XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统设计
海上风电场中安全且有弹性的自主机器人的共生系统设计
摘要 为了减少海上风电场的运营和维护 (O&M) 支出（其中 80% 的成本与部署人员有关），海上风电行业希望通过机器人和人工智能 (RAI) 的进步来寻求解决方案。由于在动态环境中处理已知和未知风险的复杂性，住宅超视距 (BVLOS) 自主服务的障碍包括运行时安全合规性、可靠性和弹性方面的运营挑战。在本文中，我们采用了一种共生系统方法 (SSOSA)，该方法使用共生数字架构 (SDA) 来提供支持技术的网络物理编排。实施 SSOSA 可以实现合作、协作和确证 (C3)，以解决自主任务期间的安全性、可靠性和弹性的运行时验证。我们的 SDA 提供了一种同步机器人、环境和基础设施的分布式数字模型的方法。通过 SDA 的协调双向通信网络，远程操作员可以提高任务概况的可见性和理解力。我们在受限操作环境中的资产检查任务中评估了我们的 SSOSA。展示了我们的 SSOSA 克服安全性、可靠性和弹性挑战的能力。SDA 支持生命周期学习和共同演进，并在互连系统之间共享知识。我们的结果评估了突发事件和
已发布版本的引用：Mitchell, D, Blanche, J, Zaki, O, Roe, J, Kong, L, Harper, S, Robu, V, Lim, T & Flynn, D 2021, “海上风电场中安全且有弹性的自主机器人的共生系统设计”，IEEE Access，第 9 卷，第 141421-141452 页。 https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3117727
摘要 为了减少海上风电场的运营和维护 (O&M) 支出（其中 80% 的成本与部署人员有关），海上风电行业希望通过机器人和人工智能 (RAI) 的进步来寻求解决方案。由于在动态环境中处理已知和未知风险的复杂性，住宅超视距 (BVLOS) 自主服务的障碍包括运行时安全合规性、可靠性和弹性方面的运营挑战。在本文中，我们采用了共生系统方法 (SSOSA)，该方法使用共生数字架构 (SDA) 来提供支持技术的网络物理编排。实施 SSOSA 可以实现合作、协作和确证 (C 3 )，以解决自主任务期间的安全性、可靠性和弹性的运行时验证。我们的 SDA 提供了一种同步机器人、环境和基础设施的分布式数字模型的方法。通过 SDA 的协调双向通信网络，远程操作员可以提高对任务概况的可见性和理解。我们在受限操作环境中的资产检查任务中评估了我们的 SSOSA。展示了我们的 SSOSA 克服安全性、可靠性和弹性挑战的能力。SDA 支持生命周期学习和共同进化，并在互连系统之间共享知识。我们的结果评估了可能危及自主任务的突发和渐进故障以及未知事件。使用分布式和协调决策，SSOSA 增强了对任务状态的分析，其中包括对驻留机器人内关键子系统的诊断。此次评估表明，SSOSA 为 BVLOS 自主任务提供了增强的运行时操作弹性和安全合规性。SSOSA 有可能成为一种高度可转移到其他任务场景和技术的方法，为实现可扩展的自主服务提供了途径。
电气工程与计算机科学学院和生产系统设计与管理实验室 (L2CSP) 正在组织网络研讨会
Belgacem Haba 博士于 1957 年出生于阿尔及利亚梅格海尔省 El-Meghaier。Haba 博士于 1996 年加入 Xperi (前身为 Tessera)，现任高级技术研究员兼副总裁。目前，他领导着电子研发部门的探索团队。他最近的活动包括为微电子的发展开发 3D 技术。Haba 博士曾在 Google 数据中心平台部门担任高级职员，在此之前，他于 2002 年与他人共同创立了 SiliconPipe Inc.，这是一家位于硅谷的高速互连初创公司，后来被三星收购。他还管理过 Rambus 的先进封装研发活动。1988 年至 1996 年，他曾在日本东京的 NEC 中央研究实验室和纽约的 IBM Watson 研究中心工作，研究激光在微电子中的应用。 1990年，哈巴博士在比斯克拉大学短暂任教。
