XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自动化
基于仿真的高速公路轨迹计划分析，使用高级多项式用于高度自动化驾驶功能
摘要 - 自动驾驶的基本任务之一是安全的轨迹计划，决定车辆需要驾驶的任务，同时避免障碍，遵守安全规则并尊重道路的基本限制。这种方法的实际应用涉及考虑周围环境条件和运动，例如车道变化，避免碰撞和车道合并。本文的主要重点是使用高阶多项式来开发和实施安全碰撞的高速公路车道变化轨迹，以高度自动化驾驶功能（HADF）。规划通常被认为是比对照更高的级别过程。行为计划模块（BPM）的设计旨在计划高级驾驶动作（例如Lane Change Maneuver），以安全地实现横向指导的功能，以确保车辆安全性和通过环境有效的运动计划。基于从（BPM）收到的建议，该函数将产生一个相应的轨迹。所提出的计划系统是特有的，具有基于多项式的算法的情况，对于两个车道高速公路方案。多项式曲线具有连续曲率和简单性的优点，可降低整体复杂性，从而可以快速计算。通过MATLAB模拟环境对所提出的设计进行了验证和分析。结果表明，本文提出的方法在车道变化动作的安全性和稳定性方面取得了显着提高。索引项 - BPM，HADF，MPC，车道变更，轨迹产生。
自动化深瓶颈残留82层建筑...
尽管在过去的二十年中，全世界的孕产妇死亡率下降，但低收入国家和高收入国家之间存在很大的差距，其中94％的孕产妇死亡率集中在低收入和中等收入国家。超声是一种普遍的诊断工具，用于监测胎儿的生长和发育。尽管如此，即使对于熟练的超声师来说，以准确的解剖结构获得标准的胎儿超声平面也被证明具有挑战性和时间密集型。因此，为了确定超声图像的常见母胎胎儿，需要自动化的计算机辅助诊断（CAD）系统。已经提出了一种新的基于剩余的瓶颈机制的深度学习体系结构，其中包括82层深度。所提出的体系结构添加了三个残差块，每个块包括两个高速公路路径和一个跳过连接。此外，在每个残留块之前，已经添加了一个尺寸为3×3的卷积层。在训练过程中，使用贝叶斯优化（BO）而不是手动初始化初始化了几个超级参数。深度特征是从平均合并层中提取的，并执行了分类。在分类过程中，计算时间发生了增加；因此，我们提出了一种改进的基于搜索的飞蛾火焰优化算法，以进行最佳特征选择。然后根据所选功能使用神经网络分类器对数据进行分类。实验阶段涉及对超声图像的分析，专门针对胎儿脑和常见的母亲胎儿图像。所提出的方法可实现78.5％和79.4％的脑胎儿平面和常见母体胎儿平面的精度。与几个预训练的神经网和最先进的（SOTA）优化算法的比较显示出提高的精度。
appsaccelerate for Oracle SCM：斜视自动化
Apps Associates是一家主要的企业应用程序和技术顾问，在企业转型之旅的每个阶段都在咨询和执行 - 不仅是目的地。超过二十年来，应用程序员工与几乎每个行业的决策者进行了密切合作，提供了端到端的整合，现代化和云迁移服务。通过帮助将孤岛分解为当今最复杂的业务挑战，Apps Associates正在解锁解决方案和效率，以扩展到未来的机会。
人们对标记为AI生成的头条持怀疑态度，即使是真实的或人为的，因为他们假定完全AI自动化
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而，此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验（n = 4,976），我们表明，尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”，但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性，并降低了他们的准确性，并且参与者愿意分享他们，无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写，没有人为监督。这些发现表明，应谨慎对待AI生成的内容的标签，以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响，并且有效的标签部署需要透明度就其含义。
机器学习完全自动化的正畸照片分析
简介：颅面人体测量比在牙科，颌面外科，发育研究和整形外科等科学中非常有用。分析面部照片的手动方法需要大量时间和精度。这项研究的目的是引入一种应用工具，该工具完全自动化面部照片的分析并将其与手动方法进行比较。材料和方法：在这项横断面研究中，数据库由395张个人资料照片，271张微笑的额叶照片和346张额叶照片组成。使用具有里程碑意义的两阶段完全卷积网络体系结构。在测量8个变量的测量中比较了两种手动和自动分析方法，包括颊走廊空间，中间的高度与面部下部的高度的比率，总面部凸角，面部凸角，鼻腔侧面角度，刺激性角度，刺激性角度和鼻孔角度。使用配对t检验和类内相关系数（ICC）评估两种方法之间的一致性。p <0.05的值被认为是显着的。结果：对于总面部凸度（p = 0.005），鼻叶（p = 0.001）和鼻labial（p = 0.02）角，两种方法之间的差异很大。然而，两种面部凸，刺，鼻孔，鼻孔，颊走廊空间的两种方法之间没有发现显着差异，并且中间的高度与面部下部的高度之比没有两种方法之间的显着差异。除了鼻角角外，所有变量的ICC大于0.69。对于大多数测量变量，自动方法的准确性与手动方法相似。结论：机器学习有可能用于临床软组织分析。它提供了在大图像数据集上执行可靠且可重复分析的能力。关键字：正畸，面部，摄影，机器学习引用了本文：Soleiman Mezerji M，Sheikhzadeh S，Mirzaie M，Gholinia H.通过机器学习完全自动化的正畸照片分析。caspian j dent res 2023; 12：70-81。©作者。出版商：Babol医学科学大学
