XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System行为模型
为数字孪生生成提供地理空间上下文
摘要：光检测和测距技术可以创建物理对象和环境的详细 3D 点云。因此，它有可能为各种需要了解周围环境并与之交互的信息物理系统的运行提供有价值的信息，例如自动驾驶汽车和机器人。点云还可以成为创建不同资产和系统运行环境的数字表示的基础。本文概述了一种系统架构，该架构将 LiDAR 扫描提供的地理空间上下文信息与信息物理系统组件的行为模型相结合以创建数字孪生。行为和数据之间的明确区分使所提出的数字孪生架构有别于现有方法（主要关注数据方面），并通过可执行过程模型促进上下文数字孪生生成。疫苗物流自动化用例详细说明了如何将有关环境的信息用于执行运输准备任务的自主机器人的操作。除了支持操作之外，我们还建议将在物流过程的不同点从系统中检索到的上下文数据与有关可执行行为模型实例的信息相结合，作为数字孪生架构的一部分。随后，孪生可用于通过相关利益相关者促进系统和流程监控，并以用户为中心的方式构建上下文数据。
朝网络入侵检测的量子增强机器学习
I. i troduction使用机器学习（ML）对安全性违规（ML）进行了广泛研究[1] - [8]。入侵检测系统（IDSS）是用于检测此类活动的工具。网络IDSS（NIDSS）特别检测网络中的恶意活动，并且是该领域中最著名的ML应用程序中的上下文之一[3]。idss和nidss可以分类为基于签名或基于异常的[1]。基于签名的（n）IDS通过将分析的数据流与存储在已知攻击的签名数据库中的模式进行比较来检测攻击。基于异常的（N）ID通常使用受监视系统的正常行为模型和模型外部的平常行为模型检测异常，以异常或可疑。基于签名的IDS可以以高精度检测众所周知的攻击，但无法检测或发现未知攻击，而基于异常的IDS具有该能力。在本文中，我们专注于基于异常的NIDSS。量子计算机，其中包括嘈杂的中等规模量子（NISQ）计算机，旨在利用量子物理学执行超出最强大的古典计算机功能的计算任务，并有可能实现量子至上[9] - [11]。随着QBIT的数量和量子计算机的准确性增加，超过最新经典计算的问题引起了很大的关注。在不久的将来预测了量子优势的明确证明[9] - [11]，并且已经提出了一个论点，即它已经实现了[12]，尽管竞争对手已经提出异议[12] [13]。量子至高无上的结果是，量子计算者可以在学习效率方面二次优于其经典对应物，甚至在绩效方面呈指数级别[10]。这是在网络入侵检测的背景下研究量子辅助机器学习（QAML）的潜力的动机。
ssc-447 铝结构细节的使用性能
15. 补充说明 由船舶结构委员会及其成员机构赞助 16. 摘要 该项目的主要目标是比较和评估目前海军和商船中用于船体和结构构件的设计标准和规范。本报告回顾了当前几项船舶和结构法规中的基本概念。底部结构的设计，既是局部结构，也是船体大梁的一部分，是特别关注的焦点。我们希望确定载荷或强度公式或两者中的安全系数。以及确定最佳实践，这些最佳实践结合了经过理论和实验充分验证的最新结构行为模型。然后将其应用于新的统一结构设计船舶。 17. 关键词
人类大脑在处理导航功能之前会先处理视觉特征
为了在周围环境中导航，人类会快速处理场景信息。随着时间推移，由场景观察引发的神经处理级联如何促进导航规划？为了进行研究，我们用脑电图 (EEG) 记录了人类大脑对视觉场景的反应，并将其与可操作场景处理的三个方面（2D、3D 和语义信息）的计算模型以及捕捉导航可供性的行为模型联系起来。我们发现了一个时间处理层次：导航可供性的处理晚于所研究的其他场景特征（2D、3D 和语义）。这揭示了人类大脑计算复杂场景信息的时间顺序，并表明大脑利用这些信息来规划导航。
位置＃895：海事自动式船舶（质量）的智能运动控制系统
