯里营进行的无绳飞行测试中，美国空军获得了改进效果。
使用生成AI用于软件和系统开发
Market Application of Rapidly Spreading Generative AI NEC Innovation Day 2023: NEC's Generative AI Initiatives Streamlining Doctors' Work by Assisting with Medical Recording and Documentation Using Video Recognition AI x LLM to Automate the Creation of Reports Understanding of Behaviors in Real World through Video Analysis and Generative AI Automated Generation of Cyber Threat Intelligence NEC Generative AI Service (NGS) Promoting Internal Use of Generative AI利用生成AI用于软件和系统开发LLM和MI，将创新带入材料开发平台，使用LLMS和图像分析
面向信息系统开发的人机交互设计方法综述
摘要：如今，现代信息系统（新兴技术）正日益成为我们日常生活中不可或缺的一部分，并开始对人机交互（HCI）专业人员构成严峻挑战，因为移动和云计算以及物联网（IoT）领域的新兴技术要求 HCI 专家在系统界面设计方面投入更多精力。随着移动平台用户数量的增加，如今包括儿童、老年人和残疾人或有障碍的人，他们都要求一个有效的用户界面，能够满足他们多样化的需求，即使在移动中，也随时随地。本文回顾了当前与现代信息系统设计的 HCI 界面设计方法相关的文章（43），旨在确定和确定这些方法的有效性。研究发现，当前的 HCI 设计方法基于桌面范式，无法为移动平台用户提供基于位置的服务。研究还发现，由于这些技术的灵活性，HCI 专家用于用户界面设计的几乎所有当前界面设计标准都不是有效的，并且不支持新兴技术。根据审查结果，该研究建议将以人为本的设计与敏捷方法相结合进行界面设计，并呼吁未来的工作使用定性或定量方法来进一步研究人机交互界面设计方法，重点关注基于云的技术和其他组织信息系统。 关键词：人机交互设计方法；信息系统开发；新兴技术；移动平台；敏捷方法；用户界面 引用方式：Yakubu Bala, M., & Damla, K. (2021)。面向信息系统开发的人机交互设计方法回顾。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，12 (1)，229-250。https://doi.org/10.18662/brain/12.1/180
具有可再生能源的智能负载管理系统开发
抽象电动网格可靠性和稳定性可以通过应用需求响应计划和可再生能源来提高。本研究为智能电网提供了一个全新的需求侧管理范式，其可再生能源集成基于智能优化。建议的系统结合了电力公司的实时需求响应计划，并利用模糊逻辑来预测消费者的能耗模式。使用需求响应程序，Smart Energy Management控制器调整了消费者能源的使用预测以制定运营时间表。使用使用现实数据的模拟，我们评估了建议的智能需求侧管理框架的功效。根据调查结果，与无负荷管理方法相比，总的电力成本和碳排放量显着下降。与可再生能源的整合，需求侧管理的潜在策略，拟议的智能混合优化方法的负载管理方法在调节能源消耗，峰值载荷和碳发射方面实现了卓越的性能。通过为需求端管理提供有用的有效范式，并通过可再生能源整合，这项研究为能源管理领域做出了贡献。