ELEC9703微系统设计与技术
公平师（https://en.wikipedia.org/wiki/fair部门）是数学的子场，由Banach，Knaster和Steinhaus等著名数学家发起。当计算机应用程序引起了新的组合设置，其中需要以公平而有效的方式将资源或任务分配给竞争代理人，因此该领域已获得了新的重点。基本问题包括以下问题。对于给定的设置和公平性的特定概念，该设置总是存在公平分配吗？是否有建设性算法来计算这种分配？确定公平分配需要多少查询？该项目的重点将放在这些类型的研究问题上。对图理论感兴趣的学生，离散数学和/或组合拓扑会喜欢该项目。
开发知识管理应用本体以支持飞机装配系统设计 郑晓晨 1、陆金芝 1、Rebeca Arista 2、胡晓都 3,4、Joachim Lentes 3、Fernando Ubis 5、Jyri Sorvari 5 和 Dimitris Kiritsis 1
摘要 在飞机项目的早期阶段，工业架构师需要评估不同的工业场景并进行权衡，以根据不同的关键绩效指标优化未来的工业架构。以前项目中积累的专家知识为新项目提供了基础。以一致的方式捕获和重用专家知识是一项具有挑战性的任务。本文介绍了一个关于飞机装配过程形式化应用本体开发的案例研究。它旨在促进从现有程序中捕获专家知识并重用它以支持新的飞机装配系统设计。该应用本体继承了IOF-Core本体的结构和类作为基础，采用BFO作为顶级本体。历史装配过程规范和领域专家的反馈被用作本体的知识来源。提取装配过程的相关元素，包括所有操作、材料和制造资源，并将其作为个体集成到本体中。基于对这些个体的分析，可以在类似过程中重复使用的共同知识可以概括为本体的相互关联的类。使用工业试点介绍了应用本体的详细开发方法。开发的本体被集成为交易空间框架的核心功能块。它可以帮助跟踪利益相关者的需求并支持新装配过程的联合仿真。关键词 1 本体，IOF，BFO，飞机装配，知识管理，系统工程，基于本体的工程。
超大规模集成电路系统设计
电子与通信工程系是印度所有 NIT 中规模较大的 ECE 系之一，也是瓦朗加尔国立技术学院 (NITW) 最大的系之一。NITW 的 ECE 系在教学、研究和服务方面享有国际声誉。ECE 系拥有优秀的实验室设施和敬业的师资队伍，提供广泛的课程，包括嵌入式系统和智能仪器、VLSI 系统设计、通信系统和研究 (Ph.D) 课程的本科 (B.Tech) 和研究生 (M.Tech)。该系最近承担的一些赞助项目包括由 DLRL、海得拉巴赞助的使用神经网络的雷达辐射源识别和由印度政府麻省理工学院赞助的 VLSI 特殊人力资源开发。
通过集成人工智能技术推进车辆乘员约束系统设计
摘要 为了改进汽车乘员约束系统的设计方法，需要减少仿真的计算量，提高全局搜索能力，研究和整合分析方法来理解设计变量和目标函数之间复杂的相互作用。因此，在本研究中，我们整合了以下三种人工智能技术并将其应用于汽车乘员约束系统的设计：（1）通过机器学习构建高精度近似模型，（2）通过进化多目标优化提高全局搜索能力，（3）利用多元分析方法对多维信息进行可视化和知识获取。首先，我们使用带有试验设计的碰撞分析模型来获得最少的实际计算样本数，然后利用这些样本利用机器学习构建高精度近似模型。接着利用近似模型通过进化多目标优化在设计空间中进行全局搜索，得到考虑目标函数之间权衡关系的Pareto解集。最后利用聚类分析和自组织映射对Pareto解集进行多元分析。最终用高精度近似模型替代进化多目标优化的评估计算，实现了快速全局搜索。关键词：聚类分析、进化计算、机器学习、多目标优化、自组织映射、车辆乘员约束系统。然后利用聚类分析将其中获得的帕累托解集划分为各个聚类，再利用自组织映射对划分后的聚类进行分析，从而提供有关控制目标函数之间权衡以及设计变量之间相互作用的因素的感知信息，有助于设计工程师的洞察。