为了稳定角运动，应根据陀螺仪，主动的鳍稳定器等提出一个主动稳定系统。通过利用实时船舶响应和情境意识模块的数据来响应实际的环境条件和个人扰动，提出的稳定系统将与传统的基于陀螺仪的系统不同。可以预见到，应在组合（i）半数模型中评估船舶行为模型和运动控制系统的动作，包括对环境负载和结构响应的描述，以及（ii）机器学习模型，以进行平滑适应和基于反馈的校准。PHD项目包括在现有质量平台上开发解决方案的实验室和现场测试。职责和任务
模仿学习模拟空战行为
本报告总结了使用模仿学习技术优化空战行为模型的工作。这些行为模型表示为控制计算机生成部队的行为转换网络 (BTN)，由下一代威胁系统 (NGTS) 模拟，NGTS 是一种主要针对空中领域的军事模拟应用程序。遗传算法增强拓扑神经进化 (NEAT) 的改编版本优化了 BTN，使其行为类似于飞行员行为的演示。与大多数 ML 方法一样，NEAT 需要多次连续的行为模拟才能产生令人满意的解决方案。NGTS 不是为 ML 目的而设计的，因此围绕 NGTS 开发了一个系统，该系统自动处理模拟和数据管理并控制优化过程。
原创研究雅加达都市穆斯林高中学生接受 COVID-19 疫苗接种的相关因素包括
目的：本研究旨在确定与印度尼西亚雅加达穆斯林高中生接种 COVID-19 疫苗和接种 COVID-19 疫苗意愿相关的因素。患者和方法：对高中生进行了一项使用在线调查的横断面研究。本研究的对象是生活和学习在雅加达大都会地区的穆斯林中学 11 年级和 12 年级学生。使用非概率抽样共选择了 440 个样本。在本研究中，自变量是从 HBM 和 TPB 理论中得出的与疫苗接种行为相关的因素，而因变量是疫苗接种率和疫苗接种意愿。使用卡方和 Mann-Whitney 检验确定了与因变量相关的因素。结果：大约 65% 的受访者接种了 COVID-19 疫苗，72% 的未接种 COVID-19 疫苗的人有接种疫苗的意愿。一些行为模型变量，如感知易感性得分、感知严重性得分、感知益处得分、感知障碍得分、自我效能得分、态度得分和社会规范得分与高中生接种 COVID-19 疫苗显著相关。此外，所有行为模型变量，即感知易感性得分、感知严重性得分、感知益处得分、感知障碍得分、行动线索得分、自我效能得分、态度得分、社会规范得分和感知行为控制得分均与接种疫苗的意愿显著相关。结论：学生的疫苗接种可以在更实惠的地方进行，例如在学校。此外，应持续努力提高学生对疫苗有效性和安全性以及 COVID-19 危险性的认识。关键词：青少年、COVID-19 疫苗接种、健康信念模型、计划行为理论、发展中国家
美国南加大航空安全人为因素班
课程表 课程大纲 星期一 (2016.8.29) 1-4 人体工学 -Dr. Meshkati 5 简介 -R.D.6 哈德逊奇迹视频（30 分钟）/与 Sully 的讨论 - R.D.7 HF 历史 - R.D.阅读作业 - 教科书，超越航空人为因素，前言和第 1 章互联网作业 - Google“事故调查模块 - SHELL、原因、威胁和错误管理 (TEM) 星期二 (2016.8.30) 由 R.D.1 安全与文化 2 自信行为模型3 监控和挑战 4 态势感知 5 SOP/清单的使用和设计 6 决策 7 威胁和错误管理 (TEM) 阅读作业 - 印度航空快运 812 互联网作业 - 谷歌“印度航空快运 812” 星期三 (2016.8.31) 由 R.D.1 压力2 疲劳 3 规范 4 自动化 5 技术和数据挖掘
从数字孪生视角看机械加工行业基于知识的数字阴影
本文通过提出数字影子 (DS) 的新愿景来解决决策辅助的数据管理和分析问题，该愿景将被视为未来数字孪生的核心组件。专家和人工智能产生的知识被转化为正式的业务规则并集成到 DS 中，以便在整个运行阶段表征物理系统的真实行为。该行为模型通过直接或衍生学习不断丰富，以改进数字孪生。所提出的 DS 依赖于数据分析（基于无监督学习）和知识推理引擎。它能够检测到事件，并且还能够解读其操作环境。提供了航空机械行业中此应用的一个例子，以强调该主张的可行性及其对车间绩效的潜在影响。