AI，自动化和税收
本文中表达的任何观点都是作者的意见，而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法，但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所，在劳动经济学领域进行研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下，伊扎（Iza）拥有世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究，决策者和社会之间建造桥梁。IZA政策论文通常代表初步工作，并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。
电缆线束测试系统的设计和自动化
电缆线束测试系统的设计和自动化摘要凭借测试多样的电缆线束配置的能力的自动电缆线束测试系统（ECHTS）的设计，开发和应用。ECHTS能够通过可互换的连接器测试多达32个导体，可以通过使用扩展板扩展到32个导体，从而检测出开放和短路，并在测试的线束中固定不正确。使用LCD屏幕显示线束状态，可确保在ECHTS中易于理解和显示故障，同时与常规测试和/或测量系统相比，提供了更全面的检测到故障的通信。与常规系统相比，ECHT显示了1：1和一到多型连接器配置的测试时间的改善，分别为73％和15％，以及一个简短的操作员的学习时间。关键字微电子系统设计；电子系统测试；电缆线束；电子电路设计1简介自动化在现代制造业中起着越来越重要的作用，因为它为制造业企业（ME）提供了一种具有成本效益的方式，可在高度全球化的商业环境中保持市场竞争力。mes在很大程度上取决于旨在以高生产率提供高质量产品的自动化过程，同时使生产成本较低[1，2]。电气线束（又名必须在实施之前对所有线束组件进行测试以检测任何缺陷。几个ME，包括生产电缆线束系统的ME，尽管自动化的进步取得了进步，但仍依赖于手动工作的高输入，这在很大程度上是由于电缆线束组装涉及的过程的幅度和复杂性[3，4]。线束，布线线束，电缆组件，接线组件或布线织机），电缆/导线的组装，它们传递信号和/或电力，并在许多行业和应用中使用终端隔离材料并使用终极制造的电缆（例如，飞机或自动化的电子系统）用于连接电缆，并使用终端制造的电缆连接[例如在某些应用中，引脚配置并不总是1：1，其中组件的一端的导体连接到另一端的同一引脚号，并且某些线束在电缆的任一端使用不同的连接器类型终止。有针对电缆和线束可接受性的监管机构和标准，例如IPC/WHMA A-620标准[6]，用于质量保证，取决于组件的分类和使用区域。由于主要的手动制造过程，共同的制造缺陷包括开放和短路和错误连接故障，所有这些缺陷都可以通过使用测试板设备来测量线束的电气功能并确保其质量和功能[7]，例如Bi et eT报告，所有这些缺陷都可以筛选和消除。al [8，9]对于有限数量的导体，并在艾伦·布拉德利（Allen Bradley）可编程逻辑控制器（PLC）董事会上实施。目前，只有少数ME能够以有限的成功，制造，制造和测试电气安全带的自动化。这是由于手动生产提供了一种制造这些复杂工业产品的更具成本效益的方法，尤其是对于小批量尺寸[1,2,8]。市场上有各种各样的电缆线束测试系统，包括Cami Research的Cableeye®，CirrusSystems®，Molex®，Synor®等，它们符合大量配置并具有广泛的测试方法。这些系统倾向于设计为支持已知的线束架构和较大的电缆线束束。需要单个电缆组件，覆层和电线终端与动态变化的市场中的特定定制电气系统集成在一起 - 这一需求使使用商业解决方案的定制制造线束测试了一个挑战性的小型MES，这通常依赖于机械测试系统，每个测试系统都适用于特定的电缆组件组件终止。ME通常需要适应性的电缆线束测试系统，以减少与手动和机械测试系统相关的维护和测试时间，这要求商业安全带测试制造商通常无法解决。本文介绍了低成本自动电缆线束测试系统（ECHTS）的设计，操作和实施原理，能够测试电缆线束以识别带有空路的组件，短
通过语音帮助增强情报和行业的自动化机器学习5.0
增强智能将人类和人造代理人汇集在一起，以创建一个社会技术系统，以便它们通过学习和优化直觉接口（例如对话，启用语音的接口）来共同发展和优化决策。但是，关于语音助手的现有研究工作依赖于知识管理和仿真方法，而不是数据驱动的算法。此外，在现实生活中的实际应用和评估稀缺，范围有限。在本文中，我们建议将语音援助技术与自动化机器学习（AUTOML）集成，以便在行业5.0的背景下实现增强情报范式。以这种方式，用户能够通过语音到文本（STT）和文本对语音（TTS）技术与助手进行交互，因此，通过语音自动创建的机器学习（ML）管道来通过语音自动创建的管道，以便在执行任务的同时获得立即的见解。在实际制造环境中评估了所提出的方法。我们遵循一种结构化的评估方法，并分析了结果，这证明了我们提出的方法的有效性。