飞机发动机电子控制单元性能测试系统设计
发动机电子控制单元（EECU）是航空发动机中非常重要的部件，在其开发过程中需要进行多项验证试验。由于使用实际发动机进行此类验证试验需要花费大量的时间和成本，而且昂贵的发动机可能会损坏或出现安全隐患，因此，能够虚拟地产生与实际发动机相同信号的模拟器是必不可少的[1]。替代实际发动机的虚拟发动机模拟器应该能够实时提供与实际发动机运行几乎相同水平的发动机运行模拟。因此，模拟速度应该与实际系统在用户指定的时间范围内进行输入、计算和输出的速度一样快。实时仿真需要开发能够几乎实时进行计算的实时发动机模型和适当的硬件。已经进行了许多关于燃气涡轮发动机电子发动机控制系统的研究。在之前的研究中，W.J.Davies 等人进行了 F-14 飞机和推进控制集成评估。他们的论文介绍了 PWA 执行的 FADEC/F-14 集成评估，并讨论了 FADEC/F-14 集成系统的优势 [2]。H. Yamane 等人对飞机发动机控制系统的各个方面进行了调查。在他们的工作中，提出了各种用于飞机发动机的电子控制系统 [3]。F. Schwamm 对安全关键应用的 FADEC 计算机系统进行了研究。在 Schwamm 的工作中，研究了 FADEC 的发展趋势 [4]。K. Hjelmgren 等人。对单引擎飞机 FADEC 的可靠性分析进行了研究。他们的论文介绍了用于控制飞机燃气涡轮发动机的两种容错 FADEC 选项的可靠性分析 [5]。K. Ito 等人。对燃气涡轮发动机 FADEC 的最佳自诊断策略进行了研究。在他们的论文中，FADEC 在第 n 次控制计算时进行自诊断。最后提供了数值示例 [6]。Ding Shuiting 等人。对 FHA（功能性
自下而上和自上而下的神经加工系统设计：神经形态智能作为自然和人工智能的融合
摘要 - 虽然摩尔的定律推动了指数计算的能力期望，但其接近的最终要求需要新的途径来改善整体系统性能。这些途径之一是探索新的替代脑启发的计算体系结构，这些计算体系结构有望实现生物神经加工系统的灵活性和功能。在这种情况下，神经形态智能代表了基于尖峰神经网络体系结构的实现，在计算中的范式转移，紧密地共同关注处理和内存。在本文中，我们提供了对现有硅实施中存在的粒度不同水平的全面概述，比较了旨在复制自然智力（自下而上）的方法与旨在解决实际人工智力应用程序（自上而下）的方法（自下而上），并评估了不同的电路设计样式。首先，我们介绍模拟，混合信号和数字电路设计样式，通过时间多路复用，内存计算和新型设备来识别处理与内存之间的边界。接下来，我们重点介绍每种自下而上和自上而下的方法的关键交易，调查其硅实现，并进行详细的比较分析以提取设计准则。最后，我们确定了与传统的机器学习加速器相比，在神经形态边缘计算获得竞争优势所需的必要协同作用和缺失的元素，并概述了针对神经形态智能的框架的关键要素。
迈向人工智能增强型弹性网络物理系统设计：从萌芽到现在的历程
• 莫一林，清华大学教员 • Sean Weerakkody，约翰霍普金斯大学应用物理实验室 • 刘晓飞，领英 • Nicola Forti，意大利拉斯佩齐亚北约海洋研究与实验中心 (CMRE) • Walter Lucia，蒙特利尔康考迪亚大学教员 • Omur Ozel，乔治华盛顿大学教员 • Raffaele Romagnoli，卡内基梅隆大学博士后 • Paul Griffioen，卡内基梅隆大学博士生 • Carmel Fiscko，卡内基梅隆大学博士生 • Rohan Chabukshwar，爱尔兰 UTRC • Mehdi Hosseinzadeh，华盛顿大学圣路易斯分校博士后 • Bahram Yaghooti，华盛顿大学圣路易斯分校博士生 • Jonathan Gornet，华盛顿大学圣路易斯分校